本文详细介绍了PCF8563时钟/日历芯片的功能特性、接口通信方式及技术规格，并提供了完整的STM32驱动代码。PCF8563是一款工业级多功能芯片，支持实时时钟、日历、报警、定时器等功能，通过I2C总线与外部设备通信。文章包含芯片的主要功能、应用场景、注意事项以及详细的源码解析，代码经过STM32F103VETX和STM32L431VETX验证，可直接用于项目开发。 PCF8563是一款常用于嵌入式系统中的实时时钟/日历芯片，具备多功能性，包括时钟、日历、报警、定时器等，是工业应用的理想选择。该芯片通过I2C总线与外部设备进行通信，因此与STM32这类微控制器有着非常好的兼容性和交互性能。 在实际应用中，PCF8563需要编写相应的驱动程序以便微控制器能够高效地利用其功能。驱动程序主要负责初始化芯片、设置时间日期、读取时间日期、设置报警器、定时器等。在编写代码时，开发者需要遵循I2C通信协议，掌握寄存器地址和配置方法，以便于正确地发送指令和接收数据。 本文为开发者提供了完整的STM32驱动代码，这些代码经过了在不同型号的STM32微控制器上的测试，包括STM32F103VETX和STM32L431VETX。这些代码不仅包含了初始化流程，还对时钟、日历、报警和定时器等主要功能提供了详细的实现。开发者可以直接参考这些代码进行项目开发，或根据具体项目需求对代码进行修改和优化。 在使用PCF8563和相关驱动代码时，还需要了解芯片的应用场景和注意事项。比如在低功耗设计中，定时器和报警功能可以帮助系统在不需要持续监控时进入低功耗模式。在设置这些功能时，开发者应充分考虑硬件的电源管理策略，以提高系统的整体效率。 文章中还包含了对源码的详细解析，确保开发者能够理解每个函数、变量和代码段的作用。这样的深入解析不仅有助于驱动代码的复用，也有利于在遇到问题时进行调试和维护。 本文提供的资料对于希望在项目中集成实时时钟/日历功能的开发者来说非常有价值。它不仅包括了硬件层面的介绍和软件层面的实现，还提供了实际的代码示例和详细的代码解析，能够帮助开发者迅速上手并投入到项目开发中去。

Ophir Vega是以色列OPHIR公司生产的一款手持式红外紫外线波长光谱功率计，具有多功能通用型表头设计，可兼容多种探头使用。该设备配备TFT 320 x 240像素彩色显示屏，支持高分辨率模拟指针显示，能够展示彩色条形图、能量、平均、曝光、频率、功率等多种数据。内置USB和RS232接口，支持与计算机通讯，并具备可充电镍氢电池或AC电源供电选项。设备数据存储容量高达250000个数据点，可设置10个文件档，用户可编程调整功率、能量、响应时间和零点设置。自动识别探头并消除本底值，兼容热电堆、光电、热释电等多种探头类型。串口通信协议简单，常用指令包括波长、量程、滤片和查询能量等。 Ophir Vega激光功率计是来自以色列OPHIR公司的高科技产品，具有手持式的设计，功能强大而多样。它能够覆盖红外和紫外线波长，拥有广泛的光谱功率计应用。设备的表头设计非常通用，能够兼容多种探头，用户可以根据实际需要进行更换和匹配，极大地提高了使用灵活性。 这款功率计的显示屏采用了高分辨率TFT彩色显示屏，分辨率高达320 x 240像素，能够提供清晰的视觉体验。用户不仅可以查看各种数据，还能以彩色条形图的形式直观地看到能量、平均值、曝光、频率和功率等信息。为了方便用户记录和分析数据，Ophir Vega还内置了USB和RS232接口，允许用户将数据传输到计算机上，进行进一步的处理和分析。此外，用户可以选择使用可充电的镍氢电池或直接使用AC电源供电，这样的设计既方便又环保。 数据存储方面，Ophir Vega提供了高达250000个数据点的存储容量，且用户可自由设置10个文件档，根据不同的测试需要进行数据管理。功率计还允许用户进行编程，调整功率、能量、响应时间和零点设置，满足更专业的需求。