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程序猿零零漆

Spring之旅 - 记录学习 Spring 框架的过程和经验（八）基于Spring的注解应用在现代 Java 开发中，Spring 框架凭借其强大的功能和灵活的特性，成为了构建企业级应用程序的首选框架。Spring 的注解驱动编程风格使得开发者能够以更加简洁和优雅的方式来配置和管理 Bean，为开发带来了极大的便利。通过使用注解，我们可以轻松地实现依赖注入、事务管理、AOP 等功能，而无需过多关注繁琐的 XML 配置。

射频网课学习第二章(阻抗匹配 ch2-5到ch2-9部分)史密斯圆图可分为四个区域（感抗区和容抗区等）每个区域都至少可用两种L型网络进行阻抗匹配，具体分为：总结规律：

第五章：综合布线技术 —— 管理间（电信间）设计与施工目录一、管理间设计概述（一）核心定义与作用（二）核心关联与边界二、管理间具体设计（一）需求分析（二）设计原则（GB 50311—2007 标准）

以梦为马越骑越傻

量化交易学习_23常用api设置业绩比较基准：set_benchmark(security)佣金/印花税,买入万三，卖出千分之一印花税：set_order_cost(cost,type,ref=None)

射频学习第九章网课学习(宽频放大器)各位同学，今天我们要讲的是宽频放大器的设计。这个部分是一个比较基础的入门讲义，主要介绍最基本、最简单的放大器设计方法。

[机器学习-从入门到入土] 计算学习理论知乎：https://www.zhihu.com/people/byzh_rcCSDN：https://blog.csdn.net/qq_54636039

三品吉他手会点灯

STM32F103 学习笔记-21-串口通信(第2节)-STM32串口功能框图讲解串口通信（USART）是STM32微控制器中最常用的通信接口之一，广泛应用于设备调试、数据传输等场景。本章将讲解STM32F103的串口功能框图，帮助新手小白理解其工作原理和配置方法。通过学习，更好地掌握串口的基本构成、数据流和控制机制。

Java异常处理解析：从防御式编程到自定义异常类在任何代码中，错误以及意外是不可避免的——除数为零，文件路径不正确，非法输入…既然知道存在这种情况，我们就需要提前预防。

企业智能学练考软件分析指南在数字化转型深化与人才竞争加剧的双重驱动下，企业培训已从传统的“PPT灌输+线下签到”模式，迈入“AI原生重构”的全新阶段。企业智能学练考软件作为人才培育的核心基础设施，通过整合“学习-练习-考试-评估”全链路能力，实现了知识传递向技能锤炼的升级，成为企业提升组织效能、沉淀核心知识资产的关键工具。本指南将从需求定位、核心分析维度、评估实施方法、市场趋势与误区规避五个维度，为企业提供系统的软件分析框架，助力精准选型、高效落地。

硬件电路设计学习笔记4.MOS管mos管寄生电容存在的问题忽略可能会导致电流反灌，烧坏mos管：影响电流路径，可能导致误导通 / 续流MOS 管的寄生二极管有固定导通方向（N 沟道 MOS 管：漏极→源极；P 沟道 MOS 管：源极→漏极）。比如驱动感性负载（电机、电感）时，MOS 管关断瞬间，负载的反向电动势会迫使电流通过寄生二极管续流；若未考虑这一点，可能误判电流路径，甚至因寄生二极管过流烧坏 MOS 管。

PsPing 学习笔记（14.7）：一条龙网络体检脚本——连通性、延迟、带宽全都要适用人群：想把前面 14.1–14.6 全部串起来，做一个**“一键网络体检脚本”**的运维 / 测试 / 开发同学。

我就是你毛毛哥

半导体的学习路线半导体是一个横跨材料、物理、电子、工艺、设计等多个领域的综合性学科，学习路线需要根据目标方向（如芯片设计、半导体工艺、器件研发等）有所侧重。以下是一套通用且循序渐进的学习路线，覆盖从基础到进阶的核心内容：一、基础阶段：搭建数理与电子知识框架这一阶段是所有半导体方向的必备基石，无论后续选择硬件还是软件方向，都需要扎实掌握。核心数学高等数学（微积分、微分方程）：用于半导体器件的物理建模与分析线性代数：支撑电路仿真、信号处理和算法设计概率与统计：用于芯片良率分析、半导体制造中的数据统计复变函数：

PsPing 学习笔记（14.8）：常见错误与排障实战（超时、拒绝连接、权限问题）适用场景：你已经会用 PsPing 做 ICMP/TCP/UDP 延迟/带宽测试，但经常遇到各种奇怪报错、超时、结果怪异，不知道从哪儿下手排查。

Java笔记总结Java 11 及以上版本给 String 类新增了 isBlank()、strip()、lines() 等方法，解决了传统字符串处理 “空格判断繁琐、换行符分割复杂” 的问题。

菜的不敢吱声

swift学习第一天swift使用var和let分别声明变量和常量； swift可以自动识别数据类型，所以可以不声明数据类型直接复制；

[Linux]学习笔记系列 -- [fs]namespacetitle: namespace categories:https://github.com/wdfk-prog/linux-study

图像自回归生成(Auto-regressive image generation)实战学习（四）相关项目下载链接本节内容详细解析基于二进制球面量化（BSQ, Binary Spherical Quantization）的 Patch 级自编码器代码bsq.py，该代码是在基础 Patch 自编码器ae.py之上扩展，核心目标是将连续的图像特征量化为离散整数 Token，同时保留图像重构能力，为后续自回归模型训练打下基础。具体流程如下：

milvus 向量数据库学习笔记-基础认识官方文档https://milvus.io/docs/zh/overview.md假设你有一张表存储向量数据:

linux(8)(下)https://blog.csdn.net/qscftqwe/article/details/156202943

大模型面试题37：Scaling Law完全指南想象你在玩一个“AI成长游戏”：Scaling Law（缩放定律）就是这个游戏的“成长说明书”，它告诉你：当你增加这三个要素时，AI的性能提升是可预测的，而且遵循“幂律关系”——投入越多，回报越大，但边际收益会递减。