PIC单片机经典教材

（牛客网C++课程）Linux 高并发Web服务器项目实战（带定时检测代码） 技术框架： 1. 线程池 + 非阻塞 socket + epoll + 事件处理的并发模型 2. 状态机解析HTTP请求 3. 心跳机制 4. 简易日志系统 主要内容： 1. 使用 socket 实现服务器和浏览器客户端的通信； 2. 用 epoll 事件检测技术实现 IO 多路复用，提高运行效率； 3. 采用模拟 Proacto r的事件处理模式，利用线程池实现多线程机制，实现高并发通信，减少频繁创建和销毁线程带来的开销；（信号和互斥锁） 4. 主进程负责事件的读写，子线程负责业务逻辑——用有限状态机解析HTTP（GET）请求报文；生成相应的响应报文。 5. 利用链表数据结构实现心跳机制（超时检测处理）。

这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

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因为项目需要，开发了一款由Windows客户端控制的台达伺服电机套装+丝杠直线导轨的平移设备，通过桌面客户端+CN3串口连接线+Modbus协议，可以实现速度设置、前进及后退的基本功能，重复误差在0.1毫米以内，相关资料网上很少，从一无所知到项目顺利完成，过程崎岖复杂结果却很完美，喜悦之余，我把设备连接（有附图）及有效代码（包括如何计算获取CRC校验码）整理如下，以供参考。

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息

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