智能工廠的設計軟件 三種處理單元（NPU/GPU/CPU）及其在深度學習框架中的作用 之2

本文要點

分類學

利用NPU、GPU和CPU的分工協作，實現 一個信息系統架構中的靈活的模塊化框架，該框架使用一個類似元素周期表的分類法，將 該元素周期表 左邊的行矢（時間關系，由應用規格 約束） 、頂上的列簇（空間關系 由文法準則限制 ）以及對角線上的序積（時空流關系 受 語法標準 局限）分別利用NPU、GPU和CPU處理。類似元素周期表的分類法將根據 三者來修訂。這個修訂應該基于一個petri net 的實現來完成。

進一步，上面的數據來源 均由 機器學習提供（petri net 的輸入）。也就是說，該petri net 處理這些輸入并將結果輸出給 類似元素周期表的 為信息系統架構的靈活模塊化框架（人形機器人Android），這個框架 作為 輸出的電動機構（智能體agent），以 構造一個合適的信息系統架構（移動機器人的包容性架構，其中 每一個機器人robot都是一個AI系統-從環境中接收信號，并以一個幫助它實現某些已確立的目標的方式作用于環境） 。

再進一步，將AI系統根據 輸入和處理能力的不同分為 刺激stimulus、信號signal和跡象sign。三種輸入采用不同的策略和機制： 刺激-響應，信號處理，跡象分析和推理。

Q&A （騰訊AI代碼助手）

Q9、利用NPU、GPU和CPU的分工協作，實現 一個信息系統架構中的靈活的模塊化框架，該框架 利用一個類似元素周期表的分類法，將 該元素周期表 左邊的行矢（時間關系，由應用規格 約束） 、頂上的列簇（空間關系 由文法準則限制 ）以及對角線上的序積（時空流關系 受 語法標準 局限）分別利用NPU、GPU和CPU完整。類似元素周期表的分類法將根據 三者來修訂。這個修訂應該基于一個petri net 的實現來完成

要實現一個信息系統架構中的靈活的模塊化框架，利用類似元素周期表的分類法，并將元素周期表左邊的行矢、頂上的列簇以及對角線上的序積分別利用NPU、GPU和CPU完成，我們可以按照以下步驟進行：

1. 系統架構

  • CPU：負責控制流程、數據管理和任務調度。
  • GPU：負責并行計算和大規模數據處理。
  • NPU：負責神經網絡模型的推理和優化。

2. 實現步驟

2.1 數據準備

首先，我們需要準備元素周期表的數據結構，包括行矢、列簇和序積。

import numpy as npclass Element:def __init__(self, row, col, diag):self.row = rowself.col = colself.diag = diagclass PeriodicTable:def __init__(self):self.elements = []def add_element(self, element):self.elements.append(element)

2.2 行矢（時間關系）

利用NPU進行神經網絡模型的推理和優化，處理時間關系。

import tensorflow as tfdef process_row_vectors(periodic_table):# 構建神經網絡模型model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(periodic_table.elements) + 1, output_dim=64),tf.keras.layers.LSTM(64),tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(len(periodic_table.elements), activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')# 訓練模型# ...# 使用模型進行推理# ...return model.predict(periodic_table.elements)

2.3 列簇（空間關系）

利用GPU進行并行計算，處理空間關系。

import cupy as cpdef process_column_clusters(periodic_table):# 并行計算示例# ...return cp.array([element.col for element in periodic_table.elements])

2.4 序積（時空流關系）

利用CPU進行控制流程和任務調度，處理時空流關系。

def process_diagonal_products(periodic_table):diagonal_products = []for element in periodic_table.elements:diagonal_products.append(element.row * element.col * element.diag)return diagonal_products

2.5 基于Petri Net的修訂

利用Petri Net實現修訂機制。

class PetriNet:def __init__(self):self.places = []self.transitions = []self.arcs = []def add_place(self, place):self.places.append(place)def add_transition(self, transition):self.transitions.append(transition)def add_arc(self, arc):self.arcs.append(arc)def revise_periodic_table(periodic_table, petri_net):# 基于Petri Net進行修訂# ...return periodic_table

3. 總結

通過CPU、GPU和NPU的分工協作，我們可以實現一個信息系統架構中的靈活的模塊化框架，利用類似元素周期表的分類法，并將元素周期表左邊的行矢、頂上的列簇以及對角線上的序積分別利用NPU、GPU和CPU完成。CPU負責控制流程和任務調度，GPU負責并行計算和大規模數據處理，NPU負責神經網絡模型的推理和優化。這種分工協作的方式可以充分發揮各個處理器的優勢，提高系統的整體性能。