在用户操作方面，Ophir Vega可以自动识别探头类型，并自动消除本底值，这大大简化了测量流程，并提高了测量的准确性。该设备兼容热电堆、光电、热释电等多种类型的探头，满足了不同应用场景的需求。 串口通信是Ophir Vega的另一大亮点，它具有简单的通信协议，并提供常用指令，例如波长、量程、滤片和查询能量等，这些指令方便用户通过串口与设备进行有效沟通。通过简单的操作，用户可以快速地从设备中获取需要的测量数据。 Ophir Vega激光功率计以其多功能性和高精度测量，为科研、工业和医疗领域提供了一个非常有效的工具，极大地提高了工作效率和测量精准度。这款设备不仅仅是一款简单的功率计，更是一个全面的数据获取和分析平台，为专业人士提供了极大的便利。

文章介绍了在使用标准基座运行nativeplugins时可能遇到的错误提示[JS Framework] 当前运行的基座不包含原生插件[XXX]，并提供了解决方案。首先需要在manifest.json中配置好本地插件，确保插件已从插件市场下载并放入nativeplugins文件夹。接着通过工具栏运行制作自定义调试基座，等待打包完成后，再次点击运行并选择自定义基座即可解决问题。整个过程详细说明了如何配置和制作自定义基座，帮助开发者顺利运行包含原生插件的项目。 在进行移动应用开发时，原生插件的引入是扩展应用功能的重要手段之一。尤其是在使用JS Framework这样的前端框架时，开发者可能会遇到插件配置的问题，导致在运行项目时出现错误提示，例如“当前运行的基座不包含原生插件[XXX]”。为了解决这类问题，文章详细阐述了必要的步骤和方法。 需要在项目的配置文件manifest.json中正确配置所需的本地插件。这一步是确保应用能够识别和加载本地原生插件的关键。配置完毕后，要确保所需求的插件已经从官方的插件市场下载，并将其放置在指定的nativeplugins文件夹中。 完成上述配置后，开发者应通过工具栏中的选项来运行制作自定义调试基座。这一步骤涉及到了软件的打包过程，开发者需要等待整个打包流程完成。打包完成后，开发者应该再次点击运行按钮，并在弹出的选择框中选择已经配置好的自定义调试基座。 这一系列的操作和配置流程，能够帮助开发者顺利地在项目中引入并运行包含原生插件的应用。这不仅仅是一种解决方法，实际上也为移动应用开发提供了深入理解原生插件集成过程的机会。在这一过程中，开发者可以更好地理解原生插件的工作机制，以及如何在JS Framework环境下高效地管理插件。 文章强调了对配置文件的详细理解和操作的重要性，同时，也展示了如何通过工具栏的选项来制作和运行自定义调试基座，这对于提高开发效率和避免运行时错误具有重要作用。整个过程的详细描述不仅适用于初学者，对于有经验的开发者来说，也是回顾和巩固知识的良好机会。 此外，文章提到的这些步骤和技巧同样适用于与JS Framework相关的其他开发场景，比如在不同操作系统或者不同版本的开发环境中配置原生插件。因此，了解并掌握这些知识对于移动应用开发人员来说，是一项基础且必要的技能。 文章所涉及的工具栏、打包过程和配置文件等概念，均是软件开发中的基础构件。开发者在这一过程中，不仅可以学习到关于原生插件配置的具体知识，也能加深对整体软件开发包的理解。这些知识对于开发者未来在开发更多复杂应用时，处理类似问题提供了宝贵的经验和参考。

本文详细介绍了阿里开源的多模态模型Qwen-Image（20B）的LoRA训练技巧与异常解决方案。文章首先解析了Qwen-Image的三层融合架构，包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合器，并强调了其中文优化核心技术。接着，深入讲解了LoRA的数学原理及其在Qwen-Image中的适配技巧，包括低秩分解和参数优化。实战部分提供了60图高效训练的数据集构建、训练参数优化和速度优化策略。针对常见的手脚异常问题，文章提出了数据增强和结构约束损失函数的解决方案。