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各路大牛的C语言编程建议和技巧,看完感触颇深

我们鼓励在编程时应有清晰的哲学思维,而不是给予硬性规则。我并不希望你们能认可所有的东西,因为它们只是观点,观点会随着时间的变化而变化。可是,如果不是直到现在把它们写在纸上,长久以来这些基于许多经验的观点一直积累在我的头脑中。因此希望这些观点能帮助你们,了解如何规划一个程序的细节。(我还没有看到过一篇讲关于如何规划整个事情的好文章,不过这部分可以是课程的一部分)要是能发现它们的特质,那很好;要是不认同的话,那也很好。但如果能启发你们思考为什么不认同,那样就更好了。在任何情况下,都不应该照搬我所说的方式进行编程;要用你认为最好的编程方式来尝试完成程序。请一以贯之而且毫不留情的这么做。

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【单片机入门】(一)应用层软件开发的单片机学习之路-----基础知识入门

工作了五六年,一直都是以软件为主,期间也是各个方向都玩,移动端,PC端,网页端,后面在去年西安疫情的那一个月,突然觉得硬件也有很多可玩之处,相比于软件,看得见摸得着的东西可能更容易令人接受,做出成品也更容易有成就感,所以在那段时间我就去研究了一下树莓派,然后当时用node还有c#操控树莓派来进行和传感器等电子元器件进行交互,感兴趣的可以看看我之前的文章C#控制树莓派入门 - 四处观察 - 博客园 (cnblogs.com),这篇文章仅仅用了做树莓派的入门,实际上,和我们这篇单片机的入门实际上也是有一些共性相通的地方。接下来,让我们一起了解一下单片机的入门基础知识吧。

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​跨模态编码刺激(视觉-语言大脑编码)实现脑机接口

实现有效的脑-机接口需要理解人脑如何跨模态(如视觉、语言(或文本)等)编码刺激。大脑编码旨在构建fMRI大脑活动给定的刺激。目前有大量的神经编码模型用于研究大脑对单一模式刺激的编码:视觉(预训练的CNN)或文本(预训练的语言模型)。通过获得单独的视觉和文本表示模型,并使用简单的启发式进行后期融合。然而,以前的工作未能探索:(a)图像转换器模型对视觉刺激编码的有效性,以及(b)协同多模态模型对视觉和文本推理的有效性。在本研究中首次系统地研究和探讨了图像转换器(ViT,DEiT和BEiT)和多模态转换器(VisualBERT,LXMERT和CLIP)对大脑编码的有效性,并发现:VisualBERT是一种多模态转换器,其性能显著优于之前提出的单模态CNN、图像转换器以及其他之前提出的多模态模型,从而建立了新的研究状态。

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【单片机入门】(一)应用层软件开发的单片机学习之路-----基础知识入门

工作了五六年,一直都是以软件为主,期间也是各个方向都玩,移动端,PC端,网页端,后面在去年西安疫情的那一个月,突然觉得硬件也有很多可玩之处,相比于软件,看得见摸得着的东西可能更容易令人接受,做出成品也更容易有成就感,所以在那段时间我就去研究了一下树莓派,然后当时用node还有c#操控树莓派来进行和传感器等电子元器件进行交互,感兴趣的可以看看我之前的文章C#控制树莓派入门 - 四处观察 - 博客园 (cnblogs.com)[1],这篇文章仅仅用了做树莓派的入门,实际上,和我们这篇单片机的入门实际上也是有一些共性相通的地方。接下来,让我们一起了解一下单片机的入门基础知识吧。

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