技术栈

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[SVPWM学习-1-三段式、五段式、七段式 SVPWM 全面对比]设周期总时间 Ts=T0+Tx+TyT_s=T_0+T_x+T_yTs=T0+Tx+Ty，T0T_0T0 零矢量总时长，Tx、TyT_x、T_yTx、Ty 相邻有效矢量时长

深蓝电商API

爬虫管理平台对比：Crawlab vs Scrapyd vs Gerapy在爬虫工程化落地流程中，爬虫部署、任务调度、集群监控、日志排查是核心运维痛点。Scrapyd、Gerapy、Crawlab 是目前国内开发者使用最广泛的三款开源爬虫管理工具，三者定位、技术栈、适用场景差异极大：Scrapyd 是 Scrapy 原生底层调度服务，Gerapy 是基于 Scrapyd 封装的可视化管理面板，Crawlab 是原生分布式、跨语言的一站式爬虫平台。

Python re模块常用方法简要总结Python的re模块提供了正则表达式操作功能，用于文本的模式匹配、搜索、替换等操作。此函数用于在字符串中找到所有匹配正则表达式的子串，如果没有找到匹配项，则返回一个空列表。如果能找到匹配项，根据正则表达式中捕获组括号数量的不同，re.findall() 的返回值可能会有所不同：

小蒋学算法

算法-字符流-字典树&AC自动机思路一：字典树思路二：字典树+AC自动机思路一中需要一个StringBuilder记录已经出现的字符，实际上在字典树中构建AC自动机就可以去掉这个StringBuilder,AC自动机实际上是KMP思想+字典树的结合，当匹配时候的时候，可以不用回到root节点重新开始匹配，而是增加了失败指针，跳转到失败指针的继续匹配，提升性能。

搞懂 Token 和 Embedding 后，我终于明白大模型是怎么 "读" 文字的说实话，之前写了不少调用大模型 API 的代码，但一直停留在 "传 prompt、等结果" 的黑盒阶段。我知道大模型处理的是数字，也听过 token、embedding 这些词，但它们到底在整条链路里扮演什么角色，为什么缺一不可，脑子里始终是一团浆糊。

Progressive Closure 渐进式收敛（Agentic Coding 智能体核心概念）Progressive Closure 是编码智能体分阶段迭代、逐步缩小问题范围、直到完整达成用户目标的闭环执行机制。简单概括：AI 不会一次性写完所有代码，而是分多轮「执行→观测→修正→推进」，每一轮缩小待解决问题的缺口，直到任务完全收尾、验证通过，形成完整闭环（Closure）。

从分散车间到集中管控：OPM-820配合Kepware实现安全、高效的“数据中转站”在车间联网改造中，底层的设备语言与上层的系统需求往往是脱节的。现场的各类PLC、智能仪表、变频器及远程I/O模块，大多运行在经典的Modbus TCP协议上；而新建的SCADA、MES系统或数据中台，为了满足标准化与安全要求，通常规定必须以OPC UA协议统一接入。

图形学从入坟到入门

游戏编程模式20-优化模式-空间分区参考章节：https://gpp.tkchu.me/spatial-partition.html空间分区把世界切成格子、树或区域，让“找附近对象”不再扫描全世界。它像城市邮编：要找附近的人，先看同一片区，而不是挨家挨户问完整座城市。

【从零构建多智能体 03】用 Codex 搭建 Echo English AI 前端工程：Vite 初始化、移动端骨架、路由布局与 Mock 数据系列总名称：从零构建多智能体：Harness & Hermes 项目实战系列项目方向：Echo English AI：AI 英语陪练学习站

Qt中实现两个TreeWidget之间拖拽节点目录双 QTreeWidget 拖拽节点完整可运行代码DragTree.hDragTree.cppmain.cpp

【图像生成】GAN 原理 & pytorch代码实例（学习）这篇文章摘要如下：本文介绍了一种基于DNN的简单图像生成方法，用于生成MNIST数字图像。模型接收标签和随机噪声作为输入，通过嵌入层、全连接层和转置卷积层生成图像。文章详细阐述了模型架构设计思路，包括标签嵌入、潜在向量拼接等关键步骤，并提供了完整的PyTorch实现代码。模型训练采用MSE损失函数，通过可视化结果展示了生成效果。虽然DNN方法存在明显缺陷，但该实现为理解生成式模型提供了基础框架，演示了从条件输入到图像生成的基本流程。代码包含数据加载、网络定义、训练循环和结果可视化等完整模块。

面向桌面端的资产管理系统分层架构设计与核心模块实现在中小企业数字化转型进程中，资产管理数字化是成本低、见效快的典型切入点。传统重型ERP系统部署复杂、授权成本高昂，难以适配小微企业的轻量化需求；而基于嵌入式数据库与桌面GUI框架构建的轻量资产管理系统，既能满足核心业务需求，又能实现零运维、低成本部署，具备很强的工程落地价值。

Ricon组态技术架构 - 企业级Web组态解决方案Ricon组态系统采用现代化的Web技术架构，具有高性能、高可用、易扩展的特点。👉 演示地址: http://www.ricon.cloud:81 🌐 官网地址: http://www.ricon.cloud

Android文件读写和分享总结在日志中看到好多警告和错误，是第三方SDK中的文件权限问题。想升级第三方库，又懒得升。有些已经停止维护了。整理一篇文件读写，等到真不行，只能下载他们的源码自己修改了。

蓦然回首却已人去楼空

如何让大语言模型输出JSON格式？https://www.zhihu.com/people/fffar/answers这个问题前两年比较困扰我。那个时候经常调用大模型来生成训练数据，经常出现模型前面多一句“好的，以下是JSON 结果”，或者后面少一个引号，程序解析不了。现在已经有一些非常漂亮的解决方法了。最优雅的方法之一是，很多大模型厂商，比如 DeepSeek 的 API，自己有专门的 JSON 模式，可以保证输出的是合法 JSON。

【HarmonyOS 7】DevEco Code安装与使用做 HarmonyOS 开发，DevEco Studio 肯定绕不开。最近发现华为出了个 DevEco Code，终端里直接用，装完一行命令启动，跟 AI 对话就能干活。用了一段时间觉得挺顺手，把上手过程整理一下，给同样在搞 HarmonyOS 的朋友参考。

leecodecode【面试150】【2026.6.16打卡-java版本】要点：map要点：纯模拟要点：两个哈希要点：split，也是两个hashmap对应两个类型的映射要点： int【】char = new interesting【26】 c - ‘a'

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月光下的麦克

嵌入式开发常用MCP配置目录一、串口终端配置二、ssh配置2.1 配置SSH的ROOT权限2.1.1 修改SSH配置2.1.2 保存退出，重启 SSH 服务

ROS2 发布 /joint_states 的五种方式 — Gazebo 版本全解析目录在 ROS2 机器人系统中，/joint_states 是一个核心话题，它使用 sensor_msgs/msg/JointState 消息类型，承载着机器人所有关节的**位置（position）、速度（velocity）和力矩（effort）**信息。几乎所有上层应用都依赖它：

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