此外，还涵盖了中文提示词优化、推理速度优化以及进阶训练技巧如动态秩调整和多LoRA融合技术。最后，文章总结了LoRA训练的最佳实践路径，并展望了未来发展方向，包括三维感知生成和实时交互生成。 阿里Qwen-Image LoRA训练指南详细解析了Qwen-Image（20B）的三层融合架构，其中包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合器。视觉编码器负责捕捉和处理图像数据，文本编码器则处理文本信息，而多模态融合器则将两者结合起来，实现图像和文本信息的有效融合。特别值得注意的是，文中对于中文优化核心技术进行了深入讲解，这对提升中文信息处理的效率和准确性具有重要作用。 接下来，文章深入阐述了LoRA的数学原理及其在Qwen-Image模型中的适配技巧。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于提高模型适应性的技术，通过低秩分解和参数优化，使得模型可以在保证效率的同时，更好地适应新的训练任务。文章详细讲解了这些技巧的具体应用，为读者提供了实际操作的理论支持。 实战部分，作者提供了构建高效训练的数据集的策略，包括60图数据集的构建方法，以及训练参数优化和速度优化的策略。这些内容对于读者快速掌握高效训练技巧具有直接的指导作用。 此外，文章还专门探讨了在LoRA训练过程中遇到的手脚异常问题，并给出了数据增强和结构约束损失函数的解决方案。这些问题的提出和解决，为读者在处理类似问题时提供了宝贵的经验。 文章还对中文提示词优化、推理速度优化以及进阶训练技巧如动态秩调整和多LoRA融合技术进行了介绍。这些内容是提升模型性能和优化训练效率的关键技术点。 文章总结了LoRA训练的最佳实践路径，并展望了未来发展方向，包括三维感知生成和实时交互生成等前沿领域。这为读者在未来的实践中指明了方向，也为整个领域的进步提供了视野。 本文是关于阿里开源的多模态模型Qwen-Image（20B）LoRA训练的全面指南，不仅涉及理论知识，还包含实战技巧，是深入学习和实践Qwen-Image LoRA训练不可或缺的参考资料。

该内容提供了Tiktok算法中x-gorgon还原的部分源码，涉及加密和解密方法的实现。源码展示了如何通过MD5哈希处理URL查询字符串，并结合其他参数如x_ss_stub、sdkver和x_khronos生成加密结果。此外，还包含了一个解密函数xdecrypt，通过位操作和异或运算对数据进行解密处理。这些代码片段为理解Tiktok的算法机制提供了技术参考。 TikTok作为当今世界范围内广泛使用的一款短视频分享平台，其内容推送算法是平台成功的关键之一。TikTok的算法能够高效地根据用户的行为和偏好推送个性化视频内容，从而吸引和留住用户。本文将探讨TikTok算法中的一部分源码，这份源码揭示了算法如何处理信息，进行加密和解密的操作。 源码中使用的MD5哈希算法是一种广泛应用于数据安全领域的算法，其基本原理是接收一个消息并产生一个固定长度的128位散列值（哈希值）。MD5哈希算法在TikTok源码中的应用，主要是对URL查询字符串进行加密处理。通过这种方式，原始数据通过哈希函数转换成一个独特的数字指纹，这在保证数据安全性和验证数据完整性方面有着重要作用。 除了MD5哈希，源码还展示了其他几个参数的作用，例如x_ss_stub、sdkver和x_khronos。这些参数结合在一起，共同参与了加密过程。每个参数都有其特定的用途和意义，它们相辅相成，增强了加密过程的复杂性和安全性。 特别值得注意的是，源码中还包含了一个名为xdecrypt的解密函数。这个函数利用位操作和异或运算来还原加密数据。位操作通常指的是按位与、按位或、按位异或以及按位取反等操作，它们在计算机科学中用于数据的二进制层面上进行处理，能够以非常高效的方式处理数据。