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【代码】python linux嵌入式开发，引脚控制gpio。
作为一种在Java虚拟机（JVM）上运行的静态类型编程语言，Scala结合了面向对象和函数式编程的特性，使它既有强大的表达力又具备优秀的型态控制
我整理的一些关于【Java】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/bLN8S1Java实现传感器的方案在当今科技日新月异的时代，传感器技术作为物联网（IoT）中重要的一部分，越来越多地应用于各种场合，例如智能家居、健康监测和环境监控等。Java作为一种广泛使用的编...
这篇博文的目的是复习C语言，以30多个编程题作为复习要点，这30多个编程题基本涵盖了C语言所有的内容了，只要你掌握了这30多个编程题，那么你的C语言基本就没什么问题了。注意：由于本专栏是嵌入式全栈开发专栏，为了我们能熟悉以后实际工作中的开发环境，我们写C语言全部在Linux中的vim编辑器中写，这么做事为了我们能够熟练掌握Linux系统的常用命令以及Linux上的vim编辑器的常用工作命令，以达到
本文剖析了define和const在不同使用场景下的区别
按顺时针方向旋转手机，orientation增加过程为 0-90-180-270-360(0)
这几本书是一路上踩坑总结的「大模型学习黄金书单」，从编程入门，到深度学习基础，再到 LLM 原理、落地应用，完整一条线，不忽悠、不烧香，适合想认真搞事的朋友！
break功能：1. 用在switch中，用来跳出switch的case语句；如果case没有break，可能会产生case穿透。2. 用在循环中（while、do..while、for..），提前结束循环，也就是跳出整个循环。
想象一下，你请了个世界级大厨，他啥菜都会做，但还得学会你家的独门菜谱。你不用从头教他做饭，只需要给他看几道你的菜就行。这就是微调！微调是拿一个已经预训练好的 LLM（比如 GPT 或 Llama），它已经很懂得通用语言了，然后针对你的特定任务“调校”一下。你给它喂一些你领域的例子，它就会调整自己的知识，专门为这个领域发光发热。它咋工作的？从一个懂得英语（或其他语言）的 base model 开始，
本文是个人阅读学习《嵌入式C语言自我修养》王利涛 后做出了一些列的总结，方便个人查阅。它所面向的读者应该已经具备了一些嵌入式C语言编程经验，并想提高一些C语言编程技巧。
Linux报错
Qt和Opencv在VS上相关配置
使用九天平台训练模型的使用方法
传统的图像金字塔最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图，在原图上，用不同分辨率的分类器来检测目标，以求在比较小的窗口分类器中检测到小目标。经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架
python查询阿里云日志
无线传感器网络（WSN）在环境监测、工业自动化和医疗保健等领域有着广泛的应用。WSN覆盖优化是WSN研究中的一个重要问题，其目标是通过优化传感器节点的部署位置来最大化网络覆盖率。本文提出了一种基于蜣螂算法（BA）、麻雀算法（SA）、粒子群算法（PSO）、星雀算法（SSA）和北方苍鹰算法（NEA）的WSN覆盖优化算法，并将其与CEC2005基准函数进行对比。仿真结果表明，所提出的算法在WSN覆盖优化
软件环境：VS2022。
malloc()：分配未初始化的内存，适合不需要初始化的场景。calloc()：分配并初始化为0的内存，适合需要初始化为0的场景。在实际编程中，选择哪种函数取决于具体需求。如果需要初始化为0，建议使用calloc()；如果不需要初始化，或者后续会立即覆盖内存内容，建议使用malloc()。
最初的问题是，我希望将graphicsView中的唯一item读取出来作为QImge传入到opencv下的cvtColor(cvImage,grayImage, cv::COLOR_BGRA2GRAY);可以保存不同编码的图像数据，但它通常用于表示图像的内部存储格式，而不是外部文件格式。编码指的是图像数据的存储方式，例如像素的排列和颜色的表示方法。不同的格式对应不同的编码方式。
点击蓝字关注我们因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享来源于网络，侵删01操作系统（Operating System，OS）是管理计算机硬件与软件资源的系统软件，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。02shell
嵌入式学习-C语言-基础语法
配置完生成后，报出这个错误，怎么解决。
本篇介绍了介绍了QStackedWidget的使用，通过这个类，实现了Qt时钟和Qt秒表这两个页面可以随意切换。
java通过tcp和ssl两种协议连接mqtt的方式2、ssl方式连接mqtt2.1 ssl连接mqtt的配置2.1 ssl连接mqtt的代码3、注意事项3.1 通过ssl认证必须关闭客户端证书认证3.1.1 未关闭客户端证书认证的异常信息3.2 通过ssl认证必须创建SSLContext (参照2.1里面的代码)3.2.1 没有自定义sslcontext对象的异常信息
windows Server 2012 || opencv-python 提示DLL找不到
官方将 Python 解释器和模块的代码开源，是让 所有的Python 用户参与进来，一起改进 Python 的性能不足，弥补 Python 的漏洞和问题，之后在整理就会让Python更强大。该内容详细整理了所有Python学习中常用到的技术点，汇总了各个领域的知识点，你可以用它来精准的寻找到对应的学习资源，保证自己学习的内容足够全面，不会有遗漏的知识点。的编程语言，阅读一段排版优美的 Pytho
