usb学习笔记

这是一个基于Spring Boot和Vue.js开发的读书笔记应用的项目，其中包含了前端、后端以及Python接口的源代码。让我们深入探讨这些技术栈及其在项目中的应用。 Spring Boot是Java领域的一个微服务框架，它简化了Spring应用程序的创建和运行。Spring Boot的核心特性包括自动配置、嵌入式Web服务器（如Tomcat）以及可执行的JAR包。在本项目中，`book-notes-keeper-backend.zip`很可能包含的就是Spring Boot后端应用的源代码。开发者可能使用了Spring Data JPA或MyBatis来与数据库交互，处理HTTP请求，并通过RESTful API提供服务。此外，Spring Security可能用于实现身份验证和授权，确保系统的安全性。 Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue的特点包括声明式渲染、组件化、虚拟DOM和单向数据流。`book-notes-keeper.zip`应该包含Vue.js前端的代码，可能包括Vue Router用于路由管理，Vuex用于状态管理，以及可能使用axios库进行前后端通信。开发者可能还使用了ES6语法和Webpack或Vue CLI进行模块打包。 Python接口代码存在于`book-note-keeper-python.zip`中，这可能是一个独立的服务，用于提供特定功能或者数据处理。Python的Flask或Django框架常被用于快速构建API。这部分代码可能涉及数据抓取、分析或其他与阅读笔记相关的业务逻辑。 Neo4j是一个图形数据库，可能被用于存储和查询书籍、笔记之间的关系。在读书笔记应用中，这种关系数据库可以高效地处理书籍之间的引用、用户的阅读历史以及笔记的关联性。Spring Data Neo4j库可以方便地将Spring Boot应用与Neo4j集成。 这个项目结合了Java后端开发的效率，JavaScript前端的灵活性，Python的多用途，以及图形数据库的强关系处理能力。开发者通过这些技术实现了读书笔记的创建、存储、检索和分享等功能，为用户提供了一个完整的数字化阅读体验。对于学习者来说，这是一个很好的实战案例，涵盖了现代Web开发的多个重要方面。

《考研数一概率论知识点（含例题、注释）手写笔记》是一份非常珍贵的学习资料，专为备考考研数学一的同学准备。这份笔记详细梳理了概率论的基础概念、重要定理和典型例题，同时也融入了作者的个人理解和体会，对于深化理解与记忆知识点大有裨益。下面我们将深入探讨这份笔记中可能涵盖的关键知识点。 1. **概率论基础**：笔记首先会介绍概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率的定义及其性质。这部分内容是后续深入学习的基础，包括概率的加法定理、乘法定理以及条件概率等。 2. **随机变量**：随机变量是概率论的核心，笔记将详细阐述离散型和连续型随机变量的概念，以及它们的概率分布，比如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。同时，还会讲解期望值、方差等随机变量的统计特性。 3. **多维随机变量**：在考研数一中，多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布是重点。笔记可能会通过实例解释如何计算这些分布，并讨论独立性的概念。 4. **大数定律和中心极限定理**：这两个定理是概率论中的基石，对于理解和应用概率理论至关重要。大数定律揭示了独立同分布随机变量序列的平均趋于期望值的规律，而中心极限定理则说明了独立同分布随机变量和的分布趋近于正态分布。 5. **随机过程**：虽然考研数一对随机过程的要求不如对其他部分深，但笔记可能也会提及简单随机过程，如马尔可夫链，以及随机过程的一些基本概念。 6. **极限定理**：除了大数定律，笔记可能还会涉及切比雪夫不等式、伯努利定理等，这些都是概率论中的重要极限结果，对于理解和解决实际问题有重要作用。 7. **统计推断**：这部分可能涉及参数估计和假设检验，包括矩估计、最大似然估计以及t检验、卡方检验等常见统计方法。 8. **例题解析与体会**：笔记的亮点在于结合例题进行深入解析，这有助于考生掌握解题思路和技巧。作者的个人体会可以帮助考生避免常见错误，提升解题效率。 9. **解题策略**：笔记可能还包含了如何高效复习和应对考试的策略，如时间管理、答题技巧等，这对于考研备考至关重要。 通过这份详尽的手写笔记，考生可以系统地复习概率论的知识，理解并掌握每个知识点的实质，提高解题能力。同时，作者的注释和体会将使学习更加生动有趣，帮助考生在备考过程中少走弯路，更好地迎接考研挑战。

