STM32 —— MCU、MPU、ARM、FPGA、DSP

性能指标：定义评估AI模型性能的关键指标，例如准确率、召回率、F1分数、响应时间等。验收标准：设定模型必须达到的最低性能标准，以确保项目成功。LLM作为现代AI开发的重要工具，通过预训练和微调技术，显著降低了AI开发的门槛，提高了开发效率。LLM在数据处理、特征提取、模型构建、应用部署等环节中都发挥了重要作用，为开发者提供了强大的支持。然而，LLM的开发也面临诸多挑战，如计算资源需求、数据偏见、模型可控性等。未来，随着技术的不断进步，LLM将继续优化，为AI开发带来更多的可能性。

15年互联网开发、带过10-20人的团队，多次帮助公司从0到1完成项目开发，在TX等大厂都工作过。当下为退役状态，写此篇文章属个人爱好。本人开发期间收集了很多开发课程等资料，需要可联系我。本章实验需在已获得授权的设备上进行，建议使用开源加固测试包（如DexProtector试用版）作为训练目标。所有技术细节已做脱敏处理，禁止用于非法场景。成功捕获动态加载的DEX文件。完成企业级APP脱壳实战。实现DEX文件头修复。

（Internal Field Separator）是一个至关重要的环境变量，它用于定义字符串或数组在分隔时使用的字符。后，它会影响数组的赋值、命令替换以及数组元素的输出，可能会导致一些意外的行为。被修改时，它会直接影响数组的构造方式，尤其是在命令替换和数组赋值时。的输出本身没有逗号，Shell 会将整个输出视为一个单一的字符串赋给数组。对数组赋值与输出的影响，尤其是在命令替换、数组赋值、输出过程中如何通过合理配置。它的默认值包括空格（时，Shell 默认使用空格作为数组元素的分隔符，而不是逗号。

掌握以上NumPy知识点后，可高效处理TensorFlow中的张量操作、数据预处理及模型调试。实际场景中，例如图像分类任务需将图像数据转换为NumPy数组并进行归一化、变形，再输入TensorFlow模型进行训练。

Java 的集合框架（Java Collections Framework, JCF）是 Java 中用于存储和操作数据结构的核心库，提供了丰富的接口和实现类，用于处理不同类型的集合数据。

网络编程、URI和URL的区别、TCP/IP协议、IP和端口、URLConnection

神聖的秩序啊

这主要是通过池化层（如最大池化）或步长大于1的卷积实现的。：随着特征图尺寸的减小，较高层的神经元具有更大的感受野，从而能够覆盖原始输入图像的更大区域。由两种方法：1.增大步长：卷积的时候不是一次一步，而是一次多步，类似一张图片，在原来的像素基础上，每隔一个取一个像素点。：所有组的输出会被拼接在一起，再经过另一个1x1的卷积层来恢复通道数，最后加上原始输入（残差连接），得到最终的输出。是在ResNet基础上进一步发展的模型，它引入了“分组卷积”的概念，旨在以更少的参数实现更高的准确率。

策略模式作为一种行为型设计模式，核心在于将对象的行为与对象本身分离开来。它把一系列相关的行为定义为一个行为接口，然后通过不同的具体类来实现这些行为。这种设计方式使得行为可以独立于使用它们的对象进行变化，极大地增强了系统的灵活性和可扩展性。​简单来说，策略模式就像是为你的软件系统准备了一个 “行为工具箱”，里面装满了各种不同的行为工具。当你的对象需要执行某种行为时，它可以从这个工具箱中挑选合适的工具，而无需在自身内部固化特定的行为逻辑。