目录1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker1.1.卸载（可选）1.2.安装docker1.3.启动docker1.4.配置镜像加速2.Docker的基本操作2.1.镜像操作2.1.1.镜像名称2.1.2.镜像命令2.1.3.案例1-拉取、查看镜像2.1.4.案例2-保存、导入镜像2.
STM32硬件I2C移植U8G2需要准备的东西STM32硬件I2C移植U8G2u8g2配置U8g2源码下载U8g2源码配置STM32CubeMX代码生成生成32工程导入KEIL适配驱动初始化优化Background:U8g2是Arduino上一个广泛使用的屏幕显示库，有着丰富的库函数实现功能，之前做的OLED桌面天气小摆件就是基于U8g2库的，最近在使用STM32想着移植U8g2发现大多数是基于软件I2C的，于是准备使用硬件I2C驱动OLED显示屏0.96寸OLEDSSD1306参考链接：u8g2stm32移植记录视频链接：BilibiliSTM32HAL库硬件IIC移植u8g2库u8g2配置
有人可以解释一下为什么我一直在androidstudio中收到这个警告吗？这很烦人，因为它填满了整个日志，然后要搜索我必须不断滚动的内容。即使我选择“仅显示选定的应用程序”，此警告仍会继续显示。我正在使用默认的Android模拟器来测试我的应用程序。01-1515:51:13.3041338-1361/?W/audio_hw_generic:HardwarebackingHALtooslow,couldonlywrite0of720frames...01-1515:51:14.3241338-1361/?W/audio_hw_generic:HardwarebackingHALtoos
日前，CODESYS（欧德神思）软件集团领导到访创龙科技，进行深度合作洽谈与技术交流。 图1 合影与会人员有欧德神思软件系统（北京）有限公司副总经理孙伟杰（左三）、技术总监王伟（左一），广州创龙电子科技有限公司总经理朱雅（右二）、产品经理丁度树（右一）、销售总监蔡金杰（左二）。 壁合：软硬件品牌厂商，强强联合CODESYS是提供自动化软件开发平台中间件的跨国企业，创龙科技是提供嵌入式产品平台的知名企业，双方在工业自动化领域的客户高度重合。CODESYS和创龙科技的深入合作，将为客户提供更深层次的软硬件一站式解决方案，进一步缩减客户项目开发周期，大大减少客户项目开发中软硬件适配等问题。 未来，创
👉个人主页：highman110👉作者简介：一名硬件工程师，持续学习，不断记录，保持思考，输出干货内容SGMII接口到底能不能直接出光模块？先说结论：我认为可以，但是有限制，此时的光口只支持强制模式，不支持自协商。如果对端是1000base-X接口，对端也需要把自协商关闭才能与SGMII直出的光口建立连接。为什么SGMII明明是媒体独立接口，也就是MAC和PHY之间的接口，为什么又能直接出光模块，直接和传输媒体打交道呢？下面分析原因。我们先来梳理一下串行接口的主要技术的由来。首先，诸如GMII或者RGMII等并行口数据线较多，占用PCB面积和引脚多，同时不同走线之间的skew和串扰会影响数据速
我有一台“旧”机器，足以开发我的第一个Android市场应用程序，但只能使用Java!我最近尝试了Kawa和Scala(大约六年前我使用LISP/Scheme转向函数式编程，从那时起我吸收了Erlang和Haskell)并且我必须说我真的很喜欢Scalas的简洁性，而Kawa仍然很棒(很久以前就在一个项目中使用它)。但是...当“dx”程序在kawa.jar文件上运行时，在我的机器上“dexing”时的构建时间是几分钟(!)。有谁知道是否可以“缓存”或“预构建”Jar文件，以便desxing进程只执行已更改的内容。看到它对我使用的jar文件进行dex处理，即使它们与上次相同，我也感到有
文章目录0前言1主要功能2硬件设计(原理图)3核心软件设计4实现效果5最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计基于单片机的自动晾衣架设计与实现(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿项目分享：https://gitee.com/sinonfin/sharing1主要功能整个系统的工作过程为，单片机通过检测
我的目标是使用AndroidMediaCodec对视频流进行解码，然后使用输出图像在native代码中进行进一步的图像处理。平台:ASUStf700tandroid4.1.1。测试码流:H.264fullHD@24frm/s在内置Tegra-3SoC的情况下，我指望硬件支持视频解码。在功能上，我的应用程序按预期运行:我确实可以访问解码器图像并妥善处理。但是，我遇到了非常高的解码器CPU负载。在接下来的实验中，进程/线程负载是通过adbshell中的“top-m32-t”测量的。为了从“top”获得可靠的输出，所有4个cpu内核都通过运行几个线程以最低优先级永远循环来强制激活。这可以通过
transformers目前大火，但是对于长序列来说，计算很慢，而且很耗费显存。对于transformer中的selfattention计算来说，在时间复杂度上，对于每个位置，模型需要计算它与所有其他位置的相关性，这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上，selfattention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数，这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长。因此，对于非常长的序列，这种二次复杂度会导致计算和内存消耗急剧增加，使得模型在处理这样的输入时会变得相对缓慢且需要大量内存。这也是为什么对于超长序列，可能需要采取一些策略，如切分成短序列进行处理，或者使
我正在开发用于解码实时H264AnnexB流的Android硬件加速视频解码器。经过一番研究，似乎我需要亲自动手才能做到这一点。我遇到了几个关键字，如OMXCodec、Android的操作系统stagefright和ffmpeg的stagefright、MediaCodecAPI、GStreamer。我也开始知道-硬件不可知的实现无法支持所有供应商的硬件。在这个阶段，所有这些都让我感到困惑，因为我没有找到任何直接的资源来推进其中任何一个。我的要求是-Android硬件加速视频解码器至少支持高通的骁龙、三星的Exynos和Tegra实现必须在本地C/C++层(而非Java层)Androi
