功能描述: 從Flash內部數據地址讀取一定數量的數據以及向Flash內部地址寫數據 uint8_t qspi_w25q64_Read(uint8_t* pData, uint32_t ReadAddr, uint32_t Size) { QSPI_CommandTypeDef s_command; /* 初始化讀命令 */ s_command.I
找工作時總踩這些坑:崗位推薦千人一面、簡歷改得沒方向、政策福利看不懂、面試提問抓不住重點。AI智能就業諮詢服務平台,就像給求職者配了個“私人技術顧問”,靠實打實的技術手段,把就業諮詢從“泛泛而談”變成“精準定製”。今天就拆解背後的核心技術,看看它怎麼幫大家少走求職彎路。 核心技術之一是自然語言處理(NLP)解析引擎,相當於給平台裝了“智能讀懂”的大腦。它能通過“關鍵詞提取+語義理解算
【HarmonyOS 6】為什麼getContext 廢棄,使用getHostContext説明 一、問題背景:為什麼要替換 getContext? 最近這幾個月在做HarmonyOS 6的新項目。從搭建項目框架,查看官方文檔之初,就發現了一個非常有意思的點。發現獲取上下文的寫法又變了,第一瞬間,就對新舊兩種寫法有何區別產生了好奇。 // 新 let context: Contex
AI 時代,.NET 開發者向左還是向右? Microsoft Agent Framework vs LangChain 1.0 —— 一場關乎未來的技術選擇 開篇:十字路口的抉擇 2025年11月的某個深夜,你剛寫完最後一行代碼,準備提交。 突然,技術總監在羣裏發了條消息: "下個季度要上AI智能體項目,大家調研一下技術方案,週五討論。" 你打開搜索引擎,映入眼簾的是: La
以太坊 Fusaka 硬分叉兩週後啓動,Blob 三大核心升級將為 L2 數據容量帶來 20 倍提升。 在本文中,我將詳細解讀 Blob 是什麼、即將落地的 3 個 Blob 相關EIP**(以太坊改進提案),並探討這些升級如何適配以太坊長期 “精簡以太坊”(Lean Ethereum)路線圖。 Blob 快速科普 如果你看到這裏還在疑惑 “Blob 到底是什麼”,下面這部分將為你快速解惑。 像
工地管理總繞不開“亂、慢、險”:進度靠表格追、安全靠人眼查、質量靠經驗判,稍有疏忽就可能出問題。而施工管理AI智能體應用系統,就像給工地配了個“全能技術管家”,靠實實在在的技術手段,把施工管理從“被動補救”變成“主動預判”。今天就拆解開,看看它背後的技術邏輯。 核心技術之一是計算機視覺識別,相當於給工地裝了“智能眼睛”。系統會在塔吊、腳手架、施工通道等關鍵區域部署高清攝像頭,通過“實
歡迎回到 Web3 開發者週刊第 77 期! 本期週刊內所有黑客鬆活動、新聞和賞金任務,請大家點擊查看原文以獲取完整信息。如果您喜歡我們的內容,也歡迎大家訂閲OpenBuild Substack,獲取最新最全開發者資訊! 本週我們將聚焦去中心化應用數據平台DappRadar**宣佈將關閉其平台服務,探討量子計算對加密技術的影響,以及解讀為什麼隱私復興是區塊鏈的下一個時代。除此之外,這裏還整理了值
數據集格式:labelme格式(不包含mask文件,僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數):363 標註數量(json文件個數):363 標註類別數:10 標註類別名稱:["inlet","inlet-circle","inlet-circle-left","inlet-circle-right","inlet-above-l
在 Web3 行業,Balaji Srinivasan 的每一次發聲都備受關注。這位深耕加密領域多年的觀察者,近期在播客訪談中拋出了一個重磅判斷:加密貨幣的未來核心,藏在“隱私”二字裏。從比特幣的可行性驗證,到以太坊的可編程爆發,加密行業正站向下一個技術拐點。 以下內容是 OpenBuild 翻譯整理他在博客節目中的核心洞見。 核心總結 發展週期: 加密貨幣以8年為一週期,已完成“去中心化貨
我們日常用的AI聊天助手、翻譯軟件、語音轉文字工具,看似“聰明”的背後,都離不開一個核心支撐——語料庫。如果説AI是會學習的“學生”,語料庫就是它的“教材”,而高質量語料庫平台,就是給AI編出“優質教材”的技術工坊。今天就用通俗的話,聊聊這個平台裏藏着的關鍵技術。 首先是數據篩選與去重技術。互聯網上的文字數據多如牛毛,但雜亂無章——有廣告、有錯別字、還有大量重複內容。平台要做的第一步
區塊鏈技術正以前所未有的速度重塑金融生態,而 ZK Rollup 作為最具潛力的擴容方案,已經悄然成為連接傳統金融與去中心化世界的橋樑。在這樣的背景下,Mantle Network**憑藉其創新的模塊化架構和 ZK 技術優勢,正引領着一場鏈上金融的變革。 Mantle:構建下一代高性能鏈上金融中心 Mantle 是以太坊上領先的模塊化 Layer2 網絡,致力於打造全球最大的可持續鏈上金融中心。
停車場空車位檢測數據集(3000張圖片已劃分)[目標檢測] 在城市交通管理與智慧停車建設快速發展的當下,如何高效、精準地識別停車場空車位已成為智慧城市重要課題。為了支持研究者和工程團隊訓練高性能停車檢測模型,我們構建了停車場空車位檢測數據集,專為目標檢測任務優化設計。 本數據集共包含 3000 張圖像,覆蓋多場景、多角度、多時間段真實停車場情況,為 AI 模型提供充分的學習樣本。
