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阿邹
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4年前
USB转串口调试硬件设备
场景首先我这里是一台长方形的设备,虽然玩了这么久我不知道这个玩意叫啥,但是没关系它里面是装的android系统,然后这台设备需要链接一个称重的设备进行串口调试,意思很明显,长方形设备需要获取到称重设备的重量信息,从而来进行相应的处理。我这台设备可以直链接串口也可以转usb链接,其实原本就是直链接串口的线,只是我直插串口链接不到,后来再接了个usb
雷厉风行
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2年前
用Maxon Cinema 4D 2023 for Mac轻松实现3D建模,专业的3D艺术家必备之选!
MaxonCinema4D2023forMac是一款专业的三维建模、动画和渲染软件,深受广大数字媒体领域的专业从业者所喜爱。此软件提供了丰富的3D设计工具和模型库,让设计师和创作者能够快速高效地创建出逼真的高质量的3D视觉效果,被广泛应用于电影、广告、动画、工业、游戏开发等领域。
Karen110
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4年前
手把手教你用Django执行原生SQL
前言Hey,各位小伙伴,这次怎么来玩一下,如何使用Django执行原生SQL。我们都知道,Python在web界的扛把子——Django,可谓是集大成为统一,各种各样的插件、forms组件、model模型、Admin后台等等,后面我会专门出文章娓娓道来,反正就是一个字,NB。本次就来学一下,如何在Django执行原生语句。起因在使用Django时,一般情况下
Wesley13
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4年前
MySQL索引原理及慢查询优化 一个慢查询引发的思考 MySQL索引原理 慢查询优化
这是一篇美团技术团队总结的关于MySQL索引原理及慢查询优化的文章,还是非常有参考价值的,文章虽长,但是写的很清楚,值得学习MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如
Stella981
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4年前
Mockito单元测试
Mockito简介Mockito是一个单元测试框架,需要Junit的支持。在我们的项目中,都存在相当多的依赖关系,当我们在测试某一个业务相关的接口或则方法时,绝大多数时候是没有办法或则很难去添加所有的依赖,因为这中间肯定会涉及到别的业务逻辑。而在开发过程中,可能这个模块根本都还没有。那可咋怎啊?这个时候一种叫做mock测试的方式就顺势崛起。通过模拟出依
Wesley13
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4年前
B2B或B2C或B2B2C平台如何实现结算功能
问:B2C商城,在对每个商家结算时,必须要直接结算到微信支付宝银行卡,而不能先结算到平台上,之后自行提现吗?据说这是法律限制,是因为没有支付牌照吗?如果是这样的话,那么系统的设计是从微信/..等支付的时候,就是用商家的微信账户,还是在结算时使用统一的账户打入商家账户中?答:的确是因为牌照的关系,因为你做B2C电商,提供服务的是
Stella981
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4年前
RabbitMQ 消息中间件搭建详解
1.RabbitMQ简介消息中间件也可以称消息队列,是指用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息队列模型,可以在分布式环境下扩展进程的通信。RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包
Stella981
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4年前
Linux 多线程编程
1.Linux“线程”进程与线程之间是有区别的,不过Linux内核只提供了轻量进程的支持,未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念,而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。大家知道,进程是资源分配的单位,同一进程中的多个线程共享该进程的资源(如作为共享内存的全局变量)。Linux
helloworld_54277843
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3年前
使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数
helloworld_91538976
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3年前
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使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
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