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寫的做不如改的多 - iOS 審核 5.1.1 深度解讀，數據收集、權限合規與審核通過率提升的技術要點

在 App Store 審核中，5.1 類條款始終屬於高風險類別。其中 5.1.1 – Data Collection and Storage，是開發者最頻繁遇到的審核拒絕原因之一。該條款核心關注點是：應用是否以透明、必要、合理的方式收集用户數據，並對數據流向作出明確説明。 與其他條款不同，5.1.1 不依賴功能是否可用，而是嚴格圍繞“隱私行為是否符合規範”。也因此，即便應用功能完全

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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電子開發圈 - 0152-基於單片機-温濕度時間監測-系統設計(1602+DHT11+DS1302）

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用DHT11檢測温度、濕度； 3、採用DS1302時鐘芯片； 4、採用1602顯示時間、温度、濕度、報警閾值； 5、當實時温濕度大於閾值時蜂鳴報警； 6、按鍵可設置閾值； 電路設計 採用Altium

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電子開發圈 - 0141-基於單片機-直流電機控制-系統設計(數碼管+DA0832+LED2）

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用數碼管顯示電機轉速； 3、採用DAC電路輸出-8V~8V控制直流電機； 4、按鍵控制啓動、停止、加速、減速、轉向； 5、LED指示啓停、轉向； 電路設計 採用AltiumDesigner作為電路設計工具。Altiu

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電子開發圈 - 0149-基於單片機-位移控制器-系統設計(1602+AD0832+L298)

功能描述 1、採用51單片機作為主控，實現位置控制； 2、採用L298驅動電機控制位置移動； 3、採用位移傳感器+AD0832檢測實時位置； 4、按鍵設置位置加減、啓停、速度加減； 5、當"實時位置"小於"設置位置"時，正轉； 6、當"實時位置"大於"設置位置

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電子開發圈 - 0134-基於單片機-體重秤(+體温)-系統設計(12864+HX711+18B20+24C02）

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用HX711+測重電橋測量體重； 3、採用18B20測量體温； 4、支持監測模式、查詢模式，按鍵切換； 5、採用12864液晶顯示：模式、編號、體重、體温； 6、支持保存、查詢3組測量結果； 電路設計

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電子開發圈 - 0132-基於單片機-秒錶(100組存儲)-系統設計(SEG8+UART)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、計時精度達到0.01秒； 3、採用8位數碼管顯示：計時、計時存儲值； 4、按鍵控制開始、停止、存儲、上下翻存儲值； 5、計時中按下存儲，存儲當前秒數，最多存儲100組； 6、支持串口通信，計算機可查詢存儲值。

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u_16213656 頭像

mob64ca1409d8ea - 麥克風陣列定位深度學習代碼

亞馬遜Echo和谷歌Home爭奇鬥豔，除了雲端服務，他們在硬件上到底有哪些差異？我們先將Echo和Home兩款音箱拆開來看，區別最大的還是麥克風陣列技術。Amazon Echo採用的是環形6+1麥克風陣列，而Google Home（包括Surface Studio）只採用了2麥克風陣列。這種差異我們在文章《對比Amazo

信號處理 , 語音信號 , 人工智能 , 深度學習 , 麥克風陣列定位深度學習代碼 , 語音識別

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mob64ca1416b5a8 - go2rtc 倉庫

日前，中國信通院第十五批“可信大數據”評估評測結果正式公佈。GBASE南大通用雲數據倉庫系統[簡稱：GCDW]V9.8以卓越性能通過第十五批“可信大數據”雲原生湖倉一體數據平台基礎能力評測。 中國信通院“可信大數據”作為國內首個面向大數據產品的第三方權威測評，從基礎功能、性能、可靠性、安全等多維度全面考察企業級大數據產品能力，是影響大數據領

