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本文介绍如何在博客添加GitHub贡献日历，效果如下： 需要用到的插件及API ： 注：该插件来自博主 百里飞洋 基于原开源插件 hexo-github-calendar 、API python_github_calendar_api 改造 前端Hexo插件：https://github.com/Barry-Flynn/hexo-github-calendar 后端API部署：https://github.com/Barry-Flynn/python_github_calendar_api 作者: 百里飞洋 Barry-Flynn 链接: https://blog.meta-code.top/2022/03/15/2022-41/ 来源: 百里飞洋 安装依赖 1npm i @barry-flynn/hexo-github-calendar --save 或者 使用 cnpm ,速度更快 1cnpm i @barry-flynn/hexo-github-calendar --save 添加配置 在 Hexo 项目根目录的 _config.yml 文件最后面添加如下配置 注意： ...

Proteus版本：Proteus 8.9 使用Proteus中ne555仿真时，遇到了仿真报错： [SPICE] Too many iterations without convergence. Real Time Simulation failed to start. 因为proteus8.6版本对一些内容做出了更新，使得在之前版本能够正常使用的555定时器在8.6之后的版本不能够使用。 通过搜索到的内容，在ne555信号输出端添加1r电阻，问题解决 解决proteus：555定时器报错，无法使用的问题。_由于ne555芯片在protues不能像实物一样正常运行-CSDN博客 后续波形测试时发现，在连接示波器的情况下，即便不加入1r电阻，也不会报错 助听器： 下载:https://drluo.lanzoul.com/isLSK2r7idgj 密码:6k0d 流水灯： 下载:https://drluo.lanzoul.com/ijzKB2r7idha 密码:gmdq

Python Timeout装饰器 timeout装饰器实现了超时回调的功能 1234567891011121314151617181920212223242526import threadingimport asyncioclass Timeout: def __init__(self, wait, on_timeout): self.wait = wait self.on_timeout = on_timeout self.timer = None def __call__(self, fn): def wrapped(*args, **kwargs): # 执行原函数 result = fn(*args, **kwargs) # 取消之前的定时器 if self.timer is not None: self.timer.cancel() # 创建新的定时器 ...

如果您有兴趣，可以通过邮箱联系我：luoy-oss@qq.com rust版本：luoy-oss/luo9_bot python版本：luoy-oss/luo9_bot at python Python版本已废弃，如果您希望使用Python开发，请阅读新的Python SDK （2026年4月13日进度：已进行基础版本推送，旧插件重新实现中） luo9_bot框架 WebSocket 连接 事件路由 (message/event/notice) FFI 消息总线 (luo9_core) 插件加载器 (DLL/SO) Cron 调度器 SDK Rust SDK C++ SDK Python SDK ...

对世博同学桌面轮足机器人的STS3032控制代码外加了舵机力矩获取(输出的电压百分比(0~1000)，输出值有正负之分，反映力矩方向) 已有功能： 同步写多个舵机位置控制（可选ACC, SPEED设置）void SyncWritePosEx(u8 ID[], u8 IDN, s16 Position[], u16 Speed[], u8 ACC[]); 获取舵机力矩(输出至电机的电压百分比(0~1000)) int ReadLoad(int ID); Servo_STS3032.h 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107//飞特STS3032舵机同步控制指令//调用方式为sms_sts.SyncWri ...

爱来自洛屿❤drluo 登出操作 使用@RequestMapping 注解接收PUT请求，销毁账号session 1234567891011121314151617181920@Controller@RequestMapping(value = ["/admin"])interface LoginController { @RequestMapping(value = ["/logout"], method = [RequestMethod.PUT]) fun logout(request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse)}@Componentclass LoginControllerImpl : LoginController { override fun logout(request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse) { ...

通过gpio口串行配置a9850的信号输出频率 ad9850_wr_serial(w0写入数据, 频率(HZ)); 调用格式： 12ad9850_init_serial();ad9850_wr_serial(0x00, 10000000.0); // 设为10MHz a9850.h 12345678910#ifndef __AD9850_H__#define __AD9850_H__#include "headfile.h"void ad9850_init_serial(void);void ad9850_wr_serial(unsigned char w0, const double frequence);#endif a9850.C 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868 ...

问题已解决 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180#pragma once#include "../src/main.h"#include "j ...

爱来自ZZULI❤drluo 从Github下载PaddleLite库 根据机型选择arm 或 x86编译 再次编译Opt，用于模型转换 转换模型 使用MobileConfig和PaddlePredictor部署模型

注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 task1.1 解释神经网络中卷积层的作用。 解释神经网络中池化层的作用。 解释神经网络中连接层的作用。 解释神经网络中激活函数层的作用。 解释神经网络中Dropout层的作用。 对于你给出的解释，请给出相应的PaddlePaddle对应的函数，并尽可能的解释函数参数的意义 （也可以是Pytorch/Tensorflow中的函数） task2.1 在一个单层感知器中，假设有两个输入特征和一个输出。 权重分别是w1 = 0.5，w2 = -0.3，偏差为b = 0.1。 输入特征为x1 = 2，x2 = -1。 计算输出（假设激活函数是阶跃函数）。 task2.2（代码实现） 假设你有一个包含两个隐藏层的前馈神经网络，每个隐藏层分别有3个神经元。 输入层有4个特征，输出层有2个神经元。 所有的激活函数都是ReLU。 编写一个函数来计算整个网络的输出，给定输入和网络参数。 例如，一二三层权重为以下值时： 第一层权重： W1: [[ 0.3236 ...