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基于单片机ht7038 demo

单片机与ht7038 demo,三相电能表,电量数据包括电流电压功能,采用免校准方法

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目录 一、串的基本概述 二、串的存储结构 2.1定义属性存储结构 串长有两种表示方法: 1、用一个额外的变量length来存放串的长度&#xff1b; 2、串值后面加一个不计入串长的结束标记字符“\0”&#xff0c;此时的串长为隐含值。 2.2堆的顺序存储结构 三、串的基本操…...

C++17 数学特殊函数:探索标准库中的强大工具

文章目录 1. 什么是数学特殊函数&#xff1f;2. C17 中的特殊函数2.1 贝塞尔函数2.2 勒让德函数2.3 椭圆积分2.4 伽马函数2.5 误差函数 3. 实际应用场景3.1 科学计算3.2 工程应用3.3 数据分析 4. 总结 在 C17 中&#xff0c;标准库引入了一系列数学特殊函数&#xff0c;这些函数…...

多模态特征提取与融合助力高光谱+LiDAR数据分类性能飞跃

目录 论文解读 总体架构 CMIIE 模块工作模式 MLFFC模块工作模式 论文解读 提出了一种新的多模态特征提取模块CMIIE,可以捕获高光谱和LiDAR数据之间的互补信息。设计了一个多层特征融合分类模块MLFFC,通过对不同层级的特征进行融合来提高分类性能。使用对抗学习策略来指导网…...

内容中台重构企业内容管理流程驱动智能协作升级

内容概要 内容中台作为企业数字化转型的核心基础设施&#xff0c;通过技术架构革新与功能模块整合&#xff0c;重构了传统内容管理流程的底层逻辑。其核心价值在于构建动态化、智能化的内容生产与流转体系&#xff0c;将分散的创作、存储、审核及分发环节纳入统一平台管理。基…...

网络安全攻防演练——RT实战技巧篇

前言 又是一年hw招聘季&#xff0c;每年hw行动都会吸引大量网络安全从业者参加。同时也会有很多热爱网络安全但无从下手的网安爱好者参与。笔者旨在对网络安全有想法但是没有方向的师傅做一个简单的方向的了解&#xff0c;让师傅有方向去学习。 RT(红队) 1.引入 首先红队的…...

【MySQL】第六弹---数据库表约束详解:从空属性到主键的全方位指南

✨个人主页&#xff1a; 熬夜学编程的小林 &#x1f497;系列专栏&#xff1a; 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】【Linux系统编程】【MySQL】 目录 1. 表的约束 1.1 空属性 1.2 默认值 1.3 列描述 1.4 zerofill 1.5 主键 1. 表的约束 真正约束字段的是数据类型&…...

JMeter工具介绍、元件和组件的介绍

Jmeter功能概要 JDK常用文件目录介绍 Bin目录&#xff1a;存放可执行文件和配置文件 Docs目录&#xff1a;是Jmeter的API文档&#xff0c;用于开发扩展组件 printable_docs目录&#xff1a;用户帮助手册 lib目录&#xff1a;存放JMeter依赖的jar包和用户扩展所依赖的Jar包…...

vue3 在element-plus表格使用render-header

在vue2中 element表格render-header 源码是有返回h()函数的 在vue3 element-plus 表格源码 render-header函数没有返回h函数了 所以需要用render-header方法中创建虚拟DOM节点的话需要引用h方法 <el-table-column header-align"right" align"right" …...

IM 即时通讯系统-04-聊一聊 IM 要如何进行技术选型

IM 系列 IM 文档开源库 首先&#xff0c;后端技术选型是Java。Java有很多优势&#xff0c;比如跨平台性、丰富的生态系统、高性能和成熟稳定。这些都是为什么选择Java的原因。接下来&#xff0c;前端选用了Vue&#xff0c;因为它具有渐进式框架的特点、响应式数据绑定、组件化…...

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习&#xff08;Ensemble Learning&#xff09;是一种强大的机器学习范式&#xff0c;通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色&#xff0c;广泛应用于各种实际问题。今天&#xff0c;我们就来深入探讨集成学习的原…...

自动驾驶---基于深度学习模型的轨迹预测

1 背景 自动驾驶任务中&#xff0c;轨迹预测一直以来是一个难题。 在复杂交通场景中&#xff0c;即使驾驶员最终意图确定&#xff0c;但决策过程中其他车辆的动态行驶路径的即时变化会导致自车路径呈现多模态属性&#xff0c;即车辆的未来轨迹有多种可能性。对车辆的多模态轨迹…...

线性模型 - 二分类问题的损失函数

在二分类问题中&#xff0c;损失函数用于量化模型预测与真实标签之间的差异&#xff0c;以指导模型参数的调整。本文&#xff0c;我们来一起学习一下常见的损失函数及其直观解释。 一、核心二分类损失函数及通俗理解 1. 0-1损失&#xff08;Zero-One Loss&#xff09; 公式&…...

string类详解(上)

文章目录 目录1. STL简介1.1 什么是STL1.2 STL的版本1.3 STL的六大组件 2. 为什么学习string类3. 标准库中的string类3.1 string类3.2 string类的常用接口说明 目录 STL简介为什么学习string类标准库中的string类string类的模拟实现现代版写法的String类写时拷贝 1. STL简介 …...

c# —— StringBuilder 类

StringBuilder 类是 C# 和其他一些基于 .NET Framework 的编程语言中的一个类&#xff0c;它位于 System.Text 命名空间下。StringBuilder 类表示一个可变的字符序列&#xff0c;它是为了提供一种比直接使用字符串连接操作更加高效的方式来构建或修改字符串。 与 C# 中的 stri…...

今日行情明日机会——20250217

2025年02月17日行情 后续投资机会分析 根据最新盘面信息&#xff0c;以下板块和个股具备潜在投资机会&#xff0c;需结合市场动态和基本面进一步验证&#xff1a; 1. 腾讯系AI&#xff08;18家涨停&#xff09; 核心逻辑&#xff1a;涨停家数最多&#xff08;18家&#xff0…...

Openshift或者K8S上部署xxl-job

本案例以版本2.3.0为例 1. 源码编译成jar包 source code: https://github.com/xuxueli/xxl-job/blob/2.3.0/ 这里我们会得到两个jar包&#xff1a;xxl-job-admin-2.3.0.jar和xxl-job-executor-sample-springboot-2.3.0.jar 2. 初始化mysql数据库 sql code: https://github.…...

vite+vue3开发uni-app时低版本浏览器不支持es6语法的问题排坑笔记

重要提示&#xff1a;请首先完整阅读完文章内容后再操作&#xff0c;以免不必要的时间浪费&#xff01;切记&#xff01;&#xff01;&#xff01;在使用vitevue3开发uni-app项目时&#xff0c;存在低版本浏览器不兼容es6语法的问题&#xff0c;如“?.” “??” 等。为了方便…...