笔记

实验二十一：验证OSPF可以划分区域本实验旨在通过构建典型的多区域网络拓扑，引导学习者从理论到实践全面掌握 OSPF（开放最短路径优先）协议的层次化设计思想。具体实验目的如下：

第18讲：⾃定义类型：结构体（1）结构体的声明注：分号不能丢。（2）结构体变量的创建和初始化注：结构体变量 . 成员名 == 结构体指针 -> 成员名。

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【数据结构——顺序表】数据结构的定义：计算机存储、组织数据的方式数据结构包括：数据逻辑结构和数据存储结构也可以用另一种方式概括：

智者知已应修善业

【51单片机ADC-MAX1241/ADC0832驱动】2023-6-6缘由https://ask.csdn.net/questions/7958899简易数字电压表： ①电路如图所示，要求在液晶屏第一行按“U＝1.23V”的格式实时显示滑动头端的电压，请编程实现。 ②调整滑动变阻器滑动头，查看并记录当滑动头分别处于10%，50%和100%位置时液晶屏上的显示值； ③*在以上任务成功的基础上，仿照1602的驱动程序，把MAX1241驱动程序做成单独一个文件，以便移植。

Nuxt 学习笔记（一）请求时发送完整的渲染页面直接显示 UX 体验更好，慢网设备更佳后续页面渲染上， SPA 只需请求要渲染的页面文件，而 SSR 需要渲染整个 HTML ，SPA 会优于 SSR

【CTFshow-pwn系列】03_栈溢出【pwn 072】详解：无字符串环境下的多级 Ret2Syscall 与 BSS 段注入本文仅用于技术研究，禁止用于非法用途。Author: 枷锁在上一关（pwn 071）中，我们通过组装内存中的 Gadgets 成功触发了 execve("/bin/sh") 系统调用。但那次胜利有一个重要的前提：程序内部恰好硬编码了 /bin/sh 这个字符串。

使用 Auto-Redbook-Skills 自动生成并发布redbook图文笔记最近我在尝试用自动化工具来辅助小红书内容发布，主要目标是把 Web3 科普内容快速生成小红书风格的图文卡片，并进一步实现自动发布。

Python 的 urljoin：告别手动拼接 URL 的烦恼在日常爬虫、API 调用或 Web 开发中，我们经常需要拼接 URL。比如基础地址是 https://example.com/api/，后面要加上 user/info，最终得到 https://example.com/api/user/info。

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C++笔记 STL——vector在 C++ 的 STL（标准模板库）中，vector是最常用、最基础的序列式容器，本质是动态数组。它解决了传统静态数组长度固定、无法灵活扩容的痛点，支持随机访问、尾部高效增删元素，是开发中处理可变长度数组的首选工具。

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【proteus78进制计数器与非门】2023-7-5缘由关于#proteus#的问题，如何解决？-嵌入式-CSDN问答proteus 2位78进制计数器与非门

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C++笔记 STL lterator迭代器在C++ STL（标准模板库）中，迭代器（iterator）是连接容器与算法的“桥梁”。它本质是一种“泛化的指针”，封装了底层容器的访问逻辑，让我们无需关注容器的内部实现，就能统一、便捷地遍历容器中的元素——无论是vector、list、map，还是set，都能通过迭代器实现一致的遍历操作，这也是STL“算法与容器解耦”的核心设计思想。

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《MCU与DSP芯片笔记》二、DSP芯片TI C2000系列TMS320F280013728035链接 https://blog.csdn.net/meenr/article/details/154703177

端到端课程自用 3 规划基于query的端到端规划encoder 给到BEV特征 decoder去解码设计思路具体方法训练目标是什么和传统规划控制的对比

STM32-UART抽象层封装调试为了解决 uint8_t 不识别等问题，需要添加相关头文件。说明我们自定义的结构体类型。包含相关头文件，确保类型和接口可用。

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数据结构Day9（图的遍历、图应用及相关算法）版权声明：整理内容仅为个人关注与心得，欢迎指正补充；涉及具体题目来自王道考研复习指导，若有侵权，愿意全部删除。

【笔记03】【Reactor 响应式编程② - 事务编程】本篇作为 Reactor 响应式编程的笔记文章，因为以前虽然有过学习，但是长时间不使用又忘了，恰逢某些机缘巧合又需要了该特性的使用，趁着回忆的时候将笔记记录下来。

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React：描述UI 官网笔记编写组件时必须遵守的“工业标准”流程：这是 JavaScript ES 模块的标准语法，React 深度依赖这两种方式：

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基于深度学习的自然语言处理和语音识别阅读笔记语音识别的目标是实现语音信号与文本的相互转换，而自然语言处理的目标是理解文本的内涵，二者相辅相成。语言复杂性使计算方法变得越来越困难。然而，随着深度学习的到来，计算方法从基于规则的方法转变为直接从数据学习。为人机交互开辟了新途径。