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如何堅(jiān)定歷史自信面試題?

時(shí)間:2024-09-20 07:52 人氣:0 編輯:招聘街

一、如何堅(jiān)定歷史自信面試題?

堅(jiān)定歷史自信,就要認(rèn)識(shí)到,歷史是一面鏡子,是一位老師,是一本教科書。首先要認(rèn)真學(xué)習(xí)歷史知識(shí),用豐富的歷史知識(shí)來(lái)充實(shí)自己的頭腦,才能做到學(xué)史明理、學(xué)史增信、學(xué)識(shí)崇德、學(xué)史力行。

我們要從歷史中汲取力量,不斷地錘煉品格,形成正確的世界觀人生觀和價(jià)值觀。綜合學(xué)習(xí)工作來(lái)堅(jiān)持這些歷史自信。

二、劉邦自信還是項(xiàng)羽自信

項(xiàng)羽,無(wú)論從出生還是能力來(lái)說(shuō),更為自信,不僅自信,而且最后變成自負(fù)。

兩人自信的程度。劉邦是真正的自信,項(xiàng)羽是幼稚的自負(fù)。真正的自信之人,既不妄自菲薄,也不妄自尊大。自信之人必然穩(wěn)重克制,堅(jiān)忍不拔。自信是成就事業(yè)的大前提,修煉自信的品格必然培養(yǎng)自身穩(wěn)重做事的品質(zhì)。

自負(fù)之人既割斷了自信,蒙蔽了心智,也割斷了他信,喪失了人心。自負(fù)之人必然是自卑之人,不可思議地渴求認(rèn)同,沐猴而冠,灰心喪氣,無(wú)顏見(jiàn)江東父老。

可見(jiàn),差之毫厘,失之千里。

三、中國(guó)自信民族自信的四大自信?

四個(gè)自信即中國(guó)特色社會(huì)主義道路自信、理論自信、制度自信、文化自信。

道路自信

道路自信是對(duì)發(fā)展方向和未來(lái)命運(yùn)的自信。堅(jiān)持道路自信就是要堅(jiān)定走中國(guó)特色社會(huì)主義道路,這是實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的必由之路,是為近代歷史反復(fù)證明的客觀真理,是黨領(lǐng)導(dǎo)人民從勝利走向勝利的根本保證,也是中華民族走向繁榮富強(qiáng)、中國(guó)人民幸福生活的根本保證。

理論自信

理論自信是對(duì)馬克思主義理論特別是中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系的科學(xué)性、真理性的自信。堅(jiān)持理論自信就是要堅(jiān)定對(duì)共產(chǎn)黨執(zhí)政規(guī)律、社會(huì)主義建設(shè)規(guī)律、人類社會(huì)發(fā)展規(guī)律認(rèn)識(shí)的自信,就是要堅(jiān)定實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興、創(chuàng)造人民美好生活的自信。

制度自信

制度自信是對(duì)中國(guó)特色社會(huì)主義制度具有制度優(yōu)勢(shì)的自信。堅(jiān)持制度自信就是要相信社會(huì)主義制度具有巨大優(yōu)越性,相信社會(huì)主義制度能夠推動(dòng)發(fā)展、維護(hù)穩(wěn)定,能夠保障人民群眾的自由平等權(quán)利和人身財(cái)產(chǎn)權(quán)利。

文化自信

文化自信是對(duì)中國(guó)特色社會(huì)主義文化先進(jìn)性的自信。堅(jiān)持文化自信就是要激發(fā)黨和人民對(duì)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的歷史自豪感,在全社會(huì)形成對(duì)社會(huì)主義核心價(jià)值觀的普遍共識(shí)和價(jià)值認(rèn)同。

四、民族自信和文化自信句子?

民族自信、文化自信,國(guó)人已自強(qiáng),中華復(fù)興指日可待!

五、從容自信還是自信從容?