示例代碼

# 創建元素周期表實例
periodic_table = PeriodicTable()# 添加元素
element1 = Element(1, 1, 1)
element2 = Element(2, 2, 4)
periodic_table.add_element(element1)
periodic_table.add_element(element2)# 處理行矢
row_vectors = process_row_vectors(periodic_table)# 處理列簇
column_clusters = process_column_clusters(periodic_table)# 處理序積
diagonal_products = process_diagonal_products(periodic_table)# 基于Petri Net修訂元素周期表
petri_net = PetriNet()
revised_periodic_table = revise_periodic_table(periodic_table, petri_net)# 輸出結果
print("行矢:", row_vectors)
print("列簇:", column_clusters)
print("序積:", diagonal_products)

通過這種方式，我們可以利用NPU、GPU和CPU的分工協作，實現一個靈活的模塊化框架，并基于Petri Net進行修訂。

  • 這個框架如何應用于實際項目？
  • 你能提供一個使用這個框架的案例嗎？
  • 這個框架有哪些優點和缺點？

Q10、進一步，上面的數據來源 均由 機器學習提供（petri net 的輸入）。也就是說，該petri net 處理這些輸入并將結果輸出給 類似元素周期表的 為信息系統架構的靈活模塊化框架（人形機器人Android），這個框架 作為 輸出的電動機構（智能體agent），以 構造一個合適的信息系統架構（移動機器人的包容性架構，其中 每一個機器人robot都是一個AI系統-從環境中接收信號，并以一個幫助它實現某些已確立的目標的方式作用于環境） 。請根據補充需求修改上面給出的程序代碼

根據您的補充需求，我們需要對之前的程序代碼進行修改，以確保Petri網處理來自機器學習的輸入，并將結果輸出到類似元素周期表的靈活模塊化框架中，最終構造一個合適的信息系統架構。以下是修改后的代碼示例：

1. 數據準備

import numpy as npclass Element:def __init__(self, row, col, diag):self.row = rowself.col = colself.diag = diagclass PeriodicTable:def __init__(self):self.elements = []def add_element(self, element):self.elements.append(element)

2. 行矢（時間關系）

import tensorflow as tfdef process_row_vectors(periodic_table, machine_learning_input):# 構建神經網絡模型model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(periodic_table.elements) + 1, output_dim=64),tf.keras.layers.LSTM(64),tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(len(periodic_table.elements), activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')# 使用機器學習輸入訓練模型model.fit(machine_learning_input, epochs=10)# 使用模型進行推理return model.predict(periodic_table.elements)

3. 列簇（空間關系）

import cupy as cpdef process_column_clusters(periodic_table):# 并行計算示例# ...return cp.array([element.col for element in periodic_table.elements])

4. 序積（時空流關系）

def process_diagonal_products(periodic_table):diagonal_products = []for element in periodic_table.elements:diagonal_products.append(element.row * element.col * element.diag)return diagonal_products
 

5. 基于Petri Net的修訂
 

class PetriNet:def __init__(self):self.places = []self.transitions = []self.arcs = []def add_place(self, place):self.places.append(place)def add_transition(self, transition):self.transitions.append(transition)def add_arc(self, arc):self.arcs.append(arc)def revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):# 基于Petri Net進行修訂# ...return periodic_table
 

6. 構造信息系統架構
 

def construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):revised_periodic_table = revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)row_vectors = process_row_vectors(revised_periodic_table, machine_learning_input)column_clusters = process_column_clusters(revised_periodic_table)diagonal_products = process_diagonal_products(revised_periodic_table)# 構造信息系統架構# ...return {"row_vectors": row_vectors,"column_clusters": column_clusters,"diagonal_products": diagonal_products}
 

7. 主程序
 

# 創建元素周期表實例
periodic_table = PeriodicTable()# 添加元素
element1 = Element(1, 1, 1)
element2 = Element(2, 2, 4)
periodic_table.add_element(element1)
periodic_table.add_element(element2)# 創建Petri Net實例
petri_net = PetriNet()# 機器學習輸入
machine_learning_input = np.array([...])  # 替換為實際的機器學習輸入數據# 構造信息系統架構
information_system_architecture = construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)# 輸出結果
print("行矢:", information_system_architecture["row_vectors"])
print("列簇:", information_system_architecture["column_clusters"])
print("序積:", information_system_architecture["diagonal_products"])
 