大數據 , go2rtc 倉庫 , 雲計算 , 數據倉庫 , 雲原生

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電子開發圈 - 0126-基於單片機-冰箱(三模式+雙室)-系統設計(數碼管+18B20x2)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、具有兩室，單獨18B20測温、單獨製冷； 3、採用數碼管顯示雙室的設定温度； 4、具有自動模式、手動模式、速凍模式 手動模式下，按鍵修改温度； 自動模式下，冷凍-18度，冷藏5度。

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電子開發圈 - 0128-基於單片機-嬰兒車(音樂+傾斜+車罩)設計(1602+SRF04+DHT11+2003+AD0832)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用1602液晶顯示温濕度 3、採用DHT11傳感器檢測温濕度；濕度檢測有沒有尿牀；温度檢測控制風扇降温； 4、採用光敏電阻+AD0832檢測光線，控制車罩遮擋陽光，以及控制燈光； 5、支持播放3首歌曲。 6、支

源文件 , 下降沿 , 單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , 代碼調試 , harmonyos

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電子開發圈 - 0124-基於單片機-冰箱(製冷+除霜+3室)-仿真設計(SEG6+18B20x3)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、具有3個冷藏室，每個冷藏室都有一個温度傳感器，可單獨控温； 3、採用18B20傳感器檢測温度； 4、採用6位數碼管切換顯示3個温度值、設置值； 5、按鍵設置3個製冷閾值，當温度高於設定值，啓動製冷； 6、結霜使用

温度傳感器 , 源文件 , 單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , 代碼調試 , harmonyos

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電子開發圈 - 0122-基於單片機-冰箱(冷藏+速凍+化霜)-系統設計(1602+DHT11+PCF8591+24C02+1302)

功能描述 採用51單片機作為主控芯片； 採用1602液晶顯示温濕度、時間、電壓、開門時間； 採用DHT11傳感器檢測温濕度； 採用1302時鐘芯片； 採用PCF8591檢測電壓； 支持三種工作模式： 1、冷藏模式：壓縮機+冷風機運行。

Proteus , 上拉 , 單片機 , 51單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , harmonyos

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電子開發圈 - 0121-基於單片機-環境監測-系統設計(12864+TLC549+DHT11)(電路+仿真)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用12864液晶顯示：温度、濕度、光照、設置菜單； 3、採用DHT11檢測温度、濕度； 4、採用光敏電阻+TLC549檢測光照； 5、通過按鍵進入設置菜單，設置各項上下限，超限報警（液晶顯示+蜂鳴器)； 6、支

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u_16099326 頭像

編程小天才 - flinkkafka吞吐量 flink為什麼吞吐量大

雙十一流量洪峯已經過去，身為大數據工程師的你，還在苦學Spark、Hadoop、Storm，卻還沒搞過Flink？每年雙十一，阿里都在Flink實時計算技術的驅動下全程保持了“如絲般順滑”，基於Flink的阿里巴巴實時計算平台簡直強·無敵。 最恐怖的是，阿里幾乎每年的實時計算峯值都達到了破紀錄的每秒40億條記錄，數據量也達到了驚人的7TB每秒，相當

js , Vue , 架構 , 後端開發 , flinkkafka吞吐量 , HTML , Javascript

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電子開發圈 - 基於單片機-H橋電機調速 (程序+仿真) 5065

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片 2、採用H橋驅動電機； 3、按鍵控制電機的開啓、停止、轉向、速度； 仿真設計 單片機管腳説明： P0端口（P0.0-P0.7）：P0口為一個8位漏極開路雙向I/O口，每個引腳可吸收8TTL門電流。當P1口的管腳第一次寫1時，被定義為高阻輸入。P

單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , 引腳 , 數據存儲 , 外部程序 , Python

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u_16163453 頭像

嘴巴吃糖了 - AI時代需求編寫指南：如何編寫讓AI也能看懂的高質量需求（必學收藏）

前言 無論是需求、規範還是用户故事，用於指導代碼實現的任何信息，都必須具備一些關鍵特質（如敏捷方法中的 INVEST 原則）。隨着人工智能逐漸參與代碼生成，需求不僅要滿足人類開發者的理解，還需要更加明確、結構化，以便 AI 能正確、可靠地生成符合項目約束的代碼。因此，編寫需求時標準更高，既要清晰給人看，更要讓 AI 能"看懂"並正確實現。 本

