安装要求：内存：512M以上，推荐768M以上（纯面板约占系统60M内存）硬盘：300M以上可用硬盘空间（纯面板约占20M磁盘空间）系统：CentOS 7.1+ (Ubuntu16.04+.、Debian9.0+)，确保是干净的操作系统，没有安装过其它环境带的Apache/Nginx/php/MySQL/pgsql/gitlab/java（已有环境不可安装）架构：x86_64（主流服务器均是此架构

前言Stm32 Cube MX是Stm32公司推出的一款专门为Stm32平台开发的IDE，通过它能够快速构建集成开发环境，与早期的STM32外设库相比，Cube MX更为简单，Cube MX做了更多层的封装，使的用户可以不用太关心MCU底层的实现，通过调用相关API即可完成工作，新手不建议直接使用它，新手可以先从最基本的GPIO口操作，在到外设库，然后在到Cube MX，否则你在开发过程中对底层硬

Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了OpencvTensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino前端→ Plugin中间层→ Backend后端Openvino的优点在于它屏蔽了后端接口，提供了统一操作的前端AP

概述ROM、RAM是可读与可读可写存储器的一种框架，DRAM、SRAM、SDRAM是基于RAM框架的一种实现一、ROM1. 介绍ROM全拼是Read Only Memory（只读存储器），它是只读的，一旦出厂不能在写，在出厂之前会预设好它的数据，并且它是掉电不丢失的，又称为固定存储器，它使用一些特定材料存储数据，这里以磁盘为列简单说一下原理：磁盘里面使用一些磁材料存储数据，当对内部导体进行导通时会

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理论知识什么是Keras？Keras是一个由纯Python编写的人工神经网络库，可以用它来完成深度学习的应用，它的作者是François Chollet，目前已经加入谷歌，源代码是开放的基于MIT开源许可方式开源在Github上。实战温度转换模型训练首先第一步导入tensor flow包于numpy包，用numpy主要用于处理矩阵，我们在存储数据集的时候用numpy来做存储与处理，然后在转化为tf

前言NXP平台的开发板拥有自己的IDE与SDK，如果想要使用官方IDE进行开发的话需要下载IDE与SDK包，这里的SDK包需要与你的开发板平台一致，需要到官网定制你的SDK第一步下载IDE首先你需要一个恩智浦的账号然后你需要到这个网站中去下载IDE：适用于 NXP MCU 的 MCUXpresso IDE_Linux、Windows 和 iOS_NXP 半导体进入网站后点击下载，点击下载时会让你登

简介Kicad自带了一些基础的符号库，但是如果我们想使用的一些指定类型的元器件不在其中怎么办？我们可以去一些开源的符号官网中去下载并导入到Kicad中就可以了，如果你使用的是指定厂家的元器件那么理应由指定厂家提供给你封装库文件。Kicad有自己的符号库格式，叫kicad_sym，也支持常用的符号库格式：lib、mod（新版为pretty）、step，这些封装库我们也可以自己做，Kicad或者一些主

前言拟合从数学图像角度来说就是将一组平面图像上的点用平滑的曲线连接起来。在深度学习中平面图像上的点就是数据特征（验证集样本特征值），然后用线将已经学到的数据特征连接起来，这样才称为拟合。拟合也分三种：正确拟合、欠拟合、过拟合。正确拟合正确拟合是将样本特征学习的非常平滑，也就是学习到的样本与验证样本特征差距不大，经过算法学习样本特征值与验证集样本特征值差距并不大如下图是一个正确拟合的数据曲线图：从上

目录工作原理DMA硬件架构DMA出现的目的工作原理DMA全拼Direct Memory Access（直接内存存取），在传统的CPU存取数据时会先将数据放到缓存寄存器中然后在写入到指定位置CPU存取数据流程图：CPU经历了三个步骤，先将内存中指定位置上的数据取到数据缓存器中，然后在将数据缓存器中的内容写入到内存中，总共用了三步来完成内存两天不同地址上的数据写入而使用DMA之后就会变得非常简单，DM