理论源码与官方文档GitHub地址：https://github.com/nvbn/thefuck极简概括：使用Python编写的、可扩展规则的、支持在Linux、MacOS上运行的命令行命令纠错工具，当前88.4Kstar。应用场景：命令行输错并按了回车，移动光标矫正嫌麻烦，生气了，于是输入f**k指令，智能帮你纠错。缺点：指令众多

OpenHarmony5.0.1编译指南这个指南是在我经过数天的试错之后得到的最稳定的能编译5.X代码的方法，所以我默认观看该教程的人已经知道基本的流程，但是总是报奇怪的error无法编译成功（如果明显是某个lib没有安装的请自己解决）首先先注意两点：环境必须使用Ubuntu20.04，WSL2是可以的，但

根据802.15.4协议，chapter15.2.7，PHR部分的编码，除了一些控制参数外，在后面添加了6位单错纠正双错检测码（SECDED)，用于纠错能力的提升，这6位汉明码为PHR部分提供了至少1bit的纠错能力，以及至少2bit的检错能力。此码块由汉明码构成，与一般汉明码不同的是，改码并没有穿插在信息位中间，而是放在

1 引言飞行时间（Time-of-Flight，简称ToF）技术是一种先进的三维成像技术，其工作机制与三维激光扫描技术有着相似之处。ToF技术的主要优势在于其能够一次性捕获整个场景的深度信息，而不是通过逐点扫描的方式来获取，这使得它特别适合于动态环境的三维成像。ToF相机通过捕捉光脉冲的

二维码（QRCode）本身的设计使其极难重复。这涉及到二维码的容量和纠错能力。理论上，在特定版本和纠错级别下，二维码可以生成的组合数量是巨大的。然而，在实际应用中，重复的可能性并非完全为零，尤其是在以下情况下：短链接/少量数据:如果二维码编码的信息非常少，比如一个很短的URL

相同内容生成的二维码一定是一样的，前提是使用的纠错等级和版本等参数也相同。二维码生成算法是确定的，同样的输入必然产生同样的输出。不同内容的二维码理论上可能会重复，但概率极低，可以忽略不计。这类似于哈希碰撞的概念。二维码的数据编码和纠错机制非常复杂，生成的图案包含大

一、六种常见的“按位运算”1.与（&）运算运算规则：对两个整数对应的二进制位进行操作，当两个相应的二进制位都为1时，该位的结果才为1，否则为0。a=5#0101b=7#0111print(a&b)#a&b=0101#输出对应的十进制数：52.或（|）运算运算规则：只要两个相应二进制位中有一个为1，该位的结果就为1

Gemini:大规模DNN芯片阵列加速器的布局和架构摘要chiplet概要目标Chiplet（芯片阵列）技术允许在单一加速器上集成不断增加的晶体管的数量，在前摩尔定律时代获得了更高的效果，体现了在快速AI迭代进步中需要的大量算力。但是，这样也引进了更高昂的大包开销，以及大量的d2d（芯片裸片间通

OSI:7层模型OSI-开放式系统互联-整个互联网分为了7个层级，7层模型7-应用层作用:1.满足下面模型无法解决的问题2.产生不同的数据3.验证手段-加密手段6-表示层作用:负责数据的解码、编译5-会话层作用:实现应用级别不同服务的区分(进程:某个服务)====================

看到二维码，很容易猜到黑白相间的小方格就是二进制比特。那么这些比特是怎么得到的？小方格又是按照什么规则排布的？今天咱们就从零开始将一个url画成二维码。考虑到大多数人可能不太了解二维码，所以先讲下基础概念。你也可以先看看左耳朵耗子写的二维码的生成细节和原理。版本二

前言智谱AI发布了最新的代码模型CodeGeeX2-6B（https://mp.weixin.qq.com/s/qw31ThM4AjG6RrjNwsfZwg），并已在魔搭社区开源。CodeGeeX2作为多语言代码生成模型CodeGeeX的第二代模型，使用ChatGLM2架构注入代码实现，具有多种特性，如更强大的代码能力、更优秀的模型特性、更全面的AI编程

通讯链路都不是完全理想的。比特在传输过程中可能会产生比特差错，即1可能变成0，0也可能变成11帧包含m个数据位(即报文)和r个冗余位(即校验位)。假设帧的总长度为n，则有n=m+r。包含数据和校验位的n位单元，通常称为n位码字奇偶校验\(\color{red}{奇偶校验只能检测出错误，而无

存储器 1.分类（1）按存储介质分类：存储介质是能寄存”0“或"1"两种代码的物质或元器件。包括半导体器件，磁性材料，光盘等。半导体存储器：半导体器件组成的存储器。断电后数据会丢失，易失性存储器。磁表面存储器：在金属或塑料基体的表面涂的一层磁性材料。按载磁体形状不同，分为

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分类器1基本原理2方式3现状二、机器翻译1SMT2NMT总结前言在上文提到目前国际上比较著名的几个数据集，在本文将讨论目前在GEC领域存在的几种方法，包括分类器（统计和神经）、机器翻

数据结构回顾--树1.阅读以下说明和C代码，直接把答案填入空格中。本函数的功能是删除二叉查找树中的一个结点将要删除的结点可能有以下三种情况。情况①是删除叶子结点。情况②是删除只有1个子结点的结点。情况③是删除有左右子树的结点。intDeleteNode(Bitree*r,inte){

转上一节---2.1数据的表示计算机组成与体系结构-数据的表示http://t.csdnimg.cn/1WUdC2.2：校验码考点1:奇偶校验码1.校验码基础知识码距:任何-种编码都由许多码字构成，任意两个码字之间最少变化的二进制位数就称为数据校验码的码距。例如:用2位二进制表示4种状态，则有4个

插件机制自动处理某些事情，而loader只是转换文件成js.webpack也为插件提供了平台，当然也可以自己修改默认配置plugin.config.js.比loader命题机制更广,plugin自定实现某些功能。利用class（）的钩子。webpack的开发环境1http环境：可以看到页面。liveserverDEserverhttpServe

我不确定有30种完整的PacBio长读纠错方法，但是以下是一些常见的方法： 1.Canu2.Falcon3.HINGE4.HiFiAssembler5.PBcR6.Proovread7.LoRDEC8.NextPolish9.Arrow10.HGAP11.FALCON-Phase12.LightAssembler13.wtdbg214.Medusa15.Smartdenovo16.MaSuRCA

PacBio长read纠错算法的研究随着第三代测序技术的快速发展，长read测序技术的出现使得我们可以更好地理解基因组的结构和功能。PacBio是一种常用的长read测序技术，但是由于其测序错误率较高，需要进行纠错以提高准确性。本文将介绍PacBio长read纠错算法的研究进展。PacBio长read纠错

为了更深入了解纠错策略，以下是一些相关的研究论文，供您参考： 纠错策略的相关研究综述：该综述对国内外专家多年来关于错误和纠错相关理论的研究进行了总结和归纳。其中包括错误分析的相关研究（错误的定义、错误产生的原因、错误的类型）、纠错的相关研究（纠错的定义、纠错的意义、纠

##序列比对方法的纠错效果和准确度比对在实际应用中，不同的序列比对方法在纠错效果和准确度比对方面具有一定的差异。这些差异主要体现在方法的设计原理和采用的技术上。例如，整体比对方法主要用于找出序列之间的整体相似性，而局部比对方法则可以找到序列之间的局部相似性[1]。然而

PacBio长读纠错算法主要包括以下几种：1.LoRDEC：该算法使用短读序列对长读进行纠错，通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正[10]。2.Proovread：Proovread算法通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正，同时还利用长读的信息对短读