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欢迎加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术。mmap共享存储映射1.什么是存储映射IO2.mmap函数介绍2.1mmap函数创建映射区2.2munmap函数释放映射区3.mmap函数用法示例及注意事项4.使用mmap实现父子进程通信5.匿名映射6.无血缘关系进程间通信6.1无血缘关系进程通信的原理6.2无血缘关系进程通信实例1.什么是存储映射IO存储映射I/O(Memory-mappedI/O)使一个磁盘文件与存储空间（内存）中的一个缓冲区相映射。这样的话，当从缓冲区中取数据，就

构造二叉树，第一件事就是找根节点，然后想办法构造左右子树1、前序、中序105.从前序与中序遍历序列构造二叉树给定两个整数数组preorder和inorder，其中preorder是二叉树的先序遍历，inorder是同一棵树的中序遍历，请构造二叉树并返回其根节点。输入:preorder=[3,9,20,15,7],inorder=[9,3,15,20,7]输出:[3,9,20,null,null,15,7]代码classSolution{//存储inorder中值到索引的映射HashMap<Integer,Integer>valToIndex=newHashMap<>();p

一.简介在各个无线通信模块中，由于NRF24L01价格便宜，而且体积小，以及不需要外接天线，传输距离约为10-20米，深受大家的喜爱。在遥控汽车，四轴飞行器中较为常见，在这里给大家分享其具体的使用。模块共用8个引脚通信方式为SPI接口，速率不能太高，最好在10M以内。IRQ：中断输出，例如发送完成，或者接收完成。默认为高电平。CE:芯片的使能引脚CSN：SPI协议的使能引脚二.数据传输过程从图中可以看出，数据传输的一些特征。CSN默认为高电平，SCK默认为低电平。数据在SCK的下降沿送出，在SCK的上升沿读取数据，先发送高位，再发送低位。如果使用硬件SPI的话，就可以基于这个来设置SPI极性的相关参数了。先发送指令（在发送指令的同时，nrf会返回状态值），然后后面就是

泛型1什么是泛型2引出泛型2.1语法泛型的应用3泛型类的使用3.1语法3.2示例3.3类型推导(TypeInference)4.裸类型(RawType)（了解）4.1说明5泛型如何编译的5.1擦除机制为什么不能new数组类型擦除，一定是把T变成Object吗？5.2为什么不能实例化泛型类型数组通过反射创建（构造函数），指定类型的数组正规创建数组6泛型的上界6.1语法6.2示例6.3复杂示例实现一个类，选出数组中的最大值（泛型上界）采用静态方法，不需要创建对象泛型方法7泛型方法7.1定义语法7.2示例7.3使用示例-可以类型推导7.4使用示例-不使用类型推导8通配符8.1

RabbitMQ-应答模式介绍为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉rabbitmq它已经处理了，rabbitmq可以把该消息删除了自动应答消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者channel关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的

电脑软件千千万，真正实用的却不多。笔者今天给大家带来了4款，知乎大佬用了都说好的黑科技软件。ShareXShareX是一款免费开源程序，同时，也是Windows上，必装的软件神器！ShareX在ShareX这里，你可以使用它，截取屏幕中的任何区域，并一键分享至五十多个平台。它内置的图片编辑功能，可以让你轻松制作出专业且高级的图片。除此之外，让人惊喜的是，ShareX还贴心地内置了很多实用的小工具，例如视频格式转换器、取色器、二维码生成器和尺子等。不过，有一点需要注意，小白可能会被它复杂的设置选项给难住，更推荐电脑老手去使用噢。野葱与ShareX这个重量级的选手相比，野葱主打的风格完全不同。野葱它是一款轻量型的“异步沟通”工具，实用又小巧。所谓异步沟通，指的是，不需要参与者实时响应的一种沟通

一、无监督学习介绍 机器学习算法分类(不同角度)：贪婪vs.懒惰参数化vs.非参数化有监督vs.无监督vs.半监督 ......什么是无监督学习？（unsupervisedlearning）解释1有监督：涉及人力(humanlabel)的介入无监督：不牵扯人力(是否要通过人来给一些label分辨属于哪些类别)解释2给定一系列数据:x1,x2,...,xN有监督：期望的输出同样给出y1,y2,...,yN无监督：没有期望输出解释3有监督：学习的知识关注条件分布P(Y|X)X=样例（用其特征来表示）,Y=类别无监督：学习的知识关注联合分布P(X)，X：X1,X2,…,Xn半监督学习

Keras深度学习实战（11）——可视化神经网络中间层输出0.前言1.可视化神经网络中间层输出2.利用Keras可视化神经网络中间层输出2.1数据加载2.2可视化第一个卷积层的输出2.3可视化最后一个卷积层的输出小结系列链接0.前言在使用《卷积神经网络进行性别分类》的应用中，我们构建了一个卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)模型，该模型可以以95％的准确率对图像中人物的性别进行分类。但是，有关CNN模型学习到的内容，对于我们来说仍然是一个黑匣子。在本节中，我们将学习如何提取模型中各种卷积核学习到的内容特征。此外，我们将对比CNN中开始几个卷积层中的卷积核学习到的内容与最后几个卷积层中的卷积核学习