个人技术分享

英语四级备考之小文章

我认为大学生可以通过不断学习专业知识和培养兴趣与爱好，并提升自制力来发展和提高自身的内在美。举例来说，在学习专业知识时，大学生们可以选择自己感兴趣的领域进行深入研究，这不仅有助于他们在专业领域取得卓越成就，也为将来的职业生涯奠定了坚实的基础。通过旅行，他们不仅能够享受旅途中的快乐，还能在拍摄过程中逐渐提高自己的摄影技巧，同时提升审美能力和发现美的能力。这种结合兴趣与爱好的方式，不仅丰富了他们的大学生活，还让他们在追求个人兴趣的过程中，不断发展和提升自身的内在美。

C++：类和对象（上）

/ 类体：由成员函数和成员变量组成// 一定要注意后面的分号class为定义类的关键字，className为类的名字{}中为类的主体，注意类定义结束时后面分号不能省略。类体中内容称为类的成员：类中的变量称为类的属性或成员变量；类中的函数称为类的方法或者成员函数。声明和定义全部放在类体中成员函数如果在类中定义，编译器可能会将其当成内联函数处理。public:// 显示基本信息public:char* _sex;int _age;类声明放在.h文件中，成员函数定义放在.cpp。

基于Spring Boot的外卖点餐系统设计与实现

随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力与现代先进技术接轨，通过科技手段提高自身的优势社会的发展和科学技术的进步，互联网技术越来越受欢迎。网络计算机的生活方式逐渐受到广大人民群众的喜爱，也逐渐进入了每个用户的使用。互联网具有便利性，速度快，效率高，成本低等优点。因此，构建符合自己要求的操作系统是非常有意义的。本文从用户的功能要求出发，建立了外卖点餐系统 ，系统中的功能模块主要是实现管理员；

机器学习之sklearn基础教程

scikit-learn是一个用于数据挖掘和数据分析的开源Python库，建立在Python的NumPy、SciPy和matplotlib等库之上。它包含了几乎所有常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类和降维等。scikit-learn是一个非常强大的机器学习库，它提供了大量的工具来处理各种数据挖掘任务。通过本教程，你应该已经掌握了sklearn的基本用法，包括数据预处理、选择模型、训练和评估模型以及超参数调优。随着实践的深入，你将能够更好地理解和应用这个库，解决更复杂的机器学习问题。

【MATLAB源码-第201期】基于matlab的黏菌群优化算法(SMA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

操作环境：1、算法描述黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种新颖的启发式优化方法，其灵感来源于自然界中的真菌——黏菌。这种算法模拟了黏菌在寻找食物时的行为和网络形成策略。在本文中，我将详细介绍黏菌优化算法的背景、基本原理、算法步骤、参数选择、实际应用以及其优势和局限性。

Bert基础(二十一)--Bert实战：文本摘要

文本摘要（Text Summarization），作为自然语言处理（NLP）领域的一个分支，其核心目标是从长篇文档中提取关键信息，并生成简短的摘要，以提供对原始内容的高度概括。这一过程不仅有助于用户迅速把握信息的核心，而且对于有效组织和归纳大量的文本数据至关重要。文本摘要的任务可以根据不同的输入和输出进行分类。首先，根据输入文档的数量，可以将摘要任务分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要专注于处理单个文档，而多文档摘要则需要整合多个相关文档的信息。

MoE（Mixture of Experts，混合专家模型

MoE模型支持用较少的算力预训练大模型，这意味着可以在有限的算力预算下训练出比稠密模型大得多的稀疏模型，或者在更大的数据集上进行训练。例如，尽管只有较少的参数，但MoE模型的性能可以媲美传统的更大参数模型，在推理速度上也显著超越了其他同类模型。- 特定领域的应用：在计算机视觉（CV）领域，可以采用single-gated MoE模型，该模型在推理时计算成本合理，适用于训练大规模模型。- 解决多模态大模型冲突的方法：通过利用稀疏专家模型（MoE），不同的专家处理不同的任务，并设计一种数据划分的方法。

嵌入式中常用的传感器工作原理详解

含氧血红蛋白存在于动脉血液中，具有吸收入射光的特性，因此通过检测随时间序列并随心脏搏动而变化的血流量（血管容积的变化），测量脉搏信号。罗姆的气压传感器IC将使用压阻式压力接收元件（隔膜结构和压阻集成在一起※MEMS），以及温度校正处理、控制电路等的集成电路（※ASIC）集成在一个封装里，可以轻松获得高精度的气压信息。颜色传感器IC通过为内部传感器配备R、G、B各种颜色的滤光片，具备了较高的RGB分光特性，而且通过配备红外截止滤光片，具备了红外线去除特性，能高精度识别颜色。下图是颜色传感器IC的结构。