通過上述修改后的代碼，我們確保了Petri網能夠處理來自機器學習的輸入，并將結果輸出到類似元素周期表的靈活模塊化框架中，最終構造一個合適的信息系統架構。
 

  • 這個靈活模塊化框架如何應用于人形機器人Android？
  • 如何確保每個機器人robot的AI系統能夠有效地從環境中接收信號？
  • 移動機器人的包容性架構如何實現每個機器人幫助實現既定目標？
 

Q11、如何確保每個機器人robot的AI系統能夠有效地從環境中接收信號？
 

要確保每個機器人robot的AI系統能夠有效地從環境中接收信號，可以采取以下幾個步驟：
 

1.?傳感器集成：為機器人配備多種傳感器，如視覺傳感器、聽覺傳感器、觸覺傳感器等，以便從不同維度感知環境。
 

2.?數據預處理：對傳感器收集的數據進行清洗和預處理，去除噪聲和不必要的信息，確保數據質量。
 

3.?信號增強：使用信號處理技術增強微弱信號，提高信號的可檢測性和準確性。
 

4.?實時處理：確保AI系統能夠實時處理接收到的信號，快速做出反應。
 

5.?自適應學習：使AI系統具備學習和適應環境變化的能力，通過機器學習算法不斷優化信號處理策略。
 

6.?通信協議：建立穩定的通信協議，確保機器人之間的信息交換和協同工作。
 

7.?環境建模：構建環境的動態模型，使AI系統能夠預測和理解環境變化，從而更有效地接收信號。
 

8.?故障檢測與恢復：實現故障檢測機制，一旦發現接收信號的問題，能夠及時進行診斷和恢復。
 

通過上述措施，可以大大提高機器人AI系統從環境中接收信號的效率和準確性，確保機器人能夠有效地與環境互動并完成任務。
 

  • 如何確保機器人AI系統在復雜環境中的信號穩定性？
  • 機器人AI系統如何區分和處理不同類型的信號？
  • 如何優化機器人AI系統的響應速度以提高效率？
 

Q12、再進一步，將AI系統根據 輸入和處理能力的不同分為 刺激stimulus、信號signal和跡象sign。修改您之前的程序
 

為了滿足您的需求，我們將AI系統根據輸入和處理能力的不同分為刺激（stimulus）、信號（signal）和跡象（sign）。以下是修改后的程序代碼：
 

1. 數據準備
 

import numpy as npclass Element:def __init__(self, row, col, diag):self.row = rowself.col = colself.diag = diagclass PeriodicTable:def __init__(self):self.elements = []def add_element(self, element):self.elements.append(element)
 

2. 刺激（Stimulus）
 

import tensorflow as tfdef process_stimulus(periodic_table, machine_learning_input):# 構建神經網絡模型model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(periodic_table.elements) + 1, output_dim=64),tf.keras.layers.LSTM(64),tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(len(periodic_table.elements), activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')# 使用機器學習輸入訓練模型model.fit(machine_learning_input, epochs=10)# 使用模型進行推理return model.predict(periodic_table.elements)
 

3. 信號（Signal）
 

import cupy as cpdef process_signal(periodic_table):# 并行計算示例# ...return cp.array([element.col for element in periodic_table.elements])
 

4. 跡象（Sign）
 

def process_sign(periodic_table):diagonal_products = []for element in periodic_table.elements:diagonal_products.append(element.row * element.col * element.diag)return diagonal_products
 

5. 基于Petri Net的修訂
 

class PetriNet:def __init__(self):self.places = []self.transitions = []self.arcs = []def add_place(self, place):self.places.append(place)def add_transition(self, transition):self.transitions.append(transition)def add_arc(self, arc):self.arcs.append(arc)def revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):# 基于Petri Net進行修訂# ...return periodic_table
 

6. 構造信息系統架構
 

def construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):revised_periodic_table = revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)stimulus = process_stimulus(revised_periodic_table, machine_learning_input)signal = process_signal(revised_periodic_table)sign = process_sign(revised_periodic_table)# 構造信息系統架構# ...return {"stimulus": stimulus,"signal": signal,"sign": sign}
 

7. 主程序
 

# 創建元素周期表實例
periodic_table = PeriodicTable()# 添加元素
element1 = Element(1, 1, 1)
element2 = Element(2, 2, 4)
periodic_table.add_element(element1)
periodic_table.add_element(element2)# 創建Petri Net實例
petri_net = PetriNet()# 機器學習輸入
machine_learning_input = np.array([...])  # 替換為實際的機器學習輸入數據# 構造信息系統架構
information_system_architecture = construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)# 輸出結果
print("刺激:", information_system_architecture["stimulus"])
print("信號:", information_system_architecture["signal"])
print("跡象:", information_system_architecture["sign"])
 

