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投票代码制作网站新上映_人人微投票平台(2024年11月抢先看)

内容来源：友软网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

投票代码制作网站

普中开发板A2 51单片机仿真设计全攻略嘿，大家好！今天我要和大家分享一些使用普中开发板A2进行51单片机仿真设计的有趣项目。这些项目不仅有趣，还能让你深入了解51单片机的应用。让我们一起来看看吧！温度报警器 𐟌᯸ 首先，我们来看看一个简单的温度报警器设计。这个项目使用Proteus进行仿真，编写代码并使用烧录工具烧录到单片机上。当温度超过设定值时，报警器会发出警报。直流电机控制 𐟔犦Ž夸‹来是一个直流电机（比如风扇）的加减速PWM设计。通过调整PWM的占空比，可以控制电机的转速，实现风扇的加速和减速。电子钟 ⏰ 一个电子钟的设计也是不错的选择。使用数码管显示时间，Proteus仿真、编写代码和烧录工具一应俱全。你甚至可以添加一些额外的功能，比如闹钟和倒计时。简易计算器 𐟧˜“计算器的设计也是一个经典的例子。通过数码管显示计算结果，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你轻松实现这个功能。音乐盒 𐟎𕊥悦žœ你喜欢音乐，可以试试音乐盒的设计。使用LCD1602显示歌词，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你制作一个可以播放音乐的音乐盒。篮球计分器 𐟏€ 篮球计分器也是一个很有趣的项目。使用LCD1602显示比分，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你制作一个专业的篮球计分器。简易密码锁 𐟔‘ 简易密码锁的设计也是一个不错的选择。通过数码管显示密码，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你制作一个安全的密码锁。温度报警器升级版 𐟌᯸ 这个项目是对之前温度报警器的升级版。你可以设置温度的上限和下限，当温度超出这个范围时，报警器会发出警报。电子秒表 ⏱️ 电子秒表的设计也是一个很有用的项目。使用数码管显示时间，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你制作一个精确的电子秒表。 7人多数投票表决器 𐟗𓯸 一个7人多数投票表决器的设计也是一个有趣的挑战。通过Proteus仿真、编写代码和烧录工具，你可以制作一个公平的投票系统。矩阵电子密码锁 𐟔’ 矩阵电子密码锁的设计也是一个安全性的应用。通过LCD1602显示密码，Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你制作一个更加安全的密码锁。温湿度报警器 𐟌᯸𐟒犦𘩦𙿥𚦦Š娭楙觚„设计让你能够同时监控温度和湿度。当温湿度超出设定值时，报警器会发出警报。 8*8点阵滚动显示 𐟖寸 8*8点阵滚动显示的设计让你能够制作一个可以滚动显示文字和图片的电子显示屏。Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你轻松实现这个功能。电子门铃 𐟚ꊤ𘀤𘪧”𕥭门铃的设计也是一个实用的项目。通过Proteus仿真、编写代码和烧录工具，你可以制作一个可以响铃的门铃。多功能电子钟 ⏰ 多功能电子钟的设计让你能够显示时间、闹钟、秒表和倒计时等多种功能。Proteus仿真、编写代码和烧录工具让你轻松实现这个功能。这些项目不仅让你深入了解51单片机的应用，还能让你在实际操作中积累经验。希望这些项目能对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！

【AI快讯】DeepSeek推出推理模型 DeepSeek全新研发的推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版正式上线，所有用户均可登录官方网页（链接），一键开启与R1-Lite预览版模型的超强推理对话体验。 DeepSeek R1系列模型使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果，并为用户展现了o1没有公开的完整思考过程。全面提升的推理性能DeepSeek-R1-Lite预览版模型在美国数学竞赛（AMC）中难度等级最高的AIME以及全球顶级编程竞赛（codeforces）等权威评测中，均取得了卓越的成绩，大幅超越了GPT-4o等知名模型。深度思考的效果与潜力DeepSeek-R1-Lite的推理过程长，并且包含了大量的反思和验证。红色实线展示了模型所能达到的准确率与所给定的推理长度呈正相关；相比传统的多次采样+投票（Majority Voting），模型思维链长度增加展现出了更高的效率。尝鲜体验可登录链接，在输入框中选择“深度思考”模式，即可开启与DeepSeek-R1-Lite预览版的对话。 “深度思考”模式专门针对数学、代码等各类复杂逻辑推理问题而设计，相比于普通的简单问题，能够提供更加全面、清晰、思路严谨的优质解答，充分展现出较长思维链的更多优势。新的开始，敬请期待DeepSeek-R1-Lite目前仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持API调用。DeepSeek-R1-Lite所使用的也是一个较小的基座模型，无法完全释放长思维链的潜力。正式版DeepSeek-R1模型未来将完全开源。来源：DeepSeek #AI探索计划#DeepseekDEEPSEEK-R1 微博科技