修行者教育专注于提供信息技术相关的教育内容，旨在帮助学习者掌握编程语言和技术应用。本次课程以易语言为基础，深入讲解如何实现与小红书平台的协议对接，具体到如何利用编程技术发布图文和视频笔记。小红书作为一个以内容分享为主的社交媒体平台，吸引了大量年轻的用户群体，它不仅是用户日常分享生活点滴的地方，也是品牌推广和市场营销的重要阵地。 易语言作为一种简单易学的编程语言，适合初学者快速上手和进行编程实践。在本课程中，学习者将通过实际操作来掌握易语言开发环境，学习如何构建网络请求，处理数据，并实现自动化操作小红书的功能。这包括但不限于创建用户账户、编辑发布笔记、插入图片和视频、设置话题标签等。 课程内容将围绕以下几个方面展开： 1. 易语言基础：首先介绍易语言的基本语法和结构，为之后的开发工作打下基础。学习者需要理解变量、控制结构、函数等基本概念。 2. 小红书平台协议解析：详细介绍小红书的API接口和协议，包括如何获取访问令牌、认证机制以及可用的API端点。这有助于学习者理解如何与小红书平台进行通信。 3. 编写易语言脚本：结合易语言的特点，编写能够实现小红书协议功能的脚本。这一步骤需要学习者了解如何发起HTTP请求、处理响应数据以及如何进行错误处理。 4. 图文视频发布功能实现：通过编写易语言程序，实现小红书的笔记发布功能。这涉及到上传图片和视频文件，以及编写适合小红书平台展示的富文本内容。 5. 实际案例演练：通过实际案例的操作，加深对整个发布流程的理解。学习者将尝试发布自己的笔记，体验从编写程序到内容展示的整个过程。 6. 安全性和异常处理：讲解在使用易语言操作网络平台时应注意的安全问题，以及如何编写异常处理程序，确保程序的稳定运行。 整个课程不仅提供了技术实践的机会，也强调了编程思想和逻辑思维的培养。学习者在完成本课程后，不仅能够熟练运用易语言开发小红书相关应用，还能够理解并掌握其他编程语言中的相似功能实现。 此外，课程还强调了编程道德和法律规定，比如版权问题和数据隐私保护等，旨在培养学习者的法律意识和职业责任感。通过本课程的学习，修行者教育希望学习者能够在遵守相关法律和道德规范的前提下，利用技术为社会创造价值。 课程内容广泛而深入，涵盖了从编程基础到实际应用的各个方面，非常适合对易语言和社交媒体开发感兴趣的初学者。通过本课程的学习，学习者将能够在技术上实现小红书的协议功能，进一步拓宽编程应用的视野，为未来在信息技术领域的深入学习和职业发展奠定坚实的基础。

林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性分类模型、非线性变换、过拟合的危害、正则化、验证方法以及三个学习原则。 在《机器学习技法》部分，课程笔记深入讲解了支持向量机（SVM）算法的各种变体，包括线性SVM、对偶SVM、核SVM以及软间隔SVM。这些技术都是机器学习中实现有效分类的重要工具，对于AI算法工程师来说，理解和掌握这些技法对于实际应用至关重要。 林轩田在课程中不仅解释了算法的数学原理，还通过实例演示了如何在实际问题中应用这些机器学习技术。笔记内容的全面性，从基础理论到高级技法，为学习者构建了一个系统的机器学习知识体系。该课程笔记对于那些希望深入了解和支持向量机等机器学习算法的读者来说，是非常有价值的资料。 AI算法工程师在学习这些笔记时能够了解到机器学习的多维度内容，不仅包括基础的理论框架，还有针对实际问题的具体解决方法。AI有道这个专注于人工智能技术分享的平台提供了林轩田和吴恩达两位专家的权威讲解，通过这样的学习资源，学习者可以更快地掌握机器学习的核心知识，进而在人工智能领域更深入地发展自己的专业技能。 另外，这些笔记还适合对人工智能领域有兴趣的读者作为参考材料，有助于加深对AI算法原理和实现细节的认识。可以说，林轩田和吴恩达的这些课程笔记是机器学习领域学习者不可多得的宝贵资料，对于初学者和专业人士都有着重要的参考价值。

