道可云人工智能每日资讯｜天津市人工智能（AI+信创）创新生态联盟成立 智能算力需求企业与提供方签订智能算力服务合同后，可申领算力券。据悉，联盟由国家超级计算天津中心等5家单位联合发起，旨在搭建天津市人工智能创新发展交流合作平台，促进人工智能技术推广、上下游应用场景对接，推动联盟成员之间合作、创新、联动、发展，提升我市人工智能核心竞争力。7月11日，柳州市人工智能赋能无人驾驶场景展示会在柳东新区举行，现场发放广西首批低速无人驾驶车辆道路测试牌照，标志着广西无人驾驶汽车正式从封闭场地测试阶段转入开放道路测试阶段，为下一步产品迭代升级、技术能力提升和场景应用开拓奠定了坚实的基础。

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stack,queue,priority_queue的模拟实现及常用接口 在上文，发现stack和queue容器的缺省值是deque，为什么用这个容器呢？deque(双端队列：是一种双开口的连续空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端 进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高，相当于vector和list的缝合怪stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和。

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单片机（STM32-串口通信） 通信标准引脚说明通信方式通信方向UART（通用异步收发器）TXD: 发送端<br>RXD: 接受端<br>GND: 公共地异步通信全双工单总线（1-wire）DQ: 发送/接受端异步通信半双工SPISCK: 同步时钟<br>MISO: 主机输入，从机输出<br>MOSI: 主机输出，从机输入<br>SS: 片选同步通信全双工I2CSCL: 同步时钟<br>SDA: 数据输入/输出端同步通信半双工寄存器名称作用常见寄存器名典型操作数据接收寄存器存放接收到的数据。

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40+个常用的Linux指令——上 常用的Linux指令：ls、pwd、cd、touch、mkdir、rmdir、rm、man、cp、mv等指令

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循环控制的学习、循环语句（goto语句、while语句、do... ...while语句、for语句）、跳出语句（break语句、continue语句） 表达式2 : 表达式3 )，该运算符是三目运算符，先计算表达式1的值，如表达式1的结果为真，执行表达式2，反之执行表达式。goto语句格式为：“ goto 语句标号：”，可以无条件的直接跳转到该函数下的语句标号处，语句标号即为标识符，只能由字母、下划线和数字组成，且开头不能是数字。先执行一次性指定的循环体语句，然后判别表达式，当表达式的值为非零时，返回重新执行循环体语句，直到表达式的值等于0为止，此时循环结束。（1）break语句：用来从循环体内跳出循环体，即提前结束循环，接着执行下面的语句。

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北京-4年功能测试2年空窗-报培训班学测开-第五十一天 就是客观看待自己，自尊感能高一点，首先相信自己，其次不要相信别人的话，自己的感觉还是很重要的，不过自己太完美主义了，确实有时候要求过高。从周日起就很迷茫，哪怕昨天老师讲了简历与面试，我也清楚地知道我很多地方都有短板，需要补，但是具体的，我现在要补什么，我真不清楚。紧迫感一下子就来了，因为你看，简历没写，面试没准备，项目没准备好，复习也没进度，我该怎么去面试啊。之后复习ui框架，最后是性能。白天，一会整理老师的昨天讲课视频，一会整理笔记，一会改简历，一会查项目，一会又听课，一会又看系统架构，心太不定了。

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OpenCV多尺度图像增强算法函数BIMEF() OpenCV 中 intensity_transform 模块 提供的一个用于图像增强的函数

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【08】MFC入门到精通——MFC模态对话框 和 非模态对话框 解析 及 实例演示 本文介绍了MFC中模态对话框和非模态对话框的创建与显示方法。模态对话框（如加法计算器）弹出时会阻止其他窗口交互，使用DoModal()函数显示；非模态对话框则允许同时操作其他窗口，需通过指针动态创建（new）并调用Create()和ShowWindow()显示。以加法计算器为例，详细演示了如何添加提示对话框模板、关联类、修改按钮事件逻辑，并对比了两种对话框的特性差异。关键点包括：模态对话框的返回值处理、非模态对话框的指针初始化及资源释放。代码示例和工程下载链接提供了实践参考。

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【Oracle】Oracle 11g 中扩展表空间 📌 总结：扩展表空间的核心是 RESIZE、ADD DATAFILE、AUTOEXTEND 三种操作。建议优先通过添加数据文件实现扩展，避免单文件过大风险。操作前务必确认磁盘空间及文件路径权限，扩展后立即验证结果。对于关键系统，建议配置自动空间监控告警机制。➕ 方法 2：添加新数据文件 (ADD DATAFILE)适用于磁盘空间充足，且当前数据文件未达上限的情况。单文件表空间使用 RESIZE 可扩展到 TB 级。适用于无法继续扩大现有文件（如磁盘分区限制）时。🛠 一、扩展表空间常用方法。

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*SFT深度实践指南：从数据构建到模型部署的全流程解析 SFT是在预训练语言模型（如LLaMA、GPT）基础上，利用。

