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Windows系统下，将文件夹中文件名字全部复制提取出来
一、使用命令提示符（Command Prompt）：
1、打开文件夹，确保你所需的文件都在该文件夹中。 2、在文件夹的路径栏中，输入 “cmd” 并按下 Enter 键，以打开命令提示符并将其当前路径设置为所选文件夹的路径。 …
LabVIEW开发检测肌肉疾病的新技术
LabVIEW开发检测肌肉疾病的新技术
肌电图（EMG）是一种生物信号，可检测骨骼肌在收缩过程中产生的电流，以量化神经肌肉活动。了解肌电图信号需要了解骨骼肌以及允许它们产生生物电信号的机制。它还考虑了影响信号的众多系统和事件。…
RT-Thread 线程间同步
多个执行单元（线程、中断）同时执行临界区，操作临界资源，会导致竟态产生。
RTT使用信号量、互斥量、事件集来解决这种问题。
同步（按顺序）、互斥（排它）。
信号量
信号量是一种轻型…
【C++】4、Preprocessor 预处理：条件编译、源文件包含、宏替换、重定义行号、错误信息、编译器预留指令
文章目录 一、概述二、格式2.1 条件编译2.2 源文件包含2.3 宏替换2.3.1 语法2.3.2 C标准内置的预定义宏 2.4 重定义行号和文件名2.5 错误信息2.6 编译器预留指令 三、应用场景 C的 Build 可分为4个步骤：预处理、编译、汇编、链接。
预处理就是本文要详细说的宏替换…
第三方检测检验实验室信息化建设
检测公司配置先进的信息化管理系统，信息化管理系统采用适宜的、先进的架构，具备开放性、扩展性、前瞻性、安全性等。先期建设按照实验室的规格及整体配套设施，整个实验室信息化系统的结构化数据考虑本地存储，且应考虑高速存储应用…
象小朋友学识字一样建构战略
战略认知派: 就像小孩子学识字的过程一样【安志强趣讲268期】 趣讲大白话：提高认知中长大 **************************** 基于认知心理学 战略的形成是认知构建的过程 最找连战略这个词都不一定知道 慢慢有些概念 慢慢形成整体的认知
战略认知派分两个分支 第一分支…
Transformer代码计算过程全解
条件设置
batch_size1
src_len 8 # 源句子的最大长度 根据这个进行padding的填充
tgt_len 7 # 目标输入句子的最大长度 根据这个进行padding的填充
d_model512 # embedding的维度
d_ff2048 # 全连接层的维度
h_head8 # Multi-Head Attention 的…
Linux TCP协议
传输层的协议主要有三个：TCP协议（可靠）、UDP协议（不可靠）和SCPT协议（不可靠）。
一、TCP协议的概念
TCP协议也称传输控制协议，是一种可靠的、面向连接的、基于字节流的传输层通信协…
js中作用域的理解？
1.作用域
作用域，即变量(变量作用域又称上下文)和函数生效(能被访问)的区域或集合 换句话说，作用域决定了代码区块中变量和其他资源的可见性
举个例子
function myFunction() {let inVariable "函数内部变量";
}
myFunction();//要先执行这…
企业博客搭建：经营好企业博客，能让你的业务蹭蹭上涨！
企业博客本身作为企业产品知识的沉淀，搭建并且经营好企业博客不仅有利于企业文化建设，更可以利用博客来推动业务增长。 何谓企业博客营销？简单地说，就是利用HelpLook这种工具创建并开展网络营销活动，称之为博客营销。 …
Linux 内核定时器
一、相关知识点 （一）知识点 1、内核定时器分类 1）标准定时器或系统定时器 2）高精度定时器（HRT） 头文件：#include <linux/hrtimer.h> 2、检查系统是否可用HRT 1）查看内核配置文件 CONFIG_HIGH_RES_TIMERS=y 2）查看机器 …
基于静态编译构建微服务应用
作者：饶子昊（铖朴）
Java 的局限性
传统的一个 Java 应用从代码编写到启动运行大致可以分为如下步骤：
首先，编写 .java 源代码程序。然后，借助 javac 工具将 .java 文件翻译为 .class 的字节码࿰…
JavaScript——为什么静态方法不能调用非静态方法
个人简介 👀个人主页： 前端杂货铺 🙋♂️学习方向： 主攻前端方向，正逐渐往全干发展 📃个人状态： 研发工程师，现效力于中国工业软件事业 🚀人生格言： 积跬步…
基于ROS2的消除重力加速度对IMU加速度影响，动态获取当前重力加速度。
IMU的全称是惯性测量单元，包括一个三轴的加速度计以及一个三轴的陀螺仪，分别测量出物体的加速度和角速度信息，不受周围环境结构、光照等外界因素影响。通常IMU的输出频率在100-1000hz之间，远高于相机或者激光雷达的输出频率
消除…
机器学习实战之用 Scikit-Learn 正则化方法解决过拟合详解
你是不是在模型训练中遇到过这样的问题：在训练集上表现得极好，但在测试集上效果不佳？这就是过拟合的问题。
过拟合是模型在训练过程中学到了数据的“噪声”而非规律，导致在未知数据上表现不佳。那么怎么解决这个问题呢࿱…