【#法拉第未来：将在2025年初更换股票代码#】法拉第未来宣布，公司将在2025年年初将纳斯达克股票代码FFIE正式更名为FFAI，此举符合公司在AI战略上的持续聚焦，并进一步明确了 FX战略所确立的方向。自去年开始，公司在内外部进行的多轮投票结果均显示，大多数参与调查者建议公司将股票代码FFIE更名为FFAI。公司将在2025年1月公布股票代码更换暨“FF开放 AI日”的详细日期及计划。（鞭牛士）

成为程序设计高手的秘诀 𐟒ꊦ ‘上差分这个概念真是让人摸不着头脑，一个节点的实际权值竟然是其所有子节点（包括它本身）权值的和。刚开始学的时候，真是让人一头雾水。不过，深度越大的点越靠下，这个规律倒是挺有意思的。能熟练写LCA板子也算是学数据结构的一个小成就吧。去年蓝桥杯省赛的最后两题，居然是最近公共祖先加树上差分的组合拳，原来也不难嘛。没有语法高亮提醒确实有点麻烦，每次都要编译好几次才能通过。不过，这也让我更加注重代码的细节。梯度是向量，方向导数与梯度方向一致时，方向导数有最大值——梯度模。做了几题之后，我才深刻理解其深意。曲线是没有切平面和法向量的，这点也挺有意思。你很难想像一个评选活动，投票是强迫的，而且你只能投给特定的选手。这种事情真是让人无语。自我暗示的力量比你想像的强大的多。有些实验还是很有意思的，显然我不是说那些恶臭的物理实验。不能被人际关系内耗，若行到水穷处，就坐看云起。要做的事情很多，要快速从一件事转到另一件事。想做好一件事啊，需要很多的时间精力，还要有耐心。有点心动了，想考软微，弥补下三四年前的遗憾。原来腾讯有自己的输入法——QQ输入法，比搜狗好用。人在无能为力的时候会相信命运。希望能早点获得内心的安宁，保守估计还得4年8。

小组作业队友大揭秘：九宫格选择你的英雄𐟑劦ˆ‘真的超级喜欢小组作业！那种分配队友的感觉，简直像在玩二次元手游抽卡，永远不知道会抽到5星角色还是1星角色。作业截止日前一天，群聊里大家都默默无闻，最后只能由我来打破这片寂静，但我也不知道会不会有人理我，感觉就像在生死边缘游走一样。你的队友们大多来自什么阵营？来投票看看吧！守序善良阵营 𐟌Ÿ 这种队友通常很靠谱，他们会按照规定好的任务分配，正常地写好自己的部分。比如，他们会主动包揽整个作业中最难的部分，并在一天内快速完成。他们不仅贡献了自己的代码，还会帮助其他人做他们力所能及的部分。这种队友真的让人很安心。中立阵营 𐟛䯸这种队友比较中立，他们不会主动承担太多任务，但也不会拖后腿。他们通常会按照自己的节奏来工作，不会因为小组作业而牺牲自己的时间。如果你要找他们讨论作业，他们可能会说：“这是什么？你说小组作业共享文档吗？”然后就没有下文了。混中立阵营 𐟐𘊨🙧獩˜Ÿ友有时候会让人摸不着头脑。他们可能会突然消失一个月，只在DDL前一天出现。开会讨论作业时，他们会说自己生病了，但第二天依然不干活。这种队友让人既爱又恨，但最后还是得替他们改bug。守序邪恶阵营 𐟐𞊨🙧獩˜Ÿ友虽然看起来很努力，但实际上并没有什么进展。他们的代码充满了bug，甚至无法运行。你不得不替他们改bug，导致小组的进度疯狂倒退。这种队友真的让人头疼。中立邪恶阵营 𐟘ˆ 这种队友看似正常，但实际上并不靠谱。他们可能会在DDL前一天突然出现，并表示自己生病了，但明天一定会写的。然后就没有然后了，大家都什么也没干啊。这种队友让人无语。混邪恶阵营 𐟐 这种队友简直是个大坑。他们不仅不会使用Github，还会导致小组的进度疯狂倒退。他们的代码充满bug，甚至无法运行。你不得不替他们改bug，最后只能无奈地看着他们的代码被merge进共享文档。你更喜欢哪种队友呢？快来投票看看吧！

