个人技术分享

当处于就绪状态的线程被调度器调用时，就进入运行状态。当线程不需要使用或运行出错时，我们可以使用RT thread detach函数将静态线程脱离，或使用RT thread delay函数将动态线程删除。此时线程处于关闭状态，真正的删除动作需要下一次执行空闲线程时，由空闲线程完成最后的线程删除动作。静态线程与动态线程的区别是，静态线程由用户分配空间与线程句柄，而动态线程自动从动态内存堆上分配，栈空间与线程句柄。其中系统线程由内核创建，如main函数和空闲线程都属于系统线程，而用户线程是由应用程序所创建的。

作为程序员一定对python不陌生，python无疑成为了最为热门的语言，如今盘踞编程语言前三，但这背后原因则是因为人工智能、机器学习、区块链等超级大概念持续性的高热度和不断增长的关注度所带动；而scala的发展趋势比较雷同python，只是领域不同，大数据现在也是一个有着非常优秀的发展趋势，而大数据当前最火的框架要数spark和kafka，而这2个框架又都是scala编写的，也就是想在大数据走的远，深挖进去就得学习scala。（1）函数1：无参，无返回值（2）函数2：无参，有返回值。

join() ：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符（分隔符）连接生成一个新的字符串。

大型语言模型（LLMs）在跨领域任务中表现出色，但在化学相关问题上却表现不佳。这些模型也缺乏外部知识源的访问权限，限制了它们在科学应用中的有用性。我们介绍了ChemCrow，这是一种设计用于完成有机合成、药物发现和材料设计任务的LLM化学代理。通过集成18个专家设计的工具，并使用GPT-4作为LLM，ChemCrow增强了LLM在化学领域的性能，并展现了新的能力。我们的代理自主规划和执行了昆虫驱避剂和三种有机催化剂的合成，并指导发现了一种新的发色团。

引言：这里我用的是新版本的技术栈下面这些是我自己拆分自己项目的过程及其笔记。

图像处理ASIC设计方法 笔记27 红外非均匀校正的两点定标校正算法

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Java进阶学习笔记

但它并不能很好地拟合该数据集，这是偏差高（high bias）的情况，称为欠拟合（underfit the data）；（Recurrent Neural Network），语言，英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的，所以语言。复杂程度适中，数据拟合适度的分类器，这个看上起更为合理，称适度拟合（just right），相反地，如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或者含有隐藏单元的神经网络，梯度下降法的工作原理是通过计算损失函数对于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以减小损失函数的值。

当物体旋转之后， 它自身会有倾斜，即自身的坐标系和世界坐标系不一样，若选择局部坐标系，它会以旋转后的坐标系为准来进行缩放和移动。物体默认是以自身原点为轴心，以旋转为例，物体是默认自转的。新建物体是基于游标位置来生成的，我们在调整了游标后，新建物体就和之前新建的位置不一样了。我们可以通过设置原点位置，来调整它的缩放、旋转等中心。，调整的就不是物体位置，而是这个物体原点的位置了。，要注意如果原点在物体外，我们通过。），将不在游标的物品移动到游标上。，来移动游标，或者通过快捷键。，这个就是物体的原点。

但它并不能很好地拟合该数据集，这是偏差高（high bias）的情况，称为欠拟合（underfit the data）；（Recurrent Neural Network），语言，英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的，所以语言。复杂程度适中，数据拟合适度的分类器，这个看上起更为合理，称适度拟合（just right），相反地，如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或者含有隐藏单元的神经网络，梯度下降法的工作原理是通过计算损失函数对于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以减小损失函数的值。

视频学习：PolarDB

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caliburn.micro的窗体管理机制

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