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Linux串口出现问题找这里

99% 是因为 Linux 默认把串口当成了“终端”,在内核里塞满了“贴心”的换行转换、回显、信号处理……把这 6 个位全部清零,串口就进入 真正的裸机模式——内核不再碰任何字节。瞬间变成 “串口抓包神器”,再也不用 hexdump -C 来回切换。与代码逐位清零的结果一字不差——真正做到“代码即 stty”。“六杀清零,八位无校验,一读一写,RAW 到手。让串口瞬间“哑巴”——一行代码都不改,把

#arm开发#linux#c语言 +2
指令周期和机器周期,机器周期的作用

在嵌入式系统和微控制器领域,指令周期和机器周期是两个重要的概念,它们用于描述处理器执行指令的过程和时间单位。

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#单片机#嵌入式硬件
bridge-utils工具,基于嵌入式Linux

关键词:Linux Bridge、bridge-utils、brctl、网桥转发、流量镜像、Buildroot。很多初学者把 Linux Bridge 与 Docker Bridge、虚拟交换机、路由器 混为一谈。全网最清晰的 Linux Bridge 入门指南:安装、配置、自动转发一网打尽。五、思维导图(文字版可复制到 XMind)场景 3:流量镜像(SPAN 端口)三、网桥“自动转发”到底指什

#架构#arm开发#linux +1
基于GD32F4xx的CAN通信,大数据量接收环形缓冲区开发实例

1:动态配置环形缓冲区大小在原始实现中,我们固定了缓冲区大小为 RINGBUFF_LEN = 64。例如,在资源受限的嵌入式系统中,我们可能需要根据内存情况和数据流量动态调整缓冲区大小。2:增强错误处理机制在实际系统运行中,缓冲区溢出或数据丢失是常见的问题。对环形缓冲区进行进一步的优化和功能扩展,以应对更复杂的实际应用场景,特别是针对 CAN 总线消息处理的场景。这种方式使缓冲区大小完全可控,能够

#单片机#c语言#架构 +1
基于GD32F4xx的CAN通信,大数据量接收环形缓冲区开发实例

1:动态配置环形缓冲区大小在原始实现中,我们固定了缓冲区大小为 RINGBUFF_LEN = 64。例如,在资源受限的嵌入式系统中,我们可能需要根据内存情况和数据流量动态调整缓冲区大小。2:增强错误处理机制在实际系统运行中,缓冲区溢出或数据丢失是常见的问题。对环形缓冲区进行进一步的优化和功能扩展,以应对更复杂的实际应用场景,特别是针对 CAN 总线消息处理的场景。这种方式使缓冲区大小完全可控,能够

#单片机#c语言#架构 +1
基于Linux驱动的可见光通信方案 —— 开源 OpenVLC 平台入门(附 BeagleBone Black 驱动简单解析)

它把硬件、驱动、协议栈全部开源,让通信、光学、嵌入式甚至艺术设计等不同背景的同学都能用 ≈ 60 美元 的成本快速搭出一套“用灯上网”的原型系统。OpenVLC 选用 BBB 做核心,不是拍脑袋的决定,而是“实时 PRU + 丰富 GPIO + 开源生态”三重优势叠加的结果。光电器件低功耗 LED ×2、高功率 LED ×1、光电二极管 PD ×1低功耗 LED 同时承担 TX/RX,节省成本。P

#c语言#架构#单片机 +2
在GD32F470微控制器中,将中断向量表地址设置为SDRAM的起始地址(如0xC0000000)的原因

将中断向量表地址设置为SDRAM的起始地址是为了确保程序在SDRAM中运行时,处理器能够正确地找到中断服务例程。这是因为在Cortex-M内核中,中断向量表的地址决定了中断处理的入口点,而这个入口点必须与程序的实际运行位置一致。

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#算法#机器学习#人工智能
水下双目测距技术:原理、修正与动态标定

通过激光测距仪辅助标定、深度学习增强图像处理以及多传感器融合等技术,水下双目测距系统在复杂水下环境中表现出了更高的鲁棒性和精度。通过激光测距仪与双目相机结合,建立二者的位置关系,利用激光测距仪的高精度测量值校正双目相机的初始标定参数。在目标位姿估计方面,Li等人使用改进的YOLO-T算法获取目标物体的精确轮廓,并结合特征点排序算法进行定位,避免了人工标记。研发的水下双目视觉测量软件已集成于水下机器

#c++#机器人#算法
出现“ping不通但可以远程连接”的情况可能由以下原因导致

• 解决方案:检查远程连接协议的配置,确保其正常工作。• 原因:防火墙或安全软件可能阻止了ICMP数据包(ping使用的协议),但允许了远程连接所需的协议(如TCP)。• 原因:网络设备(如路由器、交换机)的配置错误或故障可能导致ICMP数据包无法正常传输,但远程连接协议不受影响。• 原因:网络中可能存在链路故障或路由配置错误,导致ICMP数据包无法到达目标设备,但远程连接协议的路径仍然畅通。•

#c++#c语言#linux +1
从春晚《秧bot》出发_开着高达无视地形,无视介质的征途梦想

具身智能的未来展望具身智能的未来充满了无限可能。从工业制造到医疗健康,从环境监测到军事国防,具身智能的应用前景广泛且深远。随着技术的不断进步,具身智能将逐渐融入我们的生活和工作,为人类社会的发展带来更多的创新和变革。(一)技术创新推动应用拓展• 多智能体协同:通过跨域技术,不同类型的智能体将在不同的任务场景中实现高效的协同作业。例如,无人机编队可以与地面机器人、水下机器人等进行协同,完成复杂的任务

#无人机#机器人#汽车
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