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Modbus RTU CRC校验：从算法原理到高性能实现
在工业控制系统中，Modbus RTU协议的CRC校验如同通信网络的"免疫系统"，某石化厂DCS系统曾因CRC计算错误导致0.3%的数据包丢失，引发连锁控制故障。本文将深入解析CRC-16/MODBUS算法原理，对比软件/硬件实现方案，并提供经过优化的代码实现。
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加密算法的分类与常见算法详解
加密算法分对称加密和非对称算法，其中对称加密算法的加密与解密密钥相同，非对称加密算法的加密密钥与解密密钥不同，此外，还有一类不需要密钥的散列算法。
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从算法到 RTL 实现：FPGA 工程师的实操指南
在现代数字系统设计中，将算法高效地转化为 RTL(寄存器传输级)实现是 FPGA 工程师的核心任务之一。这一过程不仅需要对算法有深入理解，还需掌握 FPGA 的硬件特性和设计技巧。本文将详细介绍从算法到 RTL 实现的关键步骤，帮助 FPGA 工程师更好地完成这一复杂而关键的工作。
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深入解析算法到底是什么
从本质上讲，算法是一种有条不紊、分步骤解决问题或完成任务的方法。无论是简单的数字相加公式，还是复杂的机器学习协议，算法都是软件应用的基础，确保任务能够高效有效地执行。
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自动驾驶加激光雷达：成本增加还是算力降低?
在自动驾驶技术的发展历程中，激光雷达(LiDAR)宛如一颗备受瞩目的新星，其独特的技术特性使其成为追求高安全性、高可靠性自动驾驶方案的首选。然而，这颗新星并非毫无争议，“价格昂贵、结构复杂、算法难度高” 等标签，也让一些以成本为导向的行业参与者对其持有保留态度。于是，一个关键问题摆在了我们面前：在自动驾驶系统中加入激光雷达，究竟是增加了成本，还是降低了算力需求?
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算法并非万能！央视呼吁：“智能驾驶”也请握紧方向盘
4月2日消息，近日，有关智能驾驶而引发的交通事故在网络上引起了大家的热烈讨论，对此，央视网评指出，“智能驾驶”，也请握紧方向盘。
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一文一探究竟排序算法有哪些
所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。这种新序列遵循着一定的规则，体现出一定的规律，因此，经处理后的数据便于筛选和计算，大大提高了计算效率。对于排序，我们首先要求其具有一定的稳定性，即当两个相同的元素同时出现于某个序列之中，则经过一定的排序算法之后，两者在排序前后的相对位置不发生变化。换言之，即便是两个完全相同的元素，它们在排序过程中也是各有区别的，不允许混淆不清。
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快速排序的深度解读
快速排序通过一趟排序将待排序列分割成独立的两部分，其中一部分序列的关键字均比另一部分序列的关键字小，则可分别对这两部分序列继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。
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总结颠覆人类社会的10个算法——重塑世界的伟大构思
算法，作为解决问题的精确描述，是描述策略机制的系统方法。让我们在周末轻松探讨五个具有深远影响的算法：Metropolis-Hastings算法、单纯形法、快速傅立叶变换、快速排序算法，以及计算特征值的QR算法。这些算法在统计物理、优化、信号处理、排序甚至人工智能领域中扮演着关键角色。
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浅析常见限流算法
服务需要保护自己，以免被太多的请求淹没(无论是恶意或无意的)，从而保持可用性。举个生活中的例子，某个景区，平时可能根本没什么人前往，但是一旦到了国庆假日就人满为患，这时景区管理人员就会实施一系列的限流举措，来限制进入的人流量。为什么要这么做呢?假设景区能容纳 1 万人，现在进去了 3 万人，势必摩肩接踵，搞不好还会有踩踏事故发生。这样的结果就是所有人的体验都不好，如果发生了事故，景区可能还要关闭，导致对外不可用。
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揭秘编程语言与程序性能的关系
编程语言确实会影响程序性能。不同的编程语言具有不同的优缺点，同时也会受到它们的底层实现和执行环境的影响。在编写程序时，开发人员需要根据实际需求和特定情况选择合适的编程语言，并且采用一些优化技巧来提高程序性能。
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汇总统治世界的 10 大算法
算法虽然广泛应用在计算机领域，但却完全源自数学。实际上，最早的数学算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有关求因式分解和平方根的算法。
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人工智能发展的未来趋势
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经逐渐成为了引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。AI不仅在改变着我们的日常生活，还在推动各行各业的创新发展。展望未来，人工智能的发展将呈现出哪些趋势呢?本文将从技术、应用、伦理和社会影响等方面进行深入探讨。
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机器学习的三种特点和算法
机器学习算法不会要求一个问题被 100%求解，取而代之的是把问题转化为最优化的问题，用不同的算法优化问题，从而比较得到尽量好的结果。
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经常用的机器学习方法
据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。
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NVIDIA 推出云量子计算机模拟微服务
NVIDIA 量子模拟平台将通过各大云提供商提供，帮助科学家推进量子计算和算法研究
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人工智能的科技发展研究有哪些
随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经成为当今科技研究的热点和前沿。AI的快速发展不仅带来了许多新的应用场景和商业模式，也在推动科技进步的同时，引发了一系列关于其未来发展方向和潜在影响的深入讨论。本文将对人工智能的科技发展研究进行深入探讨，分析其研究现状、发展趋势以及面临的挑战。
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人工智能的发展趋势包括什么
机器学习算法：机器学习是一种让计算机通过学习数据和模式来改进自身算法的技术。这些算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
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机器学习的三大重点
随着信息技术的快速发展，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正逐渐渗透到各个领域，引领着一场前所未有的科技变革。在机器学习的实际应用中，有三大重点至关重要，它们分别是数据质量、算法选择与模型评估。本文将深入探讨这三大重点的内涵及其对机器学习效果的影响，以期为读者提供更为清晰的认识和深入的理解。
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机器学习三个基本要素
在人工智能的浪潮中，机器学习已逐渐成为推动科技进步的核心动力。机器学习技术的广泛应用，从图像识别到自然语言处理，从智能推荐到自动驾驶，都离不开其三个基本要素：数据、算法和模型。本文将深入探讨这三个基本要素在机器学习中的作用，并分析它们如何共同构建出强大的智能系统。