Order By也可以实现多字段排序，例如先按照某一字段进行排序，然后再按另一字段进行排序。这个意思就是优先按照工资进行升序，如果遇到工资相同则再按照员工编号降序进行排序。
存储图片文件并返回路径。
本文详细介绍了在Windows 11环境下，使用CMake和MinGW编译OpenCV 4.8.0的步骤，并将其集成到Qt 5.14.2项目中。首先，配置系统环境变量，包括CMake和MinGW的路径。接着，通过CMake工具配置OpenCV，选择MinGW Makefiles并指定编译器路径。在配置过程中，需启用WITH_OPENGL和WITH_QT选项，并设置QT路径。完成配置后，生成Make
你是否也曾经对着 680MB 的 Ollama 发出过“这也太大了吧”的感叹？你是否也渴望一个轻量、快速、兼容 OpenAI API 的本地 AI 推理服务器？好消息来了，Rust 写的 Shimmy 闪亮登场，它不仅只有 5.1MB，而且启动时间不到 100ms，内存占用还不到 50MB！更关键的是——它永远免费。没错，没有隐藏条款，没有“现在免费以后再说”，也没有“突然收费”。Shimmy 就
在之前博客中加了一个按钮，触发物联网设备返回数据。基于mqtt开发，如果想知道mqtt如何搭建，可以看我的博客。
表格每写一个单元格都会对整个表格计算一次和刷新一次，数据量越大所花费的时间就越多。关闭自动计算和刷新能有效解决这一类问题。
tcp通信，数据库，opencv，
第四个为API密钥管理中的密钥id和Key(注意：Key只有在创建的时候才会显示，保存好这个密钥)第三个为【应用列表】中的SDKAppID，没有可以进行创建。b站讲解链接，会教怎么找到的，只要求会用的就不用看了。第一个是【签名管理】中的签名内容。第二个是【正文模板管理】中的id。我们需要拿到几个关键点。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urllib、Beautifu
System.out.println(“目标对象信息：” + target.getClass());System.out.println(“代理对象信息：” + proxy.getClass());System.out.println(“没有A这款产品，无法生产~”);三、new MyClass().getClass方式=========三、new MyClass().getClass方式====
本文主要讲述bp神经网络在MATLAB中的实现过程，简单方便。
CH585 I2C驱动温度传感器
数据表多级分类及多形式显示,NoteBook,RecyclerView,Adapter,ViewHolder
【代码】嵌入式中常见的问题锦集。
模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中，神经
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究使用MPU9250（9轴IMU）的MATLAB扩展卡尔曼滤波器进行姿态估计和动画绘图本文是一个用于9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法。您可以看到图形化动画的IMU传感器数据。动画图时间线硬铁偏差补偿角速度偏差补偿基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器这篇文章专注于研究针对9轴IM
识别到对应色块能以色块为中心画圈，返回值为色块的中心坐标，配合舵机云台可以实现追踪。代码如下，该代码利用hsv空间进行颜色识别，要提前给出阈值范围才可以匹配到。
在C++中，命名空间（Namespace）是一种避免命名冲突的方式，它可以把一组具有相似功能的实体（包括类、函数、变量等）封装在一起，形成一个独立的区域。---->该语句表示，导入命名空间中的所有标识符，在该语句后面，命名空间中的所有标识符可以任意使用(一般写在头文件下方，主函数上方)----->在该语句后，可以使用导入的指定标识符。所以C中的头文件，仍然可以在C++文件中使用，一般去掉C中头文件
本文提出FDM-Bench，首个针对熔融沉积成型（FDM）领域的语言模型评估基准。该基准包含500+多级用户查询、200+G代码样本，覆盖参数优化、故障诊断等6类任务。实验对比闭源与开源模型，发现GPT-4o在G代码检测表现最佳（F1=0.89），而Llama-3.1在用户响应上优于Claude 3.5。研究揭示了模型在材料科学推理和安全规范理解上的不足，为FDM智能化发展提供了标准化评估工具。数
AWTK的主题数据和界面描述数据，在开 发时使用XML格式，运行时则编译成二进制的常量，故无需解析和内存分配。通常鱼和熊掌不兼得，功能强大和代码体积相互矛盾，AWTK要在嵌入式的低端，中端和高端平台上运行，要在Android/iOS上运行，要在PC甚至Web上运行，光靠小是不行的，灵活的架构才能 让它可小可大。随着手机、智能手表等便携式设备的普及，用户对GUI的要求越来越高，嵌入式系统对GUI的需
【代码】c#写的国密SM2和SM4解密类，可用于腾讯云人脸身份验证。
实施基于情感的交易策略的第一步是收集相关数据，有几个来源提供与情感相关的信息，包括金融新闻网站、社交媒体平台和情感数据提供商。在执行情感分析之前，对文本数据进行预处理以确保结果准确是至关重要的，文本预处理包括删除不必要的信息，如停顿词、标点符号和网址，并将文本转换为小写。为了评估基于情感的交易策略的表现，回测是必不可少的。利用历史数据模拟该策略在不同市场条件下的表现，并测量关键的性能指标。一旦获取
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