Socket网络编程进阶与实战 java

近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后，报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现，花了我3天多的时间，在此总结一下，希望对朋友们有帮助。 　　数据背景 　　首先项目是西门子中国在我司实施部署的MES项目，由于项目是在产线上运作(3 years+)，数据累积很大。在项目的数据库中，大概上亿条数据的表有5个以上，千万级数据的表10个以上，百万级数据的表，很多… 　　(历史问题，当初实施无人监管，无人监控数据库这块的性能问题。ps:我刚入职不久…) 　　不多说，直接贴西门子中国的开发人员在我司开发的SSRS报表中的SQL语句：

单片机通过SPI跟nRF24L01相连，测试无线发送端程序： 1、将nRF24L01模块按照正确方向插到PB0/PB12/PB13/PB14/PB15/PB1上; 2、下载程序后,开发板蓝色指示灯（PB9）会常亮，表示没有接收到无线信号； 3、此时，如果有下发接收程序的开发板，则可以观察到下发接收程序的开发板上的蓝色指示灯也不停闪烁，表示接收到了信号。 注：该实验需要配合接收实验进行。 4、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 5、软件下载时，请注意keil选择项是jtag还是stlink. 6、软、硬件技术服务：349014857@qq.com;

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

Qt实战教程第2篇 数据库 QSqlTableModel分页查询、增删改查 含源码+注释

Agent的起源 Agent的概念来自于哲学领域，在哲学中，"Agent"（代理人）通常指的是能够主动行动、具有意识或意愿、有能力做出决策和选择的实体。这个概念涵盖了人类、动物和可能的人工实体（比如机器人或计算机程序）。Agent的定义和性质在不同的哲学学派和文化背景下可能有所不同，但通常都涉及到有目的地行动和意识的存在。 自1980年代中期以来，计算机和人工智能领域对Agent的研究显著增加，Wooldridge等人首次将Agent引入到人工智能，并以此为基础来定义人工智能：它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建表现出智能行为方面的计算机化代理人。在这个人工智能的定义中，比较模糊的词就是“智能行为”，我个人理解智能行为基本上可以等同于哲学领域所提出的主动行动、具有意识或意愿、有能力做决策和选择，区别在于哲学领域的Agent可以是人类、动物，而计算领域则是计算实体。引述的理解：实质上，人工智能Agent并不等同于哲学上的 Agent；相反，它是在人工智能背景下哲学 Agent概念的具体化。在对AI Agent的研究中，将人工智能Agent视为能够使用传感器感知其环境、做出决策，然

(1)\1.课件；目录中文件数:2个 ├─2-课程内容讲解.bmpr (2)\2.资料；目录中文件数:6个 ├─elasticsearch-7.8.0-linux-x86_64.tar.gz ├─elasticsearch-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip ├─elasticsearch-head-chrome-plugin.rar ├─kibana-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─Postman-win64-8.0.6-Setup.exe (3)\3.代码；目录中文件数:2个 ├─es-test.zip ├─es集成.zip (4)\4.视频；目录中文件数:62个 ├─001 - Elasticsearch - 开篇.mp4 ├─002 - Elasticsearch - 技术选型.mp4 ├─003 - Elasticsearch - 教学大纲.mp4 ├─004 - Elasticsearch - 入门 - 环境准备.mp4 ├─005 - Elasticsearch

YOLOv8检测LUNA16肺结节实战（一）：数据预处理代码

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

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