异或运算在加密和解密中经常被使用，是因为它有独特的性质：相同数异或结果为零，零与任何数异或结果为其本身，而且异或运算是可逆的，这使得它成为加密技术中的一个基本工具。 通过这些代码片段，我们可以看到TikTok算法的一个层面，了解到它如何通过一系列的加密和解密步骤来确保信息的安全性。这些技术细节虽然只是算法整体的一部分，但它们为研究和理解TikTok如何处理用户数据提供了直接的证据。同时，对于软件开发人员来说，这些源码提供了学习加密技术的实操案例。 对于加密解密技术的研究与应用，开发者不仅能通过TikTok算法的部分源码学习到实际的操作方法，还能从中获得如何在实际软件开发中保护数据安全的宝贵经验。这对于追求数据保护和信息安全的当代软件行业来说，无疑是一笔宝贵的知识财富。 这些技术细节的公开也为探讨数据隐私和平台算法透明度等议题提供了新的视角。社会公众和研究者可以通过对算法的实际分析，更好地理解技术如何影响个人在社交媒体平台上的行为和体验。

本设计实现了一套基于51单片机的指纹识别管理门禁密码锁系统，融合了指纹识别与密码输入两种身份认证方式，结合继电器实现电子门禁控制。系统由STC89C52单片机最小系统电路、LCD1602液晶显示、指纹识别模块、按键输入电路、继电器驱动电路及电源模块构成，支持用户身份验证、密码管理、指纹录入与删除、开锁控制等功能。主要特点包括双重验证模式、指纹管理、密码管理、多模式切换、安全提示和继电器开锁控制。系统具备较高的安全性和实用性，适用于家庭、办公室等多种场景。 本文详细介绍了基于51单片机的指纹密码锁系统的设计与实现。该系统在家庭、办公室等应用场景中具有较高的安全性和实用性，是一个结合了现代生物识别技术和传统密码认证方式的门禁控制系统。系统采用STC89C52单片机作为核心处理单元，与LCD1602液晶显示屏、指纹识别模块、按键输入电路、继电器驱动电路及电源模块共同构成了一个完整的门禁解决方案。用户可以通过指纹识别或者密码输入来完成身份认证，系统允许管理员进行指纹信息的录入和删除操作，支持用户身份的验证，密码的管理和修改，以及开锁控制等功能。 系统的设计充分考虑了用户的便捷性和系统的安全性。在安全性方面，系统提供了双重验证模式，即在使用指纹识别的同时，用户还需要输入密码，这样的设计大大增加了安全性。除此之外，系统还支持多模式切换，管理员可以根据需要选择不同的工作模式，以适应不同场景的需求。系统还包括了安全提示功能，能够在关键时刻提醒用户，避免潜在的安全风险。 系统的主要特点包括： 1. 双重验证模式：通过指纹识别和密码输入的双重验证确保身份验证的安全性。 2. 指纹管理：支持管理员对存储在系统中的指纹信息进行管理，包括添加新指纹、删除旧指纹等。 3. 密码管理：用户可以对密码进行设置和修改，确保个人信息的私密性。 4. 多模式切换：系统可以根据不同场景的需求切换不同的工作模式。 5. 安全提示：系统会在关键操作时提供提示信息，帮助用户避免错误操作。 6. 继电器开锁控制：系统通过继电器驱动电路控制电子锁的开闭，使得操作更加稳定可靠。 从技术角度来讲，系统充分利用了STC89C52单片机的资源，实现了对指纹模块和LCD显示的有效控制。LCD1602液晶显示屏为用户提供了一个直观的界面，使得用户能够轻松查看系统状态和进行相应的设置操作。按键输入电路允许用户通过物理按键来输入密码和进行菜单操作，保持了操作的简便性。继电器驱动电路是连接控制系统与电子锁的桥梁，它能够响应单片机的控制信号，执行开锁或闭锁的动作。电源模块为整个系统提供稳定的电力支持，确保系统长时间稳定运行。 该指纹密码锁系统的源码包为开发者提供了一个完整的软件开发框架，包括了软件包和代码包，使得其他开发者可以在此基础上进行进一步的开发和定制。这一开放性的设计，不仅方便了同行业的技术交流，也使得系统在未来有更大的发展潜力和适应性。通过源码包的使用，开发者可以深入理解系统的工作原理，甚至在必要时对系统进行升级和维护，确保了系统的长期稳定运行。 51单片机指纹密码锁系统的设计兼顾了安全性和实用性，为用户提供了一个高效、可靠的门禁控制解决方案。系统的模块化设计、源码的开放性以及指纹与密码的双重验证模式，都使其在现代门禁系统中脱颖而出，成为一种值得信赖的安全工具。