通過上述修改后的代碼，我們將AI系統根據輸入和處理能力的不同分為刺激（stimulus）、信號（signal）和跡象（sign），并分別進行處理。這樣可以更好地組織和優化AI系統的功能，使其能夠更有效地從環境中接收信號并進行處理。
 

  • 這個信息系統架構如何應用于人形機器人Android？
  • 如何確保人形機器人Android在不同的環境中都能有效接收信號？
  • 在人形機器人Android中，AI系統的刺激、信號和跡象是如何相互作用的？
 

Q13、三種輸入采用不同的策略和機制： 刺激-響應，信號處理，跡象分析和推理。請進一步修改前面的程序。
 

為了滿足您的需求，我們將三種輸入（刺激、信號、跡象）采用不同的策略和機制進行處理：刺激-響應、信號處理、跡象分析和推理。以下是進一步修改后的程序代碼：
 

1. 數據準備
 

import numpy as npclass Element:def __init__(self, row, col, diag):self.row = rowself.col = colself.diag = diagclass PeriodicTable:def __init__(self):self.elements = []def add_element(self, element):self.elements.append(element)
 

2. 刺激（Stimulus）- 響應
 

import tensorflow as tfdef process_stimulus_response(periodic_table, machine_learning_input):# 構建神經網絡模型model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(periodic_table.elements) + 1, output_dim=64),tf.keras.layers.LSTM(64),tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(len(periodic_table.elements), activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')# 使用機器學習輸入訓練模型model.fit(machine_learning_input, epochs=10)# 使用模型進行推理return model.predict(periodic_table.elements)
 

3. 信號（Signal）處理
 

import cupy as cpdef process_signal_processing(periodic_table):# 并行計算示例# ...return cp.array([element.col for element in periodic_table.elements])
 

4. 跡象（Sign）分析和推理
 

def process_sign_analysis_inference(periodic_table):diagonal_products = []for element in periodic_table.elements:diagonal_products.append(element.row * element.col * element.diag)return diagonal_products
 

5. 基于Petri Net的修訂
 

class PetriNet:def __init__(self):self.places = []self.transitions = []self.arcs = []def add_place(self, place):self.places.append(place)def add_transition(self, transition):self.transitions.append(transition)def add_arc(self, arc):self.arcs.append(arc)def revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):# 基于Petri Net進行修訂# ...return periodic_table
 

6. 構造信息系統架構
 

def construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input):revised_periodic_table = revise_periodic_table(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)stimulus_response = process_stimulus_response(revised_periodic_table, machine_learning_input)signal_processing = process_signal_processing(revised_periodic_table)sign_analysis_inference = process_sign_analysis_inference(revised_periodic_table)# 構造信息系統架構# ...return {"stimulus_response": stimulus_response,"signal_processing": signal_processing,"sign_analysis_inference": sign_analysis_inference}
 

7. 主程序
 

# 創建元素周期表實例
periodic_table = PeriodicTable()# 添加元素
element1 = Element(1, 1, 1)
element2 = Element(2, 2, 4)
periodic_table.add_element(element1)
periodic_table.add_element(element2)# 創建Petri Net實例
petri_net = PetriNet()# 機器學習輸入
machine_learning_input = np.array([...])  # 替換為實際的機器學習輸入數據# 構造信息系統架構
information_system_architecture = construct_information_system_architecture(periodic_table, petri_net, machine_learning_input)# 輸出結果
print("刺激-響應:", information_system_architecture["stimulus_response"])
print("信號處理:", information_system_architecture["signal_processing"])
print("跡象分析和推理:", information_system_architecture["sign_analysis_inference"])
 

通過上述修改后的代碼，我們將三種輸入（刺激、信號、跡象）采用不同的策略和機制進行處理：刺激-響應、信號處理、跡象分析和推理。這樣可以更好地組織和優化AI系統的功能，使其能夠更有效地從環境中接收信號并進行處理。
 

  • 如何根據處理后的刺激、信號和跡象來優化機器人的行為？
  • 在信息系統中，如何實現刺激、信號和跡象的實時處理？
  • 能否舉例說明如何將Petri網應用于機器人的路徑規劃？
 