𐟓š 机器学习降维技术全解析 𐟓‰ 𐟔 降维与度量学习是机器学习中的重要概念，本章将为您详细介绍各种降维技术及其原理。以下是各部分的简要总结： 𐟓Œ k近邻（kNN）：通过查找测试样本最近的k个训练样本来进行预测，分类时使用投票法，回归时使用平均法或加权方法。 𐟓Œ 低维嵌入：将高维数据映射到低维空间，目的是保留数据的重要结构和特征，便于分析和可视化。 𐟓Œ 主成分分析（PCA）：通过正交变换将变量转换为一组线性不相关的变量，以减少数据维度同时保留数据变异性。 𐟓Œ 核化线性降维：通过映射到高维特征空间来实现线性降维效果，使用核函数来处理非线性可分数据。 𐟓Œ 流形学习：基于拓扑流形概念的降维方法，假设数据点是低维流形在高维空间的映射，旨在发现并提取低维流形的结构。 𐟓Œ 等度量映射（Isomap）：通过计算测地线距离来保持近邻样本间的距离，适用于低维流形嵌入到高维空间的情况。 𐟓Œ 局部线性嵌入（LLE）：保持邻域内样本间的线性关系，与Isomap不同，它关注的是局部线性结构。 𐟓Œ 度量学习：直接学习一个合适的距离度量，以提高学习性能。通过优化性能指标来学习距离度量，如近邻成分分析（NOA）。 𐟒𛠤𛣧 示例：提供了使用Python和scikit-learn库进行主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的示例代码，以及流形学习的示例代码，包括LLE、Isomap、t-SNE等方法。 𐟔 通过这些技术，您可以更好地理解和应用降维与度量学习，提升机器学习模型的效果。

黑神话悟空与LLM的奇妙关系最近，黑神话悟空在全网火得不行，而我在研究OpenAI的o1模型时，偶然间重读了那篇《Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling》。没想到，这两个看似不相关的领域竟然有着奇妙的联系！这篇论文的灵感来源于著名的“无限猴子定理”：如果让无数只猴子在打字机上随机按键，理论上它们最终能打出莎士比亚的全部作品。这篇论文提出了“大语言猴子”方法，就像是给黑神话悟空开了个外挂！不是让猴子敲打键盘，而是让LLM疯狂生成答案。他们的核心思想是：与其让模型回答一次就完事，不如让它回答几百上千次，看看能不能像悟空的火眼金睛一样，找出正确答案。这个方法看起来简单粗暴，但效果出奇的好：写代码：让模型写250次，居然能解决56%的GitHub问题，比一些顶尖模型只试一次的表现还要好。数学题：让模型答10000次，能解95%以上的问题。形式化证明：用计算机辅助证明数学定理，模型在这方面的表现也很亮眼。不过，虽然模型能生成正确答案，但怎么从一大堆答案中找出正确的那个呢？对于代码和形式化证明，可以用测试用例或定理检查器来自动验证每个答案是否正确。但对于数学题这种没有自动验证工具的任务，尝试了多数投票、奖励模型打分等方法，但效果都不太理想。特别是当正确答案很罕见时（比如只占1%），方法就容易失效。有趣的是，作者发现了一个奇妙的规律：随着尝试次数的增加，找到正确答案的概率似乎遵循某种“幂律分布”。这就像是在玩“黑神话悟空”。刚开始升级时，孙悟空的能力提升很快；但越到后面，想要提高就越难，需要花更多时间去刷经验值。不过，这篇论文的研究只是告诉我们生成更多次，更容易找到正确答案。并没有完全解决LLM如何找到正确答案的问题。只是很有趣，所以分享给大家。话说回来，我们的大脑在思考问题时，是否也在不断地生成和筛选各种答案？