BNB Hack 系列黑客鬆活動正持續推進,第一站在布宜諾斯艾利斯圓滿落幕,下一站即將登陸阿布扎比! 12月5日至6日,由 BNB Chain 與 YZi Labs 聯合主辦的黑客鬆將在阿聯酋舉行。這不僅是一場黑客鬆,匯聚了全球頂尖開發者、創業者與創新先鋒,更提供完整的項目建設資源整合。 參賽者們將從線上開始,與社羣共同打磨創意,最後在阿布扎比線下做項目展示。 活動信息 📅 活動時間: 12月
Linera 系列公開課第三、四講同步發佈!兩節課帶你從單鏈應用進階到跨鏈編程,完整實現生產級 Fungible Token。 通過這兩節課,你將 ✅ 從零構建完整的 Token 應用 ✅ 掌握 Linera 獨特的狀態管理機制 ✅ 理解並實現跨鏈資產轉移 ✅ 建立 Linera 應用開發的正確思維模型 明星講師 KK ResPeer 創始人,ResPeer 是 Linera 生態應用開發團
過去幾年,Web3已從技術概念走向廣泛應用**。從底層鏈基礎設施、智能合約開發,到去中心化協作、AI 應用,Web3 正在以全新的方式重構社會協作與創造方式。 然而,目前仍缺乏一份基於華語開發者視角的能真實反映華語 Builder 羣體生態現狀與發展趨勢的報告(也是常常被大家問到的問題)。 因此,我們發起了這份問卷: 由 OpenBuild ×GCC× 登鏈社區 × Creators × Ope
人工智能之編程進階 Python高級 第十章 知識點總結 (文章目錄) 前言 學到這裏基本上掌握了python的常用操作,但這些還未涉及到數據分析的部分,這些都只是對於語言的靈活運用,至於數據分析,將在後續欄目增加,一起努力學習,未來方向充滿不確定,我們能做的就是不斷學習,跟隨政策,擁抱人工智能,打好地基,方能不被脱節。 🐍 Pyth
20251123_143325 C++運算符學習筆記:邏輯運算符、二元與一元運算符及應用 一、邏輯運算符(與、或、非) (一)邏輯與() 符號表示:(數字7上方符號,英文輸入模式) 格式:條件1 條件2 邏輯規則:兩個條件同時滿足時,結果才為“成立(true)”;只要有一個條件不滿足,結果為“不成立(false)” 實例:找工作要求“工資≥6000
每學期開局,教務辦公室總上演“人海拼圖”:教師時間衝突、教室容量不足、學生選課撞車……AI教務員智能平台系統用“大模型+運籌算法+實時數據”把排課、考勤、成績、畢業審核串成一條自動化流水線,讓教務老師從“表格奴隸”升級為“數據指揮官”。 一、智能排課:30秒生成“零衝突”課表 平台讀取5類數據: 教師時間碎片(含科研、外出); 學生選課意願(權重分5級); 教
你在製作Manim動畫時,是否遇到過這樣的困境? “代碼寫得天衣無縫,運行流暢,出來的動畫卻總覺得哪裏不對勁?” 雖然物體確實從 A 移動到了 B,但看起來就像是老舊的工業機器人在幹活——僵硬、死板,甚至有點無聊。 其實,你的動畫離 “絲滑” 和 “專業”,往往只差這一個參數的距離:rate_func (速率函數)。 今天,我們就來聊聊 Manim 中這個不起眼但至關重要的參數,看看如何通過控制
人工智能之編程進階 Python高級 第九章 爬蟲類模塊 (文章目錄) 前言 本文主要敍述網路數據獲取以及網頁解析相關的模塊,掌握此模塊有利於在相關網頁獲取有價值的信息。主要包括以下幾個模塊: urllib(標準庫) requests(第三方,最流行) selenium(瀏覽器自動化) BeautifulSoup(H
你是否還在手動給每一個可點擊元素添加 cursor: pointer?忘了加,用户體驗就大打折扣。 現在,只需安裝 babel-plugin-pointe,就能徹底解決這個問題!這是一個 Babel 插件,能夠自動、智能地為所有帶有點擊事件的元素注入正確的指針樣式。 💡 核心亮點:智能且非侵入式 1. 🤯 自動檢測,全框架支持 Vue 3:檢測 @click、v-on:click
運動時總疑惑“動作標不標準”?想提升成績卻找不到問題根源?AI運動影像採集分析系統正用技術打破這種迷茫,把“肉眼難辨”的動作細節,變成清晰可優化的數據,讓專業運動分析走進普通人的生活。 這套系統的核心,藏在“採集”和“分析”兩個技術環節裏。先看採集端:它不用複雜的專業設備,手機、運動相機甚至普通攝像頭都能充當“數據入口”。背後靠的是“動態幀率適配技術”——運動快時(比如跑步、跳繩)自
各位技術同仁、AI愛好者們,大家好! 2025年,AI圖像生成領域最激動人心的消息,莫過於谷歌 Nano Banana Pro 的橫空出世。它那近乎亂真的圖像質量、精準的中文語義理解和文字渲染能力,讓無數開發者垂涎三尺 。但現實骨感,高牆、信用卡、還有那$0.134起步的“美刀刺客”,讓我們望而卻步 。 難道我們只能“望梅止渴”?不。國內的API中轉服務給我們提供了另一條路。今天,我們就來扒一扒近
20251123_140949 加加自增運算符的綜合演練 #include iostream using namespace std; int main(){ int a = 100; int b; b = a++ + ++a + a++ + a; coutbendl; } 本文包含:--> -->