摘要：树莓派Pico的Bootrom（16KB）是固化在芯片内部的类似PC BIOS的系统，负责硬件检测和启动流程。其特点包括：1) 三级启动机制（Bootrom→Boot2→Main）；2) 支持UF2刷机模式；3) 内置高度优化的数学函数库（比软件模拟快2-10倍），通过SDK自动调用。开发者可通过rom_func_lookup()访问Bootrom函数，或直接使用SDK封装的bootrom.

本文介绍了基于IMU传感器的手势识别技术，重点讨论了时间序列数据处理和栅格化方法。文章首先回顾了时间序列分析在异常检测中的应用，对比了监督学习和无监督学习范式。然后详细阐述了IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的工作原理及其在手势识别中的不同作用。核心内容展示了如何通过栅格化技术将IMU时序数据转换为32×32RGB图像，以便使用CNN模型进行处理，包括轨迹图法、热力图法和相关矩阵法等转换方法

我之前不管是在家里还是在公司，主要的开发环境都是Windows+远程linux服务器。主要是Windows下交叉编译环境问题很多，速度貌似也不如linux。远程操作使用putty或者mobaxterm，文件用SFTP或者SAMBA，一直也还行。不过最近真遇到一个问题，那就是调试嵌入式linux内核和驱动。因为我的开发编译环境是建在远程的腾讯云，但是要调试内核，要么就是QEMU去模拟，如果是设备，就

最近开始投入Android的怀抱。说来惭愧，08年就听说这东西，当时也有同事投入去看，因为恶心Java，始终对这玩意无感，没想到现在不会这个嵌入式都快要没法搞了。为了不中年失业，所以只能回过头又来学。首先还是说Android是基于Linux内核的，所以说骨子里还是linux，但是针对移动端，进行了深度优化。

基带的坑在于要和世界上各种乱七八糟的手机，基站匹配，你没有那么大的数据量，没有那么大的覆盖，很难做全。你规范做的再好，也会所有地方都照着你的要求弄，要么自己改，要么逼着别人改。基带是华为高通的杀手锏，浏览器是谷歌的，操作系统算是微软和谷歌的。浏览器和操作系统亦然，一个是要适配世界上数以亿计的网站，一个的是适配数千万的应用程序，反过来说那些天量的网站和应用程序也适配了你的浏览器和操作系统。我认为是，

本文介绍了基于嵌入式AI的多模型(Multi-Tenancy)视觉人形检测实现方案。系统采用OV7675摄像头获取176×144灰度图像，经裁剪处理成96×96尺寸并归一化到-128~128范围。模型推理后分别输出人形(person_score)和非人形(no_person_score)两个独立置信度分数，通过比较分值控制LED指示灯（红灯表示检测到人，绿灯反之）。相比多模态(MultiModal

本文介绍了Cesium三维地球开发环境的配置和核心功能实现。首先说明了两种运行方式（Python http.server和npm），并给出了一个加载3DTiles模型的典型代码示例。文章详细解析了Cesium的核心类：Viewer（地球容器）、Scene（场景控制）、Camera（视角操作）、Globe（地球本体）等。重点分析了地形系统的实现，包括多种地形数据源的切换（Cesium World T

Cesium 是一个开源的 JavaScript 3D 地理空间可视化引擎，专为构建高性能的虚拟地球和地图应用而设计。它支持从全球尺度到微观场景的三维数据渲染，广泛应用于测绘、智慧城市、军事仿真、气象分析等领域。集成高精度地形数据（如Cesium World Terrain），支持动态地形开挖、坡度分析。可加载（倾斜摄影/BIM）、（模型）、等格式。支持时间轴动画（如卫星轨迹模拟）、实时数据流（如

本文介绍了TinyML课程的核心内容，重点探讨了嵌入式机器学习的关键问题，包括数据采集、预处理、模型设计、数据集训练和部署等全流程。文章详细解析了TensorFlow框架的四种终端形态：标准TensorFlow、TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro和TensorFlow.js，分别对应不同应用场景。同时提及了AI伦理和欧洲GDPR数据保护条例，并提供了多个技术

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