𐟔岰24年前端框架大比拼𐟒劰Ÿ䔠在前端开发的海洋里，哪个框架才是你的菜？2024年过半，让我们来聊聊React、Vue、Angular和Svelte这四大热门前端框架！ 𐟌Ÿ React：生态系统超丰富，背靠Facebook大公司，社区超活跃！适合大型项目、高性能和复杂状态管理。但更新频繁，需要紧跟新版本哦！𐟚€ 𐟌𑠖ue：简单易学，语法直观，适合初学者。在国内，它可是霸主级别的存在！中小企业快速交付项目的好帮手。𐟒ꊊ𐟒𜠁ngular：虽然风光不再，但海外大型企业还在用。全家桶特性让开发体验超赞，前后台交接无压力。𐟑Œ 𐟒렓velte：小众但崛起！代码少、性能高、页面优雅。响应性和性能优化都超出色！生态还在成长中，但看好它的未来！𐟌Ÿ 𐟤— 你的前端框架选择是？快来投票吧！𐟗𓯸

股票投资入门：从零开始解析股票界面股票，简单来说，就是一家公司发行的一种所有权凭证。买了股票，你就成了这家公司的股东，有权分享公司的利润。不过，投资股票是有风险的，所以在你决定买股票之前，先了解一下这些基础知识吧。股票类型 𐟓ˆ 普通股：这是最常见的股票类型，股东不仅有投票权，还能分红。优先股：没有投票权，但优先分配股息。市场类型 𐟏⊤𘻦🥸‚场：大型、成熟企业的上市地。创业板市场：中小型、成长型企业的上市地。股票价格 𐟒𘊥𜀧›˜价：每天开盘时的第一笔成交价格。收盘价：每天闭市时的最后一笔成交价格。最高价和最低价：在一定时间内的最高和最低成交价格。交易单位 𐟚€ 一手：通常为100股。交易时间 ⏰ 一般为工作日的上午9:30至11:30，下午1:00至3:00。股息 𐟎 公司按照持股比例分配给股东的利润。市盈率（P/E） 𐟓Š 衡量股票价格相对于每股收益的比率。市值 𐟒𜊥…쥏𘨂᧥觚„总价值。股票界面信息 𐟓Š 股票代码：唯一标识一支股票的字母数字组合。股票名称：公司名称。当前价格：股票的最新交易价格。涨跌额：与前一交易日相比的价格变动。涨跌幅：涨跌额与前一交易日收盘价的比率。成交量：一定时间内股票的交易数量。成交额：一定时间内股票的交易金额。买卖盘 𐟓‰𐟓ˆ 买盘：不同价格水平上的买入委托。卖盘：不同价格水平上的卖出委托。最高价/最低价：当日交易的最高和最低价格。成交量/成交额：当日的成交量和成交额。市盈率：当前股价与每股收益的比率。图形分析 𐟓ˆ𐟓Š K线图：显示股票价格变化的图表。成交量图：显示成交量变化的图表。如何分析股票界面 𐟔 价格分析：观察股票的价格走势，包括开盘价、收盘价、最高价和最低价。成交量分析：成交量的增减可以反映市场对该股票的兴趣程度。买卖盘分析：买卖盘的深度和价格水平可以反映市场的供需状况。图形分析：通过K线图分析股票价格的趋势和形态，结合成交量图来判断价格趋势的强度。基本面分析：研究公司的财务状况、行业地位、管理团队等因素。技术分析：使用图表和技术指标来预测股票价格的未来走势。新闻和事件：关注公司的新闻发布、财报公告、行业动态等，这些都可能影响股票价格。市盈率：比较不同公司的市盈率，评估股票的估值水平。投资小贴士 𐟒ከ𝏯𜌦Š•资股票需要耐心和研究，不要被短期的价格波动所迷惑，而应该基于公司的长期前景做出投资决策。同时，风险管理也非常重要，不要投资超过你愿意承受损失的资金。

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