我从农村来到了大城市 有次加班到深夜，在路口看见卖烤红薯的大爷，铁皮桶里的炭火明明灭灭，红薯的焦香漫过来，突然就想起秋收后，父亲在田埂上烧的那堆玉米，灰烬里扒出来的玉米粒，烫得指尖发红，却甜到心里。蔬菜区的黄瓜用保鲜膜裹着，整整齐齐码在泡沫托里，不像老家菜地里的，带着黄泥巴和卷边的叶子，却脆得能掐出水。楼下早餐铺的煤炉五点就冒白气，葱花混着油烟飘上来时，我总会想起母亲在灶台前掀开蒸笼的样子，玉米的甜香裹着柴火味，比这城市的味道厚重多了。初到城市那天，行李箱的滚轮碾过柏油路的震动，和老家泥地上的拖沓感完全不同。

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【Qt开发】信号与槽（二）-＞ 信号和槽的使用 Qt中信号与槽机制是实现对象间通信的核心机制。QObject类提供了connect()函数来连接信号和槽，其参数包括发送者、信号、接收者和槽函数。Qt Creator可自动生成信号槽代码，通过UI设计界面可快速创建槽函数（命名规则为on_对象名_信号名）。建议使用显式connect而非依赖命名规则，以提高代码可读性和避免拼写错误。内置信号和槽可通过Qt帮助文档查询，通常在父类中查找signals和slots关键字。示例展示了如何实现按钮点击关闭窗口的功能。

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19 SAP CPI 全局变量 SAP CPI 全局变量

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KNN算法实战：手写数字识别详解 本文介绍了使用KNN算法实现手写数字识别的项目。通过OpenCV读取2000*1000像素的图片数据，转换为灰度图后分割成5000个数字样本。将数据划分为训练集和测试集，并预处理为400维特征向量。使用KNeighborsClassifier进行训练，在测试集上达到91.52%的准确率。最后演示了如何用训练好的模型识别新图片中的数字。项目展示了从数据预处理到模型应用的全流程，但指出模型对非标准字体的识别可能存在偏差。

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Web开发系列-第10章 事务&AOP MyLog。

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面试题（技术面+hr面） 回答问题时注意体现上面五点，即使瞎扯也尽量往上靠。

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学习随笔录 然后这一次切莫太过着急 然后b站那个up的学习规划也可以参考 其次是学习规划的 就是用ima做笔记 看完视频看笔记回顾一下 每天都把学习的内容回顾一下 然后还有学习的模式 学一坤天 复习半天消化知识 最后是又重新写算法了 但是现在基本上只知道思路 不会用代码写 go入门基础才2天。然后之前学的 Java uniapp vue3 也不要直接放弃 有时候学一个东西烦了回来复习 学习一下这个。但是规划有点 赶不上变化 有些认知改观了我对Java的一些想法 其实是Java就业太卷动摇了我学习动力。

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深度解析 noisereduce：开源音频降噪库实践 是一个基于 Python 的开源音频降噪库，专注于为科研、工程和日常应用提供简单高效的噪声抑制工具。该项目由 Tim Sainburg 维护，核心算法基于频谱减法（Spectral Gating），无需深度学习或复杂训练，适合快速集成到音频处理、语音识别、播客后期、科学实验等多种场景。零门槛：无需训练，直接调用即可降噪兼容性强：支持 numpy 数组、wav 文件等多种输入可调节参数丰富，适应不同噪声环境支持单通道和多通道音频纯 Python 实现，依赖少，易于集成。

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Spring Boot 3 如何整合 MinIO 实现分布式文件存储？ MinIO 是一个高性能的分布式对象存储系统，兼容 Amazon S3 协议，广泛用于存储大量非结构化数据，如图片、视频、日志等。Spring Boot 3 提供了与 MinIO 的良好集成，可以很方便地将 MinIO 用于分布式文件存储。MinIO 的基本配置。如何在 Spring Boot 中集成 MinIO。实现文件上传、下载、删除等操作。MinIO 是一个开源的对象存储服务，专为云原生应用和大数据存储场景设计。它支持 Amazon S3 API，因此可以与 S3 兼容的应用程序一起使用。

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net8.0一键创建支持(Elastic) net8.0一键创建支持(Elastic)

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多智能体系统设计：协作、竞争与涌现行为 多智能体系统设计：协作、竞争与涌现行为 本文深入探讨了多智能体系统(MAS)的设计原理与实现方法。从架构设计、通信协议到冲突解决机制，系统性地分析了多智能体交互中的关键技术。重点讨论了集体智能的涌现现象，通过理论模型和实际案例展示了简单个体如何通过交互产生复杂群体行为。文章提供了完整的性能评估框架和优化策略，并对比了不同架构模式的优缺点。作为分布式计算与人工智能的交叉领域，多智能体系统展现了微观社会的运作机制，为复杂系统设计提供了新的思路。

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贪心算法简介 其实是贪心策略，是解决问题的策略，局部最优->全局最优解释：1、将解决问题的过程分为若干步2、解决每一步的时候，都选择当前看起来最优的解法3、希望得到全局最优解。

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基于CNN图像特征提取流程（简化版） 该代码实现了图像特征提取的完整流程，包含预处理、卷积运算、池化等关键步骤，并提供了可视化功能。代码首先加载并预处理图像（包括尺寸调整、直方图均衡化、高斯滤波等），然后使用Sobel、Laplacian等不同卷积核进行特征提取，应用ReLU激活函数后执行最大池化操作，最后将特征扁平化为向量并可视化展示。优化后的版本增加了边缘检测核类型、改进卷积运算（添加padding）、优化可视化布局等功能，能更有效地提取图像特征并展示处理过程。整个流程包含详细的进度提示和耗时统计，便于调试和性能分析。

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【阅读整理】野火ADC_AD7192模块资料 ADC_AD7192 24位 ADC模块是一款可配置为两路差分输入或四路伪差分输入的 24 位 Σ-Δ型模数转换模块。片内通道序列器可使能多个通道，AD7192 按顺序在各使能通道上执行转换，输出数据速率可设置范围为 4.7 Hz~4.8 KHz，使用 4.9152MHz 的外部晶振提供外部时钟，使用多层 PCB 设计， 搭配高精度电阻，测量范围可调//在ad7192_test.h切换MODE宏定义来选择模式#if MODE==/* 4路伪差分通道单次读实验 */#elif MODE==

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XML Schema 指示器：全面解析与深度应用 XML Schema 是一种用于定义 XML 文档结构的语言，它为 XML 文档提供了严格的框架。它类似于数据库模式，定义了 XML 文档中允许的数据类型、元素和属性。XML Schema 指示器是一种特殊的元素，用于指示 XML 文档中特定元素或属性的行为。XML Schema 是一种强大的工具，用于定义和验证 XML 文档的结构。通过使用指示器，我们可以控制元素和属性的行为，确保数据的一致性和准确性。在实际应用中，XML Schema 在数据交换、应用程序集成等领域发挥着重要作用。

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