笔记

一米阳光8661

软考（中级）软件设计师核心笔记（6）系统开发基础——需求分析、系统设计(1)：需求任务需求做什么？(2)：需求过程1.问题识别：识别需求解决的问题2.分析与综合3.产物：编制需求分析文档（需求规格说明书 SRS）

四、关于Qt项目需要知道的1、创建第一个Qt项目：以上的先了解以下，其它的先不说，暂时用不到。我们创建第一个项目的时候怎么选？从上图看出，这里要说明的是：

动态规划专练:力扣第121、122题1.因为只买卖一次，所以很容易想到使用遍历一遍数组的贪心算法，遍历过程中更新遇到的最小值，并不断更新利润最大值。完整代码如下：

SpringBoot 官网阅读笔记启用生产就绪功能端点参考资料：Spring Boot 官网生产就绪功能可帮助您在将应用程序部署到生产环境时对其进行监控和管理。您可以选择通过 HTTP 或 JMX 来管理和监控您的应用程序。

完整机器学习工业项目流水线笔记整体知识链路：项目全流程 → 单模型（决策树）→ 无监督算法（PCA 降维、K-Means 聚类）→ 集成学习（多模型融合提升效果）→ 模型拟合与调优避坑，配套熵、迭代、拟合底层理论辅助理解。

2026 在线笔试平台深度测评与选型指南：从功能、稳定性、AI能力、防作弊全面分析在数字化转型持续推进的背景下，线上考核已成为企业招聘、院校教学、机构培训、行业认证的主流方式。相较于传统线下笔试，在线笔试具备组织效率高、地域限制小、数据统计便捷、成本更低等优势，能有效适配跨区域人才选拔、大规模集中考核等场景。

SQL 连接查询技术笔记属于 DQL 查询，用于多张表联合查询数据。 MySQL 中使用 join 实现多表连接，分为三类：只返回两张表匹配条件成立的数据，两边没有匹配的记录不会出现在结果中。

进入大厂（厂子大）实习Day11今天是实习的第11天，周四。早上收到leader拉我们几个实习生和我们的mt开会，主要意思就是想让我们几个实习生在开发本职工作之外再出开发维护一下我们组内的一个页面（这个页面我目前看下来就是接收和发布任务的）她给出三个选题让我们三个实习生选择，一个是表单相关的，就是需要加一个AI分析需求的选项框以及一些协议需要调整的地方，需求很小很杂而且我还并不熟悉这个界面很多功能不清楚，所以没选。另一个是开发维护一个AI机器人，大概就是需要接入一下知识库的chatBox,这个内容简单的，但是被新来的那个女生抢到了，而我

Wispr Flow Notetaker 高效语音笔记实战指南在日常的高强度工作中，我们常常面临一个尴尬的困境：大脑的思维速度远超手指的敲击速度。尤其是在灵感迸发、会议讨论激烈或是通勤路上突然想到绝佳方案时，掏出键盘记录往往打断了思维的连贯性。很多时候，我们不得不依赖事后回忆来补全笔记，结果往往是细节丢失，甚至完全忘记了当时的核心逻辑。这种“手跟不上脑”的摩擦成本，长期积累下来会极大地消耗创造力与工作效率。

别催小唐敲代码

STM32 定时器学习笔记：TIM 架构、输入捕获与 PWM 一篇讲透适合：单片机/嵌入式入门同学，以及需要快速复习定时器知识点应付笔试面试的同学。阅读路线赶时间直接上手 → 看第七章四个实战；

KubeSphere学习笔记：部署nginx📝 本文首发于栏轩·阁欢迎访问阅读原文，获取更好的阅读体验。本文在已有 KubeSphere 环境和 K8s 集群的基础上，记录如何通过 KubeSphere 部署一个完整的 Nginx 网站。

软考网络工程师｜第 5 章路由基础、静态路由、RIP、OSPF、BGP、IS-IS 完整备考笔记三层设备（路由器、三层交换机、防火墙）收到 IP 报文，仅解析目的 IP 地址，查询路由表匹配最优出接口 / 下一跳完成转发，不关注源 IP。

Agent-VUI 设计：写在语音智能体的「ChatGPT 时刻」前夜｜Voice Agent 学习笔记前面的话在上一篇中，我们讨论了 ChatGPT Voice for Codex 的「双循环」架构：语音对话负责实时地听、说与协调，Agent Runtime 则负责持久地执行、协作与交付，两者通过 Handoff 机制连接起来。

在线培训考试系统全功能解析：助力企业打造高效人才培养体系在数字化转型浪潮席卷各行各业的今天，企业对人才的需求已不再局限于单一技能，而是更加强调持续学习能力、综合素养与岗位胜任力的匹配。然而，许多企业在组织内部培训时，常常面临一系列棘手问题：培训资源零散、缺乏系统规划；培训过程与考核脱节，难以实现“学以致用”；培训内容与员工实际工作需求脱节，导致“学非所用”；培训效果无法量化评估，投入产出比模糊；员工参与积极性不高，学习动力不足……这些问题不仅制约了人才培养效率，也影响了组织整体竞争力的提升。

若无情我纸小铭

Nginx学习笔记（二） Nginx--connection&request

嵌入式调试笔记＜4＞使用可调电源接负载电压被拉低一、MAX13487芯片产生数据回环问题二、Keil在线调试过程中遇到的问题三、使用VScdoe开发STM32单片机四、使用可调电源接负载电压被拉低

线性回归和逻辑回归笔记\(y=x_{1} w_{1}+x_{2} w_{2}+...+x_{n} w_{n}+b\) \(w_1...w_n\)：特征权重；b：偏置项；\(x_1...x_n\)：输入特征；y：预测输出。

小红书笔记在生成式AI引擎中的可见性机制解析：从抓取原理到GEO工程化实践一名从事小众护肤品运营的从业者向我反馈：内容后台数据表现不差，但当消费者在豆包中询问「油皮适合什么面霜」时，AI给出的推荐内容完全来自头部品牌，自己高质量的内容笔记从未出现在AI回答中。这个现象映射的是搜索流量入口的结构性迁移——用户正在从传统搜索引擎逐步转向豆包、DeepSeek等生成式AI引擎获取答案。

当雾化器遇上MEMS：一场从交互到制造的全链路效率提升雾化器经历一场深刻的角色转变——从替烟功能性产品，演进为注重感官体验的消费品。这场转变的背后，用户诉求的颗粒度已细化为吸阻的毫厘之差、启动的瞬间响应、续航的持久稳定。而所有这些体验的起点，往往都归于一顆极易被忽视的精密元件：MEMS气流传感器。它如同设备的呼吸中枢，定义着每一次交互的品质。

是上好佳佳佳呀

【深度学习|Day02】PyTorch 深度学习笔记（下）：张量运算与自动微分紧接上篇，本文聚焦张量的计算与操作（算术运算、索引切片、形状变换、拼接拆分），并深入剖析 PyTorch 最核心的自动微分模块，从计算图原理、backward 机制到手动梯度下降的完整实现。建议先读完上篇再继续哦~