大模型教程 , oracle , AI大模型 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習

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嘴巴吃糖了 - 【收藏必學】構建深度思考型智能體 RAG 流水線：解決複雜查詢的完整指南

涵蓋規劃、檢索、反思、批判、綜合等多個環節 一個 RAG 系統之所以會失敗，通常不是因為大型語言模型（LLM）不夠智能，而是因為它的架構過於簡單。它試圖用一種線性的、一次性的方法來處理一個循環的、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思以及在何時採取行動方面的明智決策，這與我們面對問題時檢索信息的方式非常相似。這正是智能體驅動的操作在 RA

大模型教程 , 語言模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , harmonyos , 大模型學習

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - xhsell6產品運行所需的信息檢索失敗 40002

商品錄入 課程目標 目標1：完成商品分類功能 目標2：瞭解電商概念SPU 和SKU 目標3：掌握富文本編輯器的使用 目標4：掌握上傳服務器FastDFS 目標5：掌握angularJS圖片上傳 1.商品分類 1.1需求及表結構分析 1.1.1需求分析 實現三級商品分類列表查詢功能 進入

List , NLP , 人工智能 , HTML , 表結構

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寫的做不如改的多 - iPhone 抓包工具怎麼選？從 HTTPS 調試、TCP 數據流分析到多工具協同的完整方案

在移動端開發、接口聯調以及 API 行為分析中，iPhone 抓包工具 是工程師最常接觸的調試武器之一。但 iOS 的網絡體系相對封閉，再加上證書校驗、ATS、安全策略與多協議混合（HTTPS + QUIC + TCP/UDP），導致“能真正抓到完整流量”的方案並不簡單。 與其糾結“哪一個抓包工具最好”，不如從工程角度構建一個“多工具互補”的抓包體系：代理 + 底層 + 自動化 +

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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mob64ca1413c518 - 語音識別 語音增強

步驟: 預加重,高頻信號更容易衰減,預加重是個一階高通濾波器，可以提高信號高頻部分的能量 分幀, 語音信號短時平穩性,這個短時間一般取 10-30ms，因此在進行語音信號處理時，為減少語音信號整體的非穩態、時變的影響，從而對語音信號進行分段處理，其中每一段稱為一幀，幀長一般取 25ms。為了使幀與幀之間平滑過渡，保持其連續性，分幀一般採用交疊分段的方法，保

傅里葉變換 , NLP , 語音信號 , 人工智能 , 語音識別 語音增強 , 時域

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合合信息解決方案 - 醫療票據識別技術如何實現

在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。 OCR技術奠定識別基礎 醫療票據識別的

預處理 , 機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 圖像質量

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合合信息解決方案 - AI如何自動識別報銷單據信息

當財務人員每天面對堆積如山的報銷單據時，傳統手工錄入不僅效率低下，錯誤率更是居高不下。根據行業數據顯示，採用智能OCR票據識別系統的企業，財務處理效率平均提升了300%，錯誤率降低至0.1%以下。AI如何實現報銷單據的自動識別？合合信息基於文本智能技術打造的智能審核解決方案，正在為這一難題提供答案。 OCR技術：從圖像到數據的智能轉換 AI自動識別報銷單據的核心在於O

機器學習 , 字符識別 , 數據 , 人工智能 , 解決方案

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壞檸ovo - 從 sysfs 到 libgpiod ——Linux GPIO 控制的兩種方式詳解

前言 在嵌入式 Linux 開發中，控制 GPIO 引腳 是再常見不過的需求。 無論是點亮一個 LED，還是檢測一個按鍵，都離不開對 GPIO 的操作。 本文帶你從最傳統的 /sys/class/gpio 接口入門，再到現代的 libgpiod 接口。 兩者對比之後，你將清楚地知道： 哪種方

服務器 , MySQL , 運維 , 數據庫 , Linux , 引腳 , 命令行工具

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