文章目录 1 简介1.1事件标志1.2事件组 2事件标志组API2.1创建动态创建静态创建 2.2 删除事件标志组2.3 等待事件标志位2.4 设置事件标志位在任务中在中断中 2.5 清除事件标志位在任务中在中断中 2.6 获取事件组中的事件标志位在任务中在中断中 2.7 函数xEventGroupSync 3 事件标…

目录 1、git初识 1.1、存在的问题 1.2、版本控制器 1.3、git安装 1.3.1、CentOS平台 1.3.2、ubuntu平台 2、git基本操作 2.1、创建仓库 2.2、配置git 3、工作区、暂存区、版本库 4、基本操作 4.1、场景一 4.2、场景二 4.3、修改文件 5、版本回退 6、撤销修改 …

DDPG（2016，DeepMind） 核心改进点 深度确定性策略梯度算法 (DDPG): 通过融合 DQNPG 优势，解决连续动作空间下的确定性策略问题 model-free, off policy, actor-critic, deterministic 策略 核心改进点说明策略梯度优化 (继承 PG)通…

文章目录 开始放飞之先搞个VSCode重要提醒安装VSCode下载MinGW-w64回到VSCode中去VSCode原生调试键盘问题遗留问题参考文献 开始放飞之先搞个VSCode 突然发现自己的新台式机上面连个像样的编程环境都没有，全是游戏了！！！&#xff…

目录 1. 最左前缀原则 2. 条件左边有函数或运算 3. 隐式类型转换 4. LIKE 模糊查询以 % 开头 5、MySQL 优化器选择全表扫描 ⭐对 in 关键字特别说明⭐ （1）列表太大时，走全表扫描了 （2）隐式类型转换 &#xff…

Asynchronous Advantage Actor-Critic A3C (2016, DeepMind) 异步优势演员评论员算法 (A3C): 继承 actor-critic 的优势，同时通过异步多线程 (团队作战) 加速了训练过程 model-free, on-policy, actor-critic, stochastic 策略 核心改进点说明采用 Value function (…

目录 一、详解指令7. man 指令选项1~9补充知识1（上）补充知识2：echo 指令补充知识3：重定向操作符 >（1）清空文件的作用（2）新建文件的作用 补充知识4：追加重定向 >>…

文章目录 1. MCP 来了2. 什么是 MCP？为何它是颠覆性创新？M N 问题：解开 AI 集成乱麻 3. 采用 MCP 的核心优势：普适性价值MCP 与传统 API 集成的对比概览 4. 未来的路 1. MCP 来了 没想到，2025 年的每一天都在上演 「…

常见题型：C语言中的有符号数和无符号数的表示。 【例1】有如下C语言程序段: short si-32767；unsigned short usisi；执行上述两条语句后，usi的值为___。short和unsigned short均使用16位二进制数表示。 【分析】考点：…

条件判断 只有if-else等我语句，Python不支持switch语句 单if语句 if 条件语句: 条件为真时执行的内容 if-else语句 if 条件语句: 条件为真时执行的内容 else: 条件为假时执行的内容 if-elif语句 else if if 条件语句1: 条件语句1为真时执行的内容 elif 条件语句…

参考 https://xiaolincoding.com/mysql/log/how_update.html https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/115214802 https://javaguide.cn/database/mysql/mysql-logs.html#%E5%88%B7%E7%9B%98%E6%97%B6%E6%9C%BA https://blog.csdn.net/weixin_42029860/article/det…

PPO（2017，OpenAI）核心改进点 Proximal Policy Optimization (PPO)：一种基于信赖域优化的强化学习算法，旨在克服传统策略梯度方法在更新时不稳定的问题，采用简单易实现的目标函数来保证学习过程的稳定性 解决…

前言 记录GitTortoiseGit使用，记录下开发中常用命令，健忘时用到方知好。 TortoiseGit使用 图解 commit-提交代码 pull-拉取远程分支最新代码 push-将本地分支代码推送到远程分支 show log-查看分支提交记录 show log - 切换分支查看 show log - 远程分…

🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个…

张 LLM提示词拓展16 方式 目录 张 LLM提示词拓展16 方式提出提示模式目录**，类比软件模式，为解决与LLMs交互时的常见问题提供可复用方案。软件模式与提示模式比较提示模式分类：分为输入语义、输出定制、错误识别、提示改进、交互、上下文控制6类，共包含16种提示模式关键问题…

基本信息 标题：Referencing Where to Focus: Improving Visual Grounding with Referential Query作者：Yabing Wang, Zhuotao Tian, Qingpei Guo, Zheng Qin, Sanping Zhou, Ming Yang, Le Wang*机构： 西安交通大学 哈尔滨工业大学&#xf…

笔者做过目标检测模型、超分模型以及扩散生成模型。其中最常使用的是单精度FP32、半精度FP16、BF16。 双精度"FP64"就不说了，不太会用到。 #1. 单精度、半精度和混合精度 单精度（FP32）、半精度（FP16）和混合…

参考 https://xiaolincoding.com/mysql/log/how_update.html https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/115214802 https://javaguide.cn/database/mysql/mysql-logs.html#%E5%88%B7%E7%9B%98%E6%97%B6%E6%9C%BA https://blog.csdn.net/weixin_42029860/article/det…

数值数据标准化：机器学习中的关键预处理技术 全文摘要 本文系统阐述了机器学习中数值数据标准化的核心方法，包括线性缩放、Z分数缩放、日志缩放和剪裁技术。通过对比不同数据分布场景下的适用性，本文强调标准化对模型收敛速度、预测精度和数…

张 LLM提示词拓展16 方式 目录 张 LLM提示词拓展16 方式提出提示模式目录**，类比软件模式，为解决与LLMs交互时的常见问题提供可复用方案。软件模式与提示模式比较提示模式分类：分为输入语义、输出定制、错误识别、提示改进、交互、上下文控制6类，共包含16种提示模式关键问题…