窗口看门狗的应用案例分析

关于看门狗想必各位嵌入式软件开发的朋友应该都不会陌生的。在嵌入式软件开发中，看门狗常被用于监测cpu的程序是否正常在运行，如果cpu程序运行异常会由看门狗在达到设定的阈值时触发复位，从而让整个cpu复位重新开始运行。 看门狗的本质是一个计数器，一开始的时候

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 随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

1.业务分析 2.数据截图 3.代码实现：         main.py：         defs.py：

在开展统计分析的过程中，分类变量（定序和定类变量）是我们研究的一个重点。通常我们分析分类变量间关系时，最常用的分析方法是卡方检验，其次是逻辑回归和对数线性模型等。 如果类别变量的分类较少，我们可以通过卡方检验判断行变量和列变量间是否相互独立，同

大家好，给大家分享一下python案例讲解视频，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！   前言 Python 是一种面向对象、解释型、弱类型的脚本语言，它也是一种功能强大而完善的通用型语言。 相比其他编程语言（比如 Java）,Python 代码非常简单，上手

 本案例通过设计和实现有关文本相似度比较的类Vector和Sketch，帮助大家进一步掌握设计Python类来解决实际问题的能力。 通过计算并比较文档的摘要可实现文本的相似度比较。 文档摘要的最简单形式可以使用文档中的k-grams（k个连续字符）的相对频率的向量来表示。假设字符

前言 大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~欢迎光临本文章 什么是数据分析 明确目的–获得数据(爬虫，现有，公开的数据)–数据预处理——数据可视化——结论 准备 环境使用： 在开始写我们的代码之前，我们要准备好运行代码的程序 Anaconda (python3.9) – 识别我们写的代码 开发工

有这样一种场景，比如我们想搜索 title：Brown fox body：Brown fox 文章索引中有两条数据，兔子和狐狸两条数据 结果肯定是想要数据二，狐狸优先展示 但是，然后搜索的时候，会对搜素词 Brown fox 进行分词，导致数据一优先级更高 可以看下结果： 优先展示的是兔子，有 0.8 的算

客户业务发生死锁的报错，根据业务程序日志及业务流程，发现造成死锁的原因是：事务1 delete + insert ，事务2 delete + insert 2个事务交替执行导致的死锁；由于GAP锁阻塞了插入意向锁，并且当delete的数据存在时死锁不会发生，当delete的数据不存在时，会发生死锁。 本次测试基

近来一套业务系统，从库一直处于延迟状态，无法追上主库，导致业务风险较大。从资源上看，从库的CPU、IO、网络使用率较低，不存在服务器压力过高导致回放慢的情况；从库开启了并行回放；在从库上执行show processlist看到没有回放线程阻塞，回放一直在持续；解析relay-

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1、 试题一（25分） 系统集成A公司中标某市智能交通系统建设项目。李总负责此项目的启动工作，任命小王为项目经理。小王制定并发布了项目章程，其中明确建设周期为1年，于2018年6月开始。 项目启动后，小王将团队分为了开发实施组与质量控制组，分工制订了范围管理计

  🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.导入数据 5.数据可视化 5.1分析性别比例 5.2年龄

     分层分析： 将资料按某个或某些需要控制的变量的不同分类进行分层，然后再估计暴露因子与某结局变量之间关系的一种资料分析方法 。 分层分析的最重要的用途是评估和控制混杂因子所致的混杂偏倚。通过按混杂因子分层，可使每层内的两个比较组在所控制的混杂

试题一：阅读下列说明，回答问题1至问题4，将解答填入答题纸的对应栏内。 某公司中标了一个软件开发项目，项目经理根据以往的经验估算了开发过程中各项任务需要的工期及预算成本，如下表所示： 任务 紧前任务 工期 PV AC 乐观 可能 悲观 A / 2 5 8 500 400 B A 3 5 13 600 650 C