1.如何看待东南大学团队在110k温度下对lk-99材料零电阻观测
2.一文掌握Ascend C孪生调试
3.低代码为何这么“香”
4.智慧工地管理系统源码（SaaS模式）
如何看待东南大学团队在110k温度下对lk-99材料零电阻观测
近来，孪生关于LK超导事件的素源生素数代讨论十分火热，这引起了我对科研领域未来的码孪码深刻思考。在未来十年内，孪生科研领域可能会迎来一个Github奇迹般的素源生素数代转变。
首先，码孪码jsp mysql 源码让我们来谈谈我对Github奇迹的孪生理解。在软件开发的素源生素数代早期，编程与源代码管理工具相对封闭，码孪码由顶层设计者管理，孪生下面的素源生素数代开发者执行他们的规划。这种模式在软件开发人员较少的码孪码年代，确实可行。孪生例如，素源生素数代Anders Hejlsberg以其卓越的码孪码能力和严谨的科研态度，开发出了Delphi、.NET、TypeScript等跨时代的产品。我也曾经是这种模式的坚定支持者，相信智慧、准确和科学能够产出正确结果。
然而，随着时间的推移，Github的模式逐渐占据主导地位，Python脚本语言成为全球软件用户最常使用的语言。即使是非科班程序员、前端程序员或非软件领域的爱好者，也能通过Github展示自我，创造生产力。
现在，我们看到越来越多的行业软件诞生于团队协作，这正是app源码时钟人多力量大、协作出奇迹的结果。在Github中，我们不怕出错，不怕迭代，而是一起努力，共同推动软件世界的新秩序。
在转型过程中，有些传统强势型软件人员感到痛苦，如Windows用户对Win中的低级错误和VS-阶段的IDE版本崩溃感到不满。然而，随着时间的推移，Win H2稳定了许多，VS 也步入新的稳定周期。
总体而言，Github奇迹可以理解为非科班开发人员通过Github崭露头角，带领团队，共同创造了一个又一个软件奇迹。
回到科研领域，让我们看看arXiv的数据。年，arXiv只有万篇论文，6年后增加到万篇，再过7年，达到万篇。甚至有科班科研人员批评arXiv应当放宽门槛。
这与Github模式有相似之处，世间万物都有共通之处。而在LK事件中，科研人员划分为两派，一派大胆尝试，通过互联网科研全球大联动，jsp源码购买另一派则固守传统理论，对新发现持怀疑态度。
这两派的划分导致了科学研究的两极分化。有人质疑LK的真实性，但事实上，研究人员通过实验验证了LK的新现象，激发了社区的热情。
虽然科研体系比软件工程体系更复杂，但Github模式在科研领域同样可能产生巨大影响。在排除民科的情况下，保持科学精神和逻辑思维的科研人员，也有可能参与到其他领域的研究中来。
我思考过两个例子。首先，虽然我已不是数学领域的科研人员，但对孪生素数问题充满好奇。素数与随机过程之间存在的神秘关联性，可能揭示一种尚未发现的事实。其次，物理领域中，相对论与量子力学之间的联系，可能与底层的量子现象有关。
我相信，如果有一种机制能让全世界的科研人员，无论是数学领域的还是其他领域的，都能参与到数学难题的讨论中来，通过互联网和社群提供想法和奇思妙想，将会对数学研究产生巨大帮助。
展望未来，科研领域是否会迎来一个像Github模式那样的爆发，值得期待。android 1.0源码
一文掌握Ascend C孪生调试
Ascend C 提供了孪生调试方法，让开发者能在CPU域和NPU域进行调试。整体方案包括：使用Ascend C类库编写算子kernel侧源码，通过GCC编译生成CPU域二进制文件，使用gdb等工具调试；再通过毕升编译器生成NPU域二进制文件，利用msprof等工具进行性能调试。NPU域的调试分为仿真调试和上板调试，分别依赖不同的库文件。 CPU域的调试主要用于定位逻辑错误和内存错误，而NPU域则除了能够定位功能问题，还能帮助解决性能问题和算子同步问题。通过本篇内容，大家能够掌握CPU域和NPU域的调试方法，并通过具体的调试样例快速上手。如何进行调试
下面详细介绍CPU域和NPU域的调试方法。CPU域调试
CPU域调试主要涉及gdb调试和使用printf打印命令。gdb调试时，需要针对多核程序进行子进程调试，通过设置断点、切换进程等方式进行。使用printf打印命令则更为直接，通过打印指定信息来观察程序运行状态。gdb调试
在gdb中，可以通过设置命令来调整调试行为。例如设置detach-on-fork off以避免程序自动脱离调试状态；使用catch fork来捕捉fork事件，在子进程生成时中断gdb，便于在不同子进程中调试。同时，可以使用info inferiors命令查看当前调试的进程信息。printf打印命令
在程序中使用printf打印关键信息，例如变量值、adb fastboot 源码运行状态等，便于调试。需要注意在NPU模式下不支持打印语句，因此需要添加内置宏__CCE_KT_TEST__。NPU域调试
NPU域调试主要涉及上板数据打印，包括DumpTensor和PRINTF。DumpTensor用于打印Tensor数据，PRINTF用于打印标量和字符串信息。通过打印信息，可以了解程序在NPU域的运行状态，定位问题。调试样例
下面通过具体样例来实战一下CPU域和NPU域的调试。CPU域调试样例
在遇到精度问题时，可以使用gdb和printf打印关键信息。例如，在计算过程中，打印输入Tensor xLocal的大小和Tile Length的值，通过对比发现两者长度不匹配，定位到问题所在。NPU域调试样例