    從容自信,只有從容淡定,面對(duì)別人自己才能更有自信,做事才會(huì)更堅(jiān)定。自信是對(duì)自己的高度認(rèn)可。從容是精神富有的表現(xiàn),真正精神富有的,面對(duì)任何人都會(huì)自然而然的從容?;蛘哒f(shuō)無(wú)欲則剛。

   從容是一種自信,因?yàn)橛辛俗孕庞鍪虏棚@得冷靜,坦然。即使遇到突如其來(lái)的沉重的打擊,也會(huì)鎮(zhèn)定自若,泰然處之。

六、不自信的人怎么變自信?

提高自信需要時(shí)間和努力,以下是一些建議可以幫助缺乏自信的人逐步增強(qiáng)自信:1. 接受自己的不足:不要對(duì)自己期望過(guò)高,要學(xué)會(huì)接受自己的缺點(diǎn)和不足,這會(huì)使你更加真實(shí)和坦誠(chéng),也是提高自信的一大步。

2. 意識(shí)到自己的價(jià)值:重視自己的特點(diǎn)和才能,強(qiáng)調(diào)自己獨(dú)特的價(jià)值和優(yōu)點(diǎn),從而增強(qiáng)自信。可以多寫一些日記,記錄自己的成長(zhǎng)和進(jìn)步,看到自己的變化會(huì)更加有信心。

3. 多鍛煉身體:定期鍛煉身體有助于提高身體狀態(tài),讓你感覺(jué)良好,進(jìn)而減少焦慮和壓力,增強(qiáng)自信。

4. 學(xué)習(xí)新事物:不斷學(xué)習(xí)新事物,是否是大學(xué)學(xué)分班都可以,可以培養(yǎng)好奇心,增強(qiáng)自信。學(xué)習(xí)新知識(shí)增加了對(duì)各種話題的了解,從而可以更自信地開口說(shuō)話。

5. 關(guān)注他人:注意觀察和了解別人,尊重他人,可以幫助我們更好地理解自己和他人之間的關(guān)系,從而提高自信。

以上是幾個(gè)建議,可以幫助缺乏自信的人逐步提升自己的自信心。然而,如果自己的不自信感較強(qiáng),嚴(yán)重影響到日常生活,那么也建議尋求心理醫(yī)生或心理咨詢師的幫助,獲取積極的建議和方法,更好地應(yīng)對(duì)問(wèn)題。

七、如何增強(qiáng)文化自信,增強(qiáng)文化自信,增強(qiáng)文化自信論文?

懂中國(guó)文化,就會(huì)很清晰地知道文化自信從哪里來(lái)了,推薦中信新書《揮云而去 十張畫里看中國(guó)》,沒(méi)別的,就是通透!

八、mahout面試題?

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn);于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓(xùn)練數(shù)據(jù):

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

檢測(cè)數(shù)據(jù):

sunny,hot,high,weak

結(jié)果:

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。

基本思想:

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù):

在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式,如D1文件內(nèi)容: Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步,代碼我就一次全貼出來(lái);主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

/*

* 測(cè)試代碼

*/

public static void main(String[] args) {

//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)練模型

makeModel(false);

//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失??!");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失??!");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??!");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是,是否遞歸刪除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成訓(xùn)練模型失??!");

System.exit(3);

}

}

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加載字典文件,Key: TermValue; Value:TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件,Key: TermID; Value:DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny,hot,high,weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件(tf-vector)下得到wordID,

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("檢測(cè)所屬類別是:"+getCheckResult());

}

}

九、webgis面試題?

1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用,以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng),通過(guò)將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中,實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等,但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。

2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具,如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì),并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力,能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。

在以往的項(xiàng)目中,我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如,在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中,我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng),幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外,在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中,我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng),提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果,幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。

4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步,WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能,并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化,為用戶提供更好的地理信息服務(wù),助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

十、freertos面試題?

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì),最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好,還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng),簡(jiǎn)單的有ucos,freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。

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