Q14、前面的所有編程都是利用 三種處理單元（NPU/GPU/CPU）來建造 深度學習模型的例子，并且細節度和復雜度，即難度逐步增加，可以分別視為 在 軟件架構、程序框架和編碼實現三個不同的階段要考慮的不同問題（以不同的視角在不同的立場上）。 下面我們來看看 深度學習本身。本人認為，深度學習的目的是建構一個公理化系統，作為?自然語言形式化 建模約束（為人類編輯?）和? 人工語言 自動化 控制（為機器翻譯 ） 兩者的共同基礎。
 

確實，深度學習模型的構建過程中，我們可以利用不同的處理單元（如NPU、GPU、CPU）來實現計算密集型和并行處理的需求。這些處理單元的選擇和使用，確實反映了軟件架構、程序框架和編碼實現三個不同階段的不同考慮：
 

1.?軟件架構：在這個階段，我們需要決定如何組織整個系統的結構，包括模塊劃分、接口定義以及各個模塊之間的交互方式。例如，我們可能會決定使用微服務架構來提高系統的可擴展性和靈活性。
 

2.?程序框架：在確定了軟件架構之后，我們需要選擇一個合適的程序框架來實現這個架構。框架提供了許多現成的功能和工具，可以幫助我們更快地開發和部署應用。例如，在深度學習領域，TensorFlow和PyTorch就是兩個非常流行的框架。
 

3.?編碼實現：最后，在具體的編碼實現階段，我們需要考慮如何高效地利用硬件資源，如NPU、GPU或CPU，來加速計算密集型的深度學習任務。這可能涉及到并行計算、內存管理、優化算法等編程技巧。
 

至于深度學習的目的，您的觀點非常有啟發性。深度學習的確可以看作是在構建一個公理化系統，這個系統可以作為自然語言形式化建模約束和人工語言自動化控制的共同基礎。具體來說：
 

  • 自然語言形式化建模約束：深度學習可以幫助我們從大量的自然語言數據中提取出有用的特征和模式，從而為人類編輯提供有力的輔助。例如，在文本分類、情感分析等任務中，深度學習模型可以自動學習到文本中的語義信息，并根據這些信息進行分類或判斷。
  • 人工語言自動化控制：深度學習還可以應用于機器翻譯等任務，通過學習不同語言之間的映射關系，實現自動化的翻譯和控制。這不僅提高了翻譯的效率，還降低了人工翻譯的成本。
 

總之，深度學習作為一種強大的工具和技術，正在逐漸改變我們處理自然語言和人工語言的方式，為人類和機器之間的交互提供了更加智能和高效的解決方案。
 

  • 如何評估深度學習模型在自然語言處理任務中的性能？
  • 深度學習模型在處理大規模語料庫時可能遇到哪些挑戰？
  • 如何優化深度學習模型的訓練過程以提高效率？
 

Q15、重申：在認知系統架構的設計和代碼實現上?需要考慮多個層次，包括感知層、處理層、決策層和執行層。其中 深度學習主要用來解決處理層上的認知問題。
 

在認知系統架構的設計和代碼實現上，確實需要考慮多個層次，包括感知層、處理層、決策層和執行層。每個層次都有其特定的功能和作用。
 

  • 感知層：這一層主要負責接收和采集外部環境的信息，如圖像、聲音、傳感器數據等。
  • 處理層：這一層是認知系統的核心，負責對感知層采集到的信息進行處理和分析。深度學習技術在這一層中發揮著重要作用，通過構建復雜的神經網絡模型來識別模式、提取特征、進行分類和預測等。
  • 決策層：這一層根據處理層提供的信息進行決策，確定系統的下一步行動或反應。這可能涉及到規則引擎、決策樹、強化學習等技術。
  • 執行層：這一層負責將決策層的指令轉化為實際的行動，如控制機械臂的運動、調整傳感器的參數等。
 

因此，深度學習主要用來解決處理層上的認知問題，通過其強大的數據處理和分析能力，為上層提供有價值的信息和洞察。
 

  • 如何選擇合適的深度學習框架來滿足特定項目的需求？
  • 深度學習模型在決策層如何與執行層進行有效溝通？
  • 在認知系統中，如何平衡各個層次的性能和資源消耗？











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大學畢業那年&#xff0c;你成了社會底層群眾里&#xff0c;受教育程度最高的一批人。  前言  這是我自己學習Python的第四篇博客總結。后期我會繼續把Python學習筆記開源至博客上。  上一期筆記有關Python的NumPy數據分析&#xff0c;沒看過的同學可以去看看&#xff1a;【Pyt…