在关键流程中增加数据打印，如在计算前和计算后分别打印zLocalTensor的数据，同时打印参与计算的元素个数。通过屏幕打印信息，可以直观地了解到Tensor的长度与设置的计算长度是否匹配，定位初始化buffer长度错误的问题。 通过以上内容，大家能够了解Ascend C孪生调试的概念，并通过实际样例进行实践。更多相关内容请参考官方教程。低代码为何这么“香”
低代码为何如此“香”？它为何能助力企业快速实现数字化转型？在本篇分享中，我们将揭示低代码平台的神秘面纱，带领大家深入理解低代码开发的核心价值与华为云Astro低代码平台的强大功能。
什么是低代码/零代码开发？低代码开发利用可视化工具与预构建组件加速应用构建，无需大量编码，而零代码则将代码封装为模块化、可视化的组件，用户只需拖拽和设置参数即可搭建企业系统，无需编程知识。两者共同作用，大幅提升了开发效率与质量。
低代码开发平台能解决哪些问题？它们提供可视化开发环境、自动化工具简化复杂任务、快速创建应用模板、无缝集成现有系统与第三方服务，并具备快速部署功能。这些功能帮助企业和开发者提高开发效率、简化流程、节省资源、降低技术门槛，从而快速应对市场变化。
如何选择合适的低代码平台？开发者需要明确自己需求，考虑应用程序类型、功能、复杂性等。同时，易用性、集成能力、安全性、性能、可扩展性、社区支持与文档等也成为选择平台的重要考量因素。华为云Astro低代码平台是华为云的自主创新成果，提供了零码、低码、高低码协同的开发模式，通过业务模块抽象与管理，加速企业数字化转型。
零基础用户能否快速上手华为云低代码平台？是的，AstroZero零代码或AstroFlow提供了简便的开发体验，通过全新的可视化界面和拖拽功能，无需编程基础即可轻松搭建应用，让工作变得简单有趣。用户可从华为云官网免费试用，通过产品学习进入学习频道进行学习。
Astro低代码平台的架构设计有何特点？它利用华为云原生能力构建后端服务，提供基础、移动和业务组件，以及逻辑与流程编排功能。平台支持页面搭建、组件描述、物料资产与DSL转换协议，低代码设计器为核心，提供导入物料、设计器插件与组件生态，生成源代码适配多终端多技术栈，实现设计开发一体化。
高低代码混合开发有何特点？华为云Astro平台通过桥接方法实现低代码对高代码的调用，使得开发者在页面搭建过程中能够直接调用包含复杂逻辑的JS文件。低代码平台主要处理UI搭建，而源代码生成单向，只读不可编辑，从而简化了运维工作。
低代码平台可以与哪些应用集成？Astro平台支持与主流办公应用如welink深度集成，同时提供API接口，包括Webservice、RestFul等，满足开发者多样需求。然而，集成仍受平台限制，特定领域或特殊需求项目可能无法完全实现。
如何选择数据库？Astro平台支持多数据源接入，包括主流与国产数据库类型，如MS SQLServer、MySQL、Oracle和GaussDB等。开发者需考虑数据库管理需求，如通过表单收集信息、实现数据CRUD操作、进行简单查询测试，以及前端页面数据源展示与API读取。
Astro低代码平台如何确保数据安全？平台具备8大核心数据安全能力，包括数据资产透明、敏感数据识别、传输与存储安全、数据审计、数字水印、数据脱敏与完全销毁等。在是否读取用户上传数据方面，这取决于开发者业务场景与需求。
华为云Astro平台支持开发哪些软件和应用？它能开发web、小程序（H5），但对于安卓、iOS的原生移动应用开发不支持。平台采用适配器模式兼容不同终端，使用华为云DevUI框架保证在不同分辨率与浏览器加载环境下的兼容性。
华为云提供哪些行业的低代码样例资源？Astro与数字冰雹图观三维场景编辑器结合，展示了在智慧城市、工业数字孪生和融合指挥数字孪生领域的应用潜力。欲了解更多关于华为云Astro的信息，请参考《低代码开发者一百零一问》电子书。
智慧工地管理系统源码（SaaS模式）
智慧工地管理系统，以SaaS模式为核心，是通过物联网、云计算、大数据等先进技术，将人、机、料、法、环、安等关键因素深度融合，实现实时、可视化和智能化管理的新型工地模式。该系统具有全时段安全监管和全周期质量监测功能，通过集成监控与视频AI分析，实现工地动态仿真与智能预警，提升了施工效率、质量和安全水平。
采用微服务架构和Java等技术，支持多端展示，如PC、手机和平板，通过数字孪生可视化大屏，实时掌握项目全貌。系统利用轻量化模型进行三维可视化管理，集成数据后台，确保信息同步和数据融合。5G和智能终端算法则用于IOT设备数据采集与处理，满足各级住建部门的数据监管需求。
系统功能丰富，包括项目人员管理、视频监控管理、危大工程管理、绿色施工管理和现场物料管理等。人员管理方面，支持身份验证、考勤管理、门禁管理及安全教育；视频监控方面，借助AI技术进行危险源识别和异常行为监测；危大工程管理涵盖设备识别、塔机监测、吊钩可视化等，确保施工安全；绿色施工管理包括环境监测、扬尘控制、水电管理等，实现环保施工；现场物料管理则通过智能识别和管理物料进出情况。
安全隐患排查模块提供了闭环管理功能，便于数据统计和可视化分析，确保工地环境安全。总而言之，智慧工地管理系统是通过先进技术推动工地管理现代化，提升施工管理水平的关键工具。