在解决客户问题中,客户使用的是TI的INA138的芯片,想用类比的芯片行不行?当然可以,为什么可以.如下图所示,INA138内部结构如下图1所示.图1:INA138内部框图INA138使用内部的三极管去抗共模电压,然后把电压通过电流的型式输出.那么使用类比的CSA系列也是一样做得到.使用类比

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用一道经典开始已知双曲线：\(\Gamma:\dfrac{x^2}{a^2}-\dfrac{y^2}{b^2}=1(a>0,b>0)\)，渐近线方程为\(x\pm2y=0\)点\(\left(2,\sqrt{2}\right)\)在\(\Gamma\)上\((1)\)求双曲线\(\Gamma\)方程\((2)\)过点\(A(2,0)\)的两条直线\(AP,PQ\)分别与\(\Gamma\)交于\(P,Q\)亮点（不与\(A

https://blog.csdn.net/Miller_em/article/details/132025409 如果从官网直接下载ImageNet-1k数据集会非常慢，我这里网速只有几十kb每秒，所以考虑采用百度网盘的方式进行下载。由于使用的是GPU云服务器，没有桌面，无法使用图形界面的百度网盘，因此本节介绍一种在Ubuntu终端（命令行）使用

大家混迹职场多年，有没有想过这样一个问题：为什么好多公司宁愿花更多的钱招一个新人，也不通过涨薪的方式来挽留一个老员工呢？我相信这是所有职场朋友都有过的切身经历。大家有没有换位思考过公司为什么这么做？难道公司不知道新招一个人，不仅要付出更多的钱，而且可能还面临着招到的新人

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命题如下：$$\forallk\inZ,[n|k]=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=0}{n-1}\omega_n$$证明：设$[n|k]=1$，则根据单位根性质，我们可以得到：$$\sum\limits_{i=0}{n-1}\omega_n=n$$设$[n|k]=0$，则：$$\sum\limits_{i=0}{n-1}\omega_n=\frac{\omega_n{nk}-1}{\omega_n-1}=0$$由此可知

STM32IAP/OTA升级/BootLoader升级方案协议：ymode1k包含上位机源码（VS2019/NET4.5）下位机源码Keil5.25验证芯片：STM32F103C8T6优点：可移植其他芯片ID:3360609508368547

RawDataSpreadsheetwithtestresults(ODFformat)Thesefollowinglinksshowtherawoutputfromthebenchmarkingutilities.GridFSOverNetworkThistestscenarioshowsperformanceforHTTPrequestsoveragigabitEthernetLANconnection.MongoDBand

ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference  论文全程及链接：《ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInferenceTimo》项目地址：https://github.com/timoschick/pet  

LongformerRoberta使用绝对位置编码，最大512.为了能够适应更长的文本，Longformer添加到4096。为了利用Roberta的预训练后的权重，多次复制512位置编码。做了实验，对比随机初始化位置编码和复制位置编码，显示出复制位置编码的重要性。扩展BART的1Ktokens到16Ktokens。初始化位置

面试官-薪资问题？区间如18~22k 怎样考虑？工作职责范围，复杂度，如技术加管理？适当上浮（1k、2k）工作强度，比较常加班？适当上浮（1k、2k）工作福利，是否有，啥都没有？适当上浮（1k、2k） 面试者（自己）提问试用期是否能提供全薪？是否有减薪的操作？比如绩效

磁盘读写测试命令如下:顺序写：timeddif=/dev/zeroof=/data/ddtestbs=1kcount=10000000conv=fdatasync顺序读：timeddif=/data/ddtestof=/dev/nullbs=1kcount=10000

我有一批数据，假设是100个文件的存储大小，比如1k，2k，3k......100k，在没有降维之前，数据维度是100维，比如1k的的量化就是1,0,0,0,......（即在0的位置取1，如果是2k则在1的位置取1），那么

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求解如下形式的一元线性同余方程组（其中\(n_1,n_2,···,n_k\)不两两互质）\[\left\{ \begin{matrix}x&\equiv&a_1&(mod\n_1)\\ x&\equiv&a_2&(mod