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【OpenAirInterface5g】RRC NR解析之RrcSetupComplete
RRC SetupComplete是终端收到网络侧分配到无线资源的"RRC SETUP“消息的应答。UE在应答消息中对分配资源进行了确认，并回复了其5G_S_TMSI_Value Part2的内容，消息中携带selectedPLMN-Identity、registeredAMF、snssai-lis
数据结构——堆的实现与应用
我们知道二叉树有两种存储结构：一种是链式结构，一种是数组结构。由于数组结构的特殊性，它通常被用来存储完全二叉树。而数组结构的完全二叉树中又有一个特殊的数据结构，那就是堆。这一节将介绍堆的实现和堆的应用。...
【Docker】ubuntu下安装Docker和Docker-Compose
要安装 Docker Engine，您需要这些 Ubuntu 之一的 64 位版本 版本：（二）卸载旧版本Docker二、安装Docker安装Docker一种有三种方法：1、更新apt包索引和安装包：2、添加Docker 的官方 GPG 密钥：3、使用以下命令设置存储库4、安装最新版Docker引擎
操作系统期末复习
操作系统期末复习题目
使用Process Monitor工具监测进程对注册表和文件的操作（常用分析工具）
本文详细介绍了如何使用Process Monitor工具监测进程对注册表和文件的操作活动，并给出了对应的监测范例。
无人驾驶: 对多传感器融合的一些思考
感谢商汤学术 2022/06/22 带来的基于BEV环视感知直播课程，借助这次机会，总结了我前段时间的工作
Python+Vue实现简单的前后端分离
使用Python-Flask+Vue+Element UI+Axios+MySQL实现简单的前后端分离
前端ui组件库
前端UI组件库
react+ ts实现双小球滑动交叉以及碰撞
tsx代码：less代码:
React技术栈 --》文件模块化和按钮绑定事件 ## Day5
带你深入了解React框架，保姆级学习。
Node.js fs 模块
模块提供了许多非常有用的功能来访问和与文件系统交互。无需安装它。 作为 Node.js 核心的一部分，只需要求它即可使用它：一旦你这样做，你就可以访问它的所有方法，其中包括： 模块的一个特殊之处在于所有方法默认都是异步的，但它们也可以通过附加 来同步工作。例如：这会对您的应用程序流程产生巨大影响。
＜ 今日份知识点：浅述对 “ Vue 插槽 (slot) ” 的理解 以及 插槽的应用场景 ＞
在 日常开发中，我们可能会对一些需要重复使用的内容进行组件化开发！ 但是有时候我们会发现有些代码内容仅仅只是一个布局或者外面一层结构相同，实际展示的内容却不同。这时，我们就需要使用到 Vue中的一个重要知识点： `Vue插槽（ v-slot ）`！ ......
【小程序项目开发-- 京东商城】uni-app之分类导航区域
在main.js 项目入口文件中，为挂载一个 方法，表示自定义挂载函数在函数上是赋值 用 在函数内穿的是一个字典，里面赋值是将封装好的代码 用于home页面，二、获取分类导航数据在data节点定义 数据在method 定义调取数据函数在生命周期函数onload调用函数调取成功在需要循环标签的属性节点
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行数据降维
本章，我们将继续讲解无监督学习模型中降低数据维度的方法。不同于我们之前分享的回归、分类和聚类，降维方法并不是用来做模型预测的。降维方法从一个D维的数据输入提取出k维表示，k一般远远小于D。因此，降维方法本身是一种预处理方法，或者说是一种特征转换的方法，而不是模型预测的方法。降维方法中尤为重要的是，被
PyTorch搭建LSTM实现服装分类（FashionMNIST）
LSTM + FashionMNIST
PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
【算法题】LeetCode691、贴纸拼词（剪枝+记忆化搜索）
帖纸拼词问题（剪枝+记忆化搜索）
Java代码利用朴素贝叶斯分类算法实现信息分类
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的
python-opencv车牌检测和定位
本篇文章主要说明了如何是哦用python-opencv进行车牌检测，包括图像处理和目标检测相关知识，我对代码进行了详细的说明和注释，请查看！
【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波算法源码——卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此