读完之后大家可能对神经网络有了一些了解，可能你们会恍然大悟：噢，也就那么回事，不就是做数学运算嘛？但是，这只是神经网络的九牛一毛罢了。从前的人们也是这样看神经网络的，智商不够，算力来凑呗。但是随着卷积神经网络CNN等等的兴起，人们发现臃肿的神经网络也可以变得轻巧灵动，并且迸发出巨大的应用，这也是我们为什么要学习和研究神经网络的原因。两千多字下来了，相信大家也看累了，下一篇我们就一起来手把手实操一遍

蓝桥杯对于定时器这部分的考察主要集中在定时器中断PWM输出以及输入捕获三个方面，本节课着眼于应用，介绍一下定时器的使用。

之前在专栏里已经介绍过LCD相关库文件的移植，今天来介绍一下对于LCD屏幕的使用技巧。

纵观多年考题，LED和按键检测作为必考的一个部分同时也作为GPIO的重点考察内容一直都是我们必须要掌握的部分。本节课带着大家，从底层硬件开始，把GPIO的这两个考点学的清清楚楚！GPIO虽然简单，但是如果认真说道的话内容其实也很繁杂，更高级的用法是在寄存器的级别，通过操控ODR寄存器等对GPIO进行操作，这个层面会比HAL库更加高效。下一节我们将重点学习定时计数器的相关内容。

点云深度学习研究综述 摘要：点云作为三维空间中的离散点集数据，在自动驾驶、机器人感知等领域具有重要应用。本文首先解析点云数据的本质特性（无序性、稀疏性和不均匀性），随后系统梳理点云深度学习的三大核心任务：分类、分割和检测。在特征提取方法方面，重点分析了早期两大技术流派：体素化方法（如VoxNet）通过3D卷积处理网格化数据，2.5D投影方法（如MVCNN）则利用2D卷积处理投影视图。研究指出，点云

本文介绍了在VSCode中调试Python代码的两种方法：简单快速调试和高级调试配置。首先需要安装Debugpy插件，然后通过自动调试或编辑launch.json文件实现调试功能。重点讲解了launch.json中关键配置项的含义，包括name、type、request、program、console、cwd、python、args和env等，并提供了实用的配置模板。 此外，文章详细说明了三种断点

本文介绍了在Linux系统下配置mmdetection3d开源3D检测框架的详细步骤。首先需要准备支持CUDA 10.0以上的GPU环境，并正确安装CUDA工具包和conda环境管理工具。配置过程主要包括：创建Python 3.8的conda环境、安装PyTorch、MMDetection引擎和MMDetection3D库，以及安装必要的稀疏卷积(spconv)库。最后给出了两种验证安装成功的方法

简单介绍ROS订阅与发布模型以及一个简单的发布者Python程序实现。

前面我们学习了ROS当中的“发布--订阅“模型，知道了两个节点之间通过话题进行异步通信的具体方式。但是订阅与发布模型存在一个小小的问题，那就是当订阅者需要获得不同的数据时，发布者并不会根据订阅者的需要对发送的话题数据进行调整，它只负责发送设定好的话题数据。因此。针对这种情况，我们需要采用一种新的通信方式，它必须是同步的，请求一次数据，返回一次数据；多对一的，可以有多个客户端，但提供服务的服务端有一

在EDA设计中，熟悉和知晓常用封装的尺寸大小是一项基本功。对于各项参数的解释：其中A、B分别为贴片元件上下焊盘的宽度文章部分内容来自网络，联系侵删。