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学习笔记：51单片机（STC89C52）如何定时10ms
1.定时器如何定时
首先大致描述一下定时器的定时原理，其实本质就一句话：每经过一个机器周期，寄存器就加1。
这里就又要解释什么是时钟周期，什么是机械周期。我们的51单片机无论是开发板还是最小系统板上，都会有一个电…
matlab, python串口10ms毫秒 连续发送16进制数组
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ref:
MATLAB中如何用循环实现精确延时python中串口通信的步骤及实现python实现亚毫秒（微秒）级延时
sscom上位机
首先用上位机sscom的定时10ms发送
但实测周期确是16ms左右, 数字填更小也没有用了, …
面对10ms的延迟，这群人就是一个字“改”
一路走过的270个日夜与10ms延迟
当时市场上一直吐槽云会议的音视频抗网损差，数据共享延迟大，清晰度也很差，要想解决这些问题，背后的技术其实非常复杂，工作量也很大，所以一直是各品牌云会议系统持续攻克的难…
STM32定时器笔记_中断方式_10ms
1. TIM 参考资料整理
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LEfSe分析，你真的懂了么
在微生物多样性分析中，LEfSe分析自从”出生“就倍受青睐，今天小昌宝宝 就跟大家唠唠这个高频出镜的LEfSe分析，从LEfSe的定义、结果、原理、涉及到的检验四个方面进行解释。 一LEfSe的定义
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种…
electron-vite +vue3+vue-ruter 打包后报错/白屏问题
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java泛型属性_java泛型介绍
Eclipse 3.1中的Java泛型支持 Java 5 提供泛型支持，泛型支持是开发人员多年以来所要求的特性。它代表了 Java 编程语言一次具有重要意义的升级。像泛型这么复杂的技术，不仅对工具供应商也对开发人员带来了挑战。本文着重介绍 Eclipse 如何应对泛型挑战以…
低秩矩阵的应用matlab,低秩矩阵的应用
背景建模是从拍摄的视频中分离出背景和前景。 由于背景的视频基本是不变的，所以如果把每帧当做一个矩阵的一列那么，矩阵是低秩的，所以低秩矩阵的恢复来恢复出背景。 今天主要完成了，在自己的数据库让进行背景和前景的分离。下面为…
解决mongodb中BigDecimal和Decimal128互转异常
一、背景
项目组在使用mongo时，报类型转换错误，具体报错如下： java 对象的使用BigDecimal 存入mongodb 时候，需要将BigDecimal 转成Decimal128 格式存储，
从mongodb中读取数据时候，需要将Decimal128转成BigDecimal 格式读取，否则就会报以下异常。
查询时异常
No con…
经典多模态论文阅读笔记
目录
一、ViLBERT
1、数据集
2、方法
Model-architecture
编辑
Co-Attentional Transformer Layers
Image Representations.
Training Tasks （two proxy tasks）and Objectives.
3、实验设置
training ViLBERT
Fine-tuning
4.创新点
5.结论…
Federated Optimization In Heterogeneous Networks](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[论文阅读](FedProx)Federated Optimization In Heterogeneous Networks)
[论文阅读](FedProx)Federated Optimization In Heterogeneous Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.06127
FedProx代码：GitHub - litian96/FedProx: Federated Optimization in Heterogeneous Networks (MLSys 20)
摘要
FL与传统分布式学习以两个关键挑战相区别： 1）系统异构性（…
数值优化——无约束优化
数值优化——无约束优化
参考资料来源：深蓝学院《机器人中的数值优化》一课
注：推荐大家都可以看一下这门课，本文在于理论解读，作业的代码部分之后再写博客。
问题描述 无约束优化问题指的是无约束条件下的优化问题、主要方法有…
CGAL中球体上的二维三角剖分
描述了球体上的二维三角形。其组织如下： 1、定义 设S(c,r)为欧几里得空间R3中嵌入的二维球体，其中心为c，半径为r，即S(c,r){x∈R3:∣∣x−c∣∣r}。当参数c和r不重要时，将省略它们，并直接使用S。给定S(c,r)…
rpca matlab程序,RPCA_separation_codes 歌声与背景音乐分离，采用新方法低秩矩阵，应用了 。 matlab 254万源代码下载- www.pudn.com...
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JAVA 命令执行 学习笔记 前言关于execjava.lang.Runtime1.获取类2.获取可调用方法3.调用方法一些补充 java.lang.ProcessBuilder执行不带参数的系统命令执行携带参数的系统命令1.public ProcessBuilder(List command)2.public ProcessBuilder(String... command) 如何调用类的私…
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IEEE754-2008 标准详解(五)：异常
IEEE754-2008 标准详解(五)：异常 本文为原创文章，转载请注明出处，并注明转载自“黄邦勇帅(原名：黄勇)”
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本文是对《C语法详解》…
【wine】【逆向】vb程序自定义窗口最大化崩溃分析EXCEPTION_FLT_INEXACT_RESULT 【2】被加密了
接上篇
【wine】vb程序自定义窗口最大化崩溃分析EXCEPTION_FLT_INEXACT_RESULT 失败-CSDN博客 用windows xp 虚拟机，安装vb6环境，编写一个窗口最大化按钮实现的程序 复制该程序到故障发生的.wine/drive_c/目录下，启动测试
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：Multi-Instance Partial-Label Learning: Towards Exploiting Dual Inexact Supervision)
论文阅读 (91)：Multi-Instance Partial-Label Learning: Towards Exploiting Dual Inexact Supervision
文章目录 1 要点1.1 概述1.2 代码及数据集1.3 引用 2 方法2.1 标签增广2.2 Dirichlet消歧2.3 高斯过程回归模型 3 实验3.1 实验设置3.1.1 数据集 1 要点
1.1 概述 名称：多示例偏标签学习：探索面向对偶不确切监督信息的学习范式 (multi-instance partial…