Linux嵌入式内核及驱动开发视频教程整理大合集,包含初级、高级、项目、物联网等专题。 1、嵌入式内核及驱动开发 2、嵌入式项目实战 3、精通STM32开发 4、ZigBee系统开发 5、蓝牙4.0 BLE 6、RFID开发与应用 7、LoRa开发与应用 8、NB-IOT技术实践开发 9、WIFI开发与应用
2024-09-08 20:52:20 2KB linux 驱动开发
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项目,包含了一些常用的功能,场景、灯光、摄像机初始化,模型、天空盒的加载,以及鼠标点击和悬浮的事件交互。 cnpm/npm install 下载依赖 npm run dev  启动项目后就可以运行了。
2024-09-06 18:06:32 24.17MB vue.js
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内容概要: 1、数据可视化大屏自适应,满足不同分辨率需求。 2、利用transform的scale属性缩放,缩放整个页面。。 3、在任意屏幕下保持16:9的比例,保持显示效果一致。 4、更宽:(Width / Height) > 16/9,以高度为基准,去适配宽度。 5、更高:(Width / Height) < 16/9,以宽度为基准,去适配高度。 6、1920*1080的分辨率大屏页面(16:9)比例效果演示。 7、1024*768的分辨率大屏页面(4:3)比例效果演示。 8、8400*3150的分辨率大屏页面(不规则)比例效果演示。 适合人群: 1、具备一定前端基础,熟悉CSS的开发者。 能学到什么: 1、做大屏项目时,需要适配不同屏幕,且在任意屏幕下保持16:9的比例,保持显示效果一致,屏幕比例不一致两边留白即可。 2、利用transform的scale属性缩放,缩放整个页面。
2024-09-06 11:23:49 99KB 可视化大屏 transform scale 保持比例
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数据大屏是现代数据分析与展示的重要工具,常用于企业决策支持、实时监控和信息传递。本文将深入探讨“35款数据大屏HTML页面源代码”这一资源包中包含的知识点,帮助读者理解和掌握如何利用HTML和相关技术构建数据可视化大屏。 1. HTML基础:HTML(超文本标记语言)是网页开发的基础,它定义了网页的结构。在这些源代码中,HTML用于组织数据大屏的布局,包括标题、图表、地图等元素的排列。理解HTML的语法规则,如标签、属性和嵌套结构,对于解析和修改这些页面至关重要。 2. CSS样式设计:CSS(层叠样式表)用于美化HTML元素,控制其颜色、字体、布局等视觉效果。数据大屏的美观性很大程度上取决于CSS的运用。通过学习源代码中的CSS,你可以了解到如何创建响应式设计,使大屏适应不同设备,以及如何定制图表、地图的样式。 3. JavaScript与jQuery:JavaScript是一种客户端脚本语言,用于增加网页的交互性。jQuery是一个流行的JavaScript库,简化了DOM操作、动画效果和Ajax请求。源代码中可能包含了用于数据加载、动态更新和用户交互的JavaScript代码,学习这部分内容能提升你动态数据大屏的开发能力。 4. 数据可视化库:为了生成图表和图形,这些源代码可能引用了各种数据可视化库,如ECharts、D3.js、Highcharts等。这些库提供了丰富的图表类型和自定义选项,使得数据的呈现更加直观。通过研究源代码,你可以学习如何配置和集成这些库,创建出具有专业级别的数据可视化组件。 5. 地图API:部分页面可能包含地图元素,这可能涉及到如Google Maps API、Mapbox或OpenLayers等地图服务。了解如何调用这些API,添加地图数据,以及实现地图与数据的交互,对制作含有地理信息的数据大屏至关重要。 6. 文件结构与组织:源代码的文件组织方式展示了良好的开发习惯,例如,将样式文件(CSS)、脚本文件(JS)和HTML文件分开管理,有利于代码维护和团队协作。 7. 实时数据更新:部分大屏可能使用Ajax进行后台数据的实时拉取或推送,以保持数据的最新状态。这涉及到异步编程和WebSockets等技术,理解这些原理可以提升你的实时数据处理能力。 8. 响应式设计:由于数据大屏可能在各种屏幕尺寸下展示,因此响应式设计是必不可少的。源代码中的媒体查询和流式布局技术可以帮助你创建适应不同设备的页面。 通过研究这个压缩包中的源代码,开发者不仅能学习到数据大屏的基本构建过程,还能掌握前端开发的实战技能,提升在大数据可视化领域的专业素养。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。
2024-09-03 15:43:18 63.57MB html
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黑马头条项目采用当下火热的微服务+大数据技术架构实现。本项目主要着手于获取最新最热新闻资讯,通过大数据分析用户喜好精确推送咨询新闻黑马头条项目是对在线教育平台业务进行大数据统计分析的系统。碎片化、切换频繁、社交化和个性化现如今成为人们阅读行为的标签。黑马头条对海量信息进行搜集,通过系统计算分类,分析用户的兴趣进行推送从而满足用户的需求。
2024-08-30 11:06:33 277.91MB SpringCloud
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=================星辰语义大模型概述 1,星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型,采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。 2,开源了对话模型 TeleChat-7B-bot ,以及其 huggingface格式的权重文件。此外,还开源了7B模型的int8和int4量化版本。 ============3,开源的TeleChat模型的优点 3.1,支持deepspeed微调 3.2,开源了基于deepspeed的训练代码,支持Zero并行显存优化,同时集成了FlashAttention2。 3.3,多轮能力支持 3.4,开源了多轮数据构建方式,针对多轮模型训练集成了针对多轮的mask loss训练方式,更好的聚 3.5,焦多轮答案,提升问答效果。 外推能力提升 3.6,开源了8K训练版本模型,采用NTK-aware外推和attention saling外推方式,可以外推到96K。 3.7,具备较好的长文生成能力 在工作总结,工作计划,PPT大纲,申论,招标书,邮件,方案,周报,JD写作等长文写作任务具有较好的表现。
2024-08-29 17:27:50 302KB
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2024-08-26 19:06:12 11KB 排序算法 快速排序
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TS 16949 五大工具(APQP、FMEA、MSA、SPC、PPAP)参考手册及培训教材 │APQP - AIAG Manual.pdf │APQP 2008 第二版 英文版.pdf │APQP 2008 第二版 中文版.pdf │APQP 2008 第二版 中英文版.pdf │APQP 第三版 中文.doc │APQP_cn_Manual.doc │APQP_cn_Manual.pdf │FMEA - AIAG Manual.pdf │FMEA 2008 第四版 英文版.pdf │FMEA 2008 第四版 中文版.pdf │FMEA 2008 第四版 中英文版.pdf │FMEA Handbook Version 4.1,2004英文.pdf │FMEA_cn_Manual.doc │FMEA_cn_Manual.pdf │MSA - AIAG Manual.pdf │MSA_cn_Manual.doc │MSA_cn_Manual.pdf │PPAP - AIAG Manual.pdf │PPAP 4 英文版勘误表.pdf │PPAP_cn_Manual.doc │PPAP_
2024-08-26 15:10:39 91.04MB APQP FMEA PPAP
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2024-08-25 09:48:57 189.58MB 网页设计 网页制作 期末大作业 网页作业
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