机器学习是人工智能领域中最重要的分支之一，它使得计算机能够通过数据学习，并在没有明确编程的情况下做出决策或预测。吴恩达作为该领域的著名专家，他的课程和笔记常被用来作为学习机器学习的参考资料。在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和分类算法。回归算法通过历史数据找到变量之间的关系，并据此预测未知数值；分类算法则是将数据划分到某个类别中，例如判断邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。非监督学习中，聚类算法和异常检测等方法不需要预定义的标签，而是直接对未标记的数据进行分析。 线性回归是回归算法中的一种基础形式，通过确定一条直线来最小化误差，预测连续的值。其训练集是用于模型训练的数据集，特征代表数据集中的每一个维度，而代价函数则是评价模型预测值与真实值之间差距的函数。梯度下降是常用的最优化算法，用于最小化代价函数，找到模型的参数。特征工程是在学习过程中不断发现新的特征变量，以改进模型的预测能力。 逻辑回归作为分类问题的解决方案，不适用于线性回归，因此引入了sigmoid函数，将线性方程转化为概率，适用于分类问题。决策边界是指定如何根据预测概率将数据分为不同类别。逻辑回归的损失函数需要重新定义，交叉熵损失函数是其中常用的一种。正则化是解决过拟合问题的技术，它通过引入惩罚项减少模型的复杂度，即减少特征量，缩小参数权重。 在高级学习算法部分，机器学习可以用于需求预测等复杂问题。神经网络的各个层可以捕捉输入数据的不同特征，通过全连接层的组合，使网络具有强大的学习和预测能力。多元线性回归和多项式回归使得模型能够处理更多维度的数据和非线性关系。 为了准确预测，机器学习模型需要适当的特征选择，特征缩放是必要的步骤，使得所有特征在同一尺度上，便于模型学习。特征选择和正则化有助于解决过拟合问题，保证模型的泛化能力。学习率选择对于梯度下降算法至关重要，决定了算法收敛的速度和质量。梯度下降过程中，需要对模型参数同时更新，而非逐个更新。 2025最新吴恩达机器学习笔记涵盖了机器学习的理论基础与应用实践，为学习者提供了深入理解机器学习算法、模型构建和优化的宝贵资源。

详细参考博客：https://blog.csdn.net/m0_66570338/article/details/128471245 内容概要：本文详细介绍了 Python 中五种主要的数据容器类型——列表、元组、字符串、集合与字典。对于每种数据容器，讲解了其基本格式、操作方法、特点及应用场景。其中包括创建数据容器的基本语法、常用操作方法（如添加、删除、查询等）、特点对比及应用场景。 适合人群：Python初学者和有一定基础的开发者，尤其是希望深入了解Python内置数据容器特性的程序员。 使用场景及目标：通过本文的学习，开发者能够掌握 Python 中各种数据容器的使用方法，理解它们的特点及适用场景，提高编程效率和代码质量。 其他说明：本文不仅提供了丰富的代码示例，还附带了一张思维导图，帮助读者更好地理解和记忆。

详细参考博客：https://blog.csdn.net/m0_66570338/article/details/128430939 内容概要：本文详细阐述了 Python 中的函数定义与调用方式，涉及基础知识如不带参数、带参数以及带返回值的函数构造；并深入讲解了高级特性，诸如局部变量与全局变量、多返回值机制、关键字与位置参数的不同形式、缺省及不定长参数的应用；除此之外还介绍了高阶函数的传递方法与 lambda 匿名函数的特点及其使用场景。 适用人群：适用于对Python语言有一定基础认识的程序员或者初学者。 使用场景及目标：帮助开发者快速掌握各种类型的函数使用技巧，并能够在日常工作中灵活运用以解决实际编程问题。 其他说明：该篇文章结构清晰，从浅入深地探讨了一系列与 Python 函数相关的知识点，配有详细的例子方便理解每一个概念。