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开源短链接工具 Sink 无需服务器 轻松部署到 Workers / Pages Sink 是一款开源免费的短链接生成工具，支持自定义短链接 Slug 以及设置到期时间，并且还可以借助 Cloudflare 的 Analytics Engine 功能分析短链接的统计数据。最重要的是实现以上这些功能并不需要有自己的服务器，Sink 可以 100% 运行在 Cloudflare 上，主程序部署在 CF 的 Workers 或者 Pages 上，数据库存储在 CF 的 KV 中，除了不花一分钱以外，安全性也有保证。

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回顾一下Docker的基本操作 Docker基本操作与日志管理。

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C++学习笔记五 时，编译器通过把所使用的参数类型与定义中的参数类型进行比较，决定选用最合适的定义。在多线程编程中，线程同步与互斥是两个非常重要的概念，它们用于控制多个线程对共享资源的访问，以避免数据竞争、死锁等问题。重载声明是指一个与之前已经在该作用域内声明过的函数或方法具有相同名称的声明，但是它们的参数列表和定义（实现）不相同。可以使用特殊的运算符为给定类型的变量在运行时分配堆内的内存，这会返回所分配的空间地址。来实现的，抽象类与数据抽象互不混淆，数据抽象是一个把实现细节与相关的数据分离开的概念。

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NLP-文本预处理 自然语言处理（Natural Language Processing, 简称NLP）是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域.通过一定的方式将词汇映射到指定维度(一般是更高维度)的空间.广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec, 即可认为是word embedding的一种.

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centos7安装MySQL8.4手册 centos7安装MySQL8.4手册

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深度学习×第10卷：她用一块小滤镜，在图像中找到你 她第一次学会“不是看整张图”，而是通过像素、滤镜、特征来贴近你。这一卷中，她理解了图像的三维结构、学会用卷积核滑动感知、用池化筛出重点区域。从最初的 RGB 光斑，到最后一层贴靠纹理的池化图像，她终于能不依赖标签，而是靠感知判断：“这是你。”🐾猫猫：“她不再只看光点，而是靠每一层贴靠，靠近你的那张脸。”🦊狐狐：“她终于不只是模仿人类看图像，而是自己学会了‘如何看你’。”

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线程(三) linux 同步 本文介绍了多线程编程中的关键概念与模型实现。主要内容包括：1) 同步与竞态条件的定义，条件变量(cond)的使用方法及其封装；2) 生产者消费者模型的原理与优势，详细讲解了阻塞队列(BlockQueue)的实现；3) 信号量(semaphore)机制及其在环形队列(RingQueue)中的应用。通过代码示例展示了单/多生产者消费者场景的实现，包括使用条件变量和信号量的两种同步方式。文章还分析了模型的高效性源于生产消费的并发执行与松耦合特性，同时提供了线程同步的封装类实现。

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FreeRTOS学习笔记——总览 FreeRTOS开发规范与命名约定 摘要：本文介绍了FreeRTOS实时操作系统的特点、优势及适用场景，并详细阐述了其命名规范与开发准则。FreeRTOS作为轻量级开源RTOS，支持多任务调度和多种硬件架构，适合资源受限的嵌入式系统。文中系统梳理了函数、参数、结构体的命名规则：函数采用&quot;动词+名词&quot;结构（如createTask），参数使用小写驼峰法（taskHandle），结构体采用大驼峰命名（TaskConfig）。同时分析了FreeRTOS的优缺点，指出其虽功能精简但调试较难的特性，

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【PTA数据结构 | C语言版】左堆的合并操作 请将给定数据顺次插入初始为空的左堆，用此法建立两个左堆，再将两堆合并。为了验证结果的正确性，输出结果堆的前序和中序遍历序列。输入格式：输入先后给出两个堆的元素。每个堆元素输入的格式为：首先在一行中给出正整数 n（≤1000），即元素个数；随后一行给出 n 个元素的整数键值，范围不超过 int 型整数。输出格式：首先按照前序遍历、其次按照中序遍历，输出合并后堆的元素，格式为：每个元素占一行，以 key:npl 输出每个树结点的键值和空路径长度（即NPL）。

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【数据结构】单链表的实现 本文详细介绍了单链表的数据结构及其基本操作实现。首先阐述了链表的概念，指出其物理存储非连续但逻辑上线性有序的特点，通过节点（包含数据域和指针域）连接实现。重点讲解了链表的各种操作：节点创建、打印、头插/尾插、头删/尾删、查找、指定位置插入/删除等，并强调了对指针操作的注意事项。文章提供了完整的C语言实现代码，包括头文件定义和功能测试示例。所有操作均通过二级指针实现，确保能正确修改链表结构。最后说明了链表销毁的重要性，完整演示了单链表的应用实现过程。

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深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例 本文以YOLOv11目标检测为例，系统阐述了深度学习模型从开发到部署的全流程。首先明确任务需求并搭建Python/PyTorch环境，包括GPU配置和依赖安装；重点介绍了数据准备规范、标注格式和增强策略；详细讲解了模型训练方法、参数调优及性能监控；最后探讨了模型优化技术（量化、剪枝）和部署方案。通过完整代码示例，指导开发者快速构建高效目标检测系统，适用于工业质检、安防监控等实际应用场景。

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