本文详细介绍了如何从Keil迁移到VSCode+EIDE插件搭建STM32开发环境，涵盖环境配置、项目迁移、调试技巧及效率提升方法。通过现代化工具链和智能编码辅助，开发者可显著提升嵌入式开发效率，适用于单片机项目开发和调试。

1.png由于我个人是订阅号，没权限，就借了朋友一个账号先设置域名，我这里直接看他的域名了2.png当然我们没有他的域名的权限，而且为了测试方便，把我们本地的host改一下映射到他的域名上3.png我这里用的fiddler改的，自己改的时候直接改host文件也是可以的除了域名之外，还需要appId和AppSecret从微信公众号平台找一下4.png然后配一下自己的访问链接https://open.

我有一个应用程序在端口12201上接收大量UDP流量,我注意到一些UDP数据包永远不会进入应用程序(仅由内核接收).我跑的时候netstat -c --udp -an | grep 12201我可以看到Recv-Q几乎总是126408,很少低于,从未超过：Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address Stateudp 126408 0 :::1

对oracle的字符串进行拆分运行环境：oracle11g、pl/sql developer利用oracle程序块将"1,2,3,“这个字符串进行切割，取出"1”、“2”、"3"来。可以利用substr函数和instr函数这俩函数，substr函数作为手术刀，instr函数作为标记切割位置的标尺(有点像操作系统里的head,tail那一套)先回顾一下这俩函数的语法SUBSTR(字符串,截取起始位置

最近两个月将12年开发的果蔬行业ERP升级到.NET Core，表结构变化比较大，迁移数据比较麻烦，所以写一个迁移程序来解决。为了减少代码量，决定用EF Core。EF Core中提供了一个命令Scaffold-DbContext，可以从数据库表生成模型类。使用Scaffold-DbContext命令需要项目中安装 Microsoft.EntityFrameworkCore.Design 和 Mi

前言图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region P

出错提示：操作无法完成，因为磁盘管理控制台视图不是最新状态。请使用刷新任务刷新此视图。如果问题仍然存在，请关闭磁盘管理控 制台，然后重新启动磁盘管理或重新启动计算机。方法一：1、这个出错提示只是说明了磁盘管理、移动盘等部位有异常状态。所以，同样的提示，不一定是同样的出错原因导致的，故可以尝试不同的方法来解决问题。右键点击问题磁盘→属性。2、磁盘属性→硬件→点选问题磁盘→属性3、策略→去掉 启用磁.

前言图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region P

任何自动语音识别系统的第一步是提取特征，即识别音频信号的组成部分，这些组成部分有助于识别语言内容，并丢弃所有其他携带的诸如背景噪声、情绪等信息的东西。理解语音的要点是人类产生的声音被声道的形状过滤，包括舌头，牙齿等。这种形状决定了声音是什么样的。 如果我们能够准确地知晓该形状，我们就能准确地表示其产生的音素(phoneme)。 声道的形状以短时功率谱的包络的形式表现出来，而MFCC的作用就是是准确

PAD默认屏幕显示方向是竖着显示,改成默认横屏显示需要将屏幕的默认显示方向顺时针旋转90度.android显示系统的核心是surfaceflinger,它为所有的应用程序提供显示服务,它能够将各种应用程序的2D,3D surface进行组合,合并最终得到的一个main surface数据送入framebuffer,显示的翻转和旋转也是由surfaceflinger完成的,我们大致分析下surfac