在深入探讨STM32F4与ADS1256结合使用的实验笔记之前，首先需要了解STM32F4与ADS1256这两个组件的基本概念及其应用。 STM32F4系列是STMicroelectronics（意法半导体）公司生产的一款高性能ARM Cortex-M4微控制器。它具有先进的数字信号处理能力，适用于需要高速数字信号处理的应用。STM32F4系列微控制器以其高效的性能、丰富的外设接口、灵活的电源管理以及成本效益高等特点，在嵌入式系统设计领域占据重要地位。 ADS1256是一款由德州仪器（Texas Instruments）生产的24位精度、8通道模拟数字转换器（ADC），它具有极低的噪声和高精度，适合于各种精密测量场合。ADS1256拥有高速数据吞吐能力和低功耗特性，能够有效地将模拟信号转换为数字信号。 结合STM32F4和ADS1256的实验笔记，通常会涉及如何使用STM32的开发环境STM32CubeMX来配置STM32F4的硬件资源，以及如何通过编程实现对ADS1256的精确控制。实验10中的lv_label（标签）可能指的是在某种图形用户界面（GUI）中用于显示信息的控件。 在进行实验的过程中，首先需要通过STM32CubeMX工具配置STM32F4的相关外设接口，如SPI接口，因为ADS1256通过SPI与STM32F4进行通信。接下来需要编写程序代码来初始化ADC模块，并设置合适的采样率、增益等参数。同时，代码中还需包含对ADS1256寄存器的读写操作，以实现对ADS1256的精确配置和数据采集。实验可能涉及到模拟信号的采集，并将采集到的数据通过STM32F4处理，最终在GUI界面上显示出来。 在实验的过程中，开发者会注意到STM32F4的时钟系统、中断优先级、DMA传输等关键特性。这些特性在实验中如何设置和优化将直接影响到ADC采集的性能，比如数据采集的实时性、精度以及系统的稳定性。开发者还需注意ADS1256的典型应用电路设计，以及如何根据实际应用场景对ADS1256进行外部电路的布局和设计。 此外，实验笔记还可能涵盖错误检测与处理机制，例如如何处理ADC通信失败、数据溢出等情况。在实际应用中，这些情况往往需要开发者编写相应的处理代码来确保系统能够稳定运行。 在实验的过程中，对于开发者而言，理解和掌握STM32F4与ADS1256的通信协议、数据处理流程以及错误处理机制都是至关重要的。只有在这些方面都有充分的准备和实践，才能确保实验的成功，以及在后续的应用开发中能够更好地发挥STM32F4与ADS1256的性能优势。 实验中可能还会涉及到如何将采集到的数据进行分析和可视化，以及如何通过用户交互界面来控制数据采集的启动、停止等操作。实验可能包括了对数据处理算法的应用，如滤波、归一化等，以及对采集结果进行图形化展示，增强用户交互体验。 "STM32F4-ADS1256-STM32CubeMX笔记"所涵盖的内容不仅仅限于如何连接和配置硬件，它还包含了对数据采集和处理的深入理解，以及如何将采集到的数据有效地展示和应用到用户界面上。这是一份综合性的实验笔记，对任何希望在嵌入式系统设计中使用STM32F4与ADS1256进行数据采集和处理的开发者来说，都是非常有价值的参考资料。

内容概要：本文档主要针对国民通用MCU芯片（如N32G45x及其相关系列）在使用IAP（In-Application Programming）升级代码时遇到的常见问题提供解决方案。文档详细介绍了FLASH地址配置、中断向量表设置、中断处理以及IAP跳转异常的分析方法等问题。具体来说，文档强调了在多区域（如BOOT、APP1、APP2）的FLASH分配中应确保各区域地址不重叠并紧凑连接，避免因Flash擦写操作导致程序异常。此外，文档还指出在不同区域间跳转时应注意中断向量表的正确配置与管理，防止因不当配置引发的功能异常。最后，文档提供了IAP跳转异常的具体分析方法，帮助开发者快速定位和解决问题。 适合人群：从事嵌入式系统开发的技术人员，尤其是那些使用国民技术MCU芯片进行IAP升级的工程师。 使用场景及目标：① 在进行IAP升级时，遇到FLASH地址配置不合理、中断向量表设置错误或中断处理不当等问题时，能够依据文档提供的指导迅速排查和解决问题；② 提高IAP升级的成功率，减少因硬件或软件配置失误导致的项目延误。 其他说明：文档由国民技术股份有限公司发布，版本号V1.1，更新于2023年3月9日。文档内容基于实际应用经验编写，旨在帮助开发者更好地理解和应对IAP升级过程中常见的技术挑战。同时，文档提醒使用者关注版本更新和技术支持渠道，以获得最新的技术支持和解决方案。