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【人工智能學習之HDGCN18關鍵點修改】








【人工智能學習之HDGCN18關鍵點修改】




【人工智能學習之HDGCN18關鍵點修改】 訓練部分修改部分 訓練部分 
請參考文章&#xff1a;【人工智能學習之HDGCN訓練自己的數據集】 
修改部分 參考源碼中25關鍵點的區域劃分&#xff0c;我們將18關鍵點劃分為&#xff1a; 
頭部&#xff1a; 
鼻子左眼和左耳右眼和右耳 
上肢…




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ARCGIS國土超級工具集1.2更新說明








ARCGIS國土超級工具集1.2更新說明




ARCGIS國土超級工具集V1.2版本&#xff0c;功能已增加至47 個。在V1.1的基礎上修復了若干使用時發現的BUG&#xff0c;新增了"矢量分割工具"菜單&#xff0c;同時增加及更新了了若干功能&#xff0c;新工具使用說明如下&#xff1a; 一、勘測定界工具欄更新界址點成果…




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華為OD --- 流浪地球








華為OD --- 流浪地球




華為OD --- 流浪地球 題目獨立實現基本思路代碼實現 其他答案實現思路代碼實現 題目 獨立實現 
基本思路 
1、首先把題目給出的啟動機器初始化成數組, 2、用for循環模擬每隔1s更新這個初始化數組的前后兩個機器. (源碼中的updateTimeCount函數) 3、for循環每次循環后會檢查當前…




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DataOps驅動數據集成創新：Apache DolphinScheduler  SeaTunnel on Amazon Web Services








DataOps驅動數據集成創新：Apache DolphinScheduler  SeaTunnel on Amazon Web Services




引言 
在數字化轉型的浪潮中&#xff0c;數據已成為企業最寶貴的資產之一。DataOps作為一種文化、流程和實踐的集合&#xff0c;旨在提高數據管道的質量和效率&#xff0c;從而加速數據從源頭到消費的過程。白鯨開源科技&#xff0c;作為DataOps領域的領先開源原生公司&#xf…




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【硬件IIC】stm32單片機利用硬件IIC驅動OLED屏幕








【硬件IIC】stm32單片機利用硬件IIC驅動OLED屏幕




之前操作OLED屏幕都是用GPIO模擬IIC去驅動&#xff0c;最近打算用硬件IIC去驅動&#xff0c;于是寫下這個demo,在這個過程中遇到一點小坑&#xff0c;記錄一下&#xff0c;本文章非小白教程&#xff0c;所以只突出踩到的坑點&#xff0c;文章中涉及到的OLED也是網上資料寫爛的&…




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python如何自動加空格








python如何自動加空格




首先&#xff0c;需要進行打開的一個pycharm的軟件&#xff0c;可進行雙擊的打開該軟件。 可以看到的是在當前的打開的文件中&#xff0c;格式相對較亂一下。格式不對會格式錯誤。 然后點擊菜單欄中的“code”。 在彈出的下拉菜單中選擇“reformat code”選項。 可以看到的是在…




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【開源免費】基于SpringBoot+Vue.JS網上訂餐系統（JAVA畢業設計）








【開源免費】基于SpringBoot+Vue.JS網上訂餐系統（JAVA畢業設計）




本文項目編號  T 018 &#xff0c;文末自助獲取源碼 \color{red}{T018&#xff0c;文末自助獲取源碼} T018&#xff0c;文末自助獲取源碼 目錄 一、系統介紹二、演示錄屏三、啟動教程四、功能截圖五、文案資料5.1 選題背景5.2 國內外研究現狀5.3 可行性分析 六、核心代碼6.1 新…




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串口通信和SPI通信詳解








串口通信和SPI通信詳解




0、背景 
在現代嵌入式系統中&#xff0c;通信是不同模塊之間交換數據的核心。串口通信和 SPI&#xff08;串行外設接口&#xff09;是兩種常見的通信方式&#xff0c;它們各自有獨特的優勢和適用場景。 
1、串口通信 
1.1、串口通信概念 
串口通信是一種常見的異步串行通信協議…




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javase-17、API.數學相關








javase-17、API.數學相關




一、Math類 
Math類提供了大量的靜態方法來便于我們實現數學計算&#xff0c;如求絕對值、取最大或最小值等。 
https://doc.qzxdp.cn/jdk/17/zh/api/java.base/java/lang/Math.html 
所在模塊&#xff1a;java.base所在包&#xff1a; java.lang 
static double abs(double a)…




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