本文介绍了如何使用Python获取微信指数的方法。作者提到微信指数的抓取相对困难，主要是由于URL构造的复杂性，尤其是时间戳部分的处理。文章详细展示了如何通过requests库发送请求获取数据，并使用openpyxl库将数据保存到Excel表格中。虽然作者未能完全自动化URL构建，但仍提供了可行的半手动半自动方案。最后，作者希望与读者讨论如何改进URL构建以实现更高效的微信指数获取。 本文从实际的项目代码出发，详细讲解了如何通过Python语言实现对微信指数数据的获取。由于微信指数的特殊性和相关API的限制，程序需要处理复杂的URL构造问题，尤其是时间戳的准确生成。在实现过程中，作者使用了requests库来发送HTTP请求，这是一个广泛使用的第三方库，能够有效地处理各种网络请求。作者详细展示了如何利用requests库发送带有正确参数的请求，并通过解析返回的数据来提取所需的微信指数信息。 文章还详细说明了如何使用openpyxl库来处理和保存数据。openpyxl是一个处理Excel文件的Python库，可以创建和修改工作簿，以及对工作表中的单元格进行读写操作。作者通过这个库将获取到的数据保存到Excel表格中，使得数据分析和展示变得更加方便。 尽管整个过程涉及一定的手动干预，作者未能提供一个完全自动化的解决方案来处理URL构造的问题，但他提供了一种半自动半手动的可行方案，可以有效地获取数据，而不需要完全的人工介入。这个方案在很大程度上减轻了重复劳动的负担，同时保证了数据的持续更新。 文章最后提出了一个问题，即如何改进URL的构建过程以实现更高效的微信指数获取。这表明作者不仅关注于提供一个可用的解决方案，而且也在寻求进一步的优化和提升。这种开放的态度有助于与读者进行深入的技术交流，共同探讨和发现更加高效的数据抓取技术。 读者在阅读这篇文章时，不仅可以学习到如何用Python获取微信指数，还可以了解到requests和openpyxl这两个库的基本使用方法。同时，文章也提供了一个关于数据获取和处理的实际案例，这可以帮助读者在遇到类似问题时进行参考。作者希望读者能参与到讨论中来，共同探讨如何提高自动化水平，这展示了作者对于知识分享和技术创新的开放态度。

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一、启动Ollama服务（下载安装包后解压） 检查Ollama版本： 打开终端或命令提示符，输入ollama --version来检查是否成功安装了Ollama，并确认其版本信息。 启动Ollama服务： 根据您的系统配置，选择合适的命令来启动Ollama服务。通常，您可以直接在终端中输入ollama start来启动服务。 二、加载DeepSeek模型 选择合适的模型：（https://ollama.com/library） 根据您的硬件配置和性能需求，选择合适的DeepSeek模型版本。例如，对于配置较低的电脑，可以选择参数较少的模型版本；对于高性能电脑，则可以选择参数更多、性能更强的模型版本。 下载并加载模型： 使用Ollama提供的命令或界面来下载并加载所选的DeepSeek模型。例如，在终端中输入类似ollama run deepseek-r1:XXb（其中XXb表示模型的参数规模，如7b、13b等）的命令来加载模型。 三、与DeepSeek模型交互 使用命令行交互 使用图形化界面交互：可以尝试使用Chatbox AI等第三方工具https://chatboxai.app

Ollama软件windows安装包