0工具准备1.野火stm32f407霸天虎开发板2.LAN8720数据手册3.STM32F4xx中文参考手册1MAC及DMA配置1.1使能ETH时钟stm32的ETH外设挂载在AHB1总线上，位于RCC_AHB1ENR的bit25-bit27：相关语句如下：RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_ETH_MAC|RCC_AHB1Periph_ETH_MAC_Tx|RCC_AHB1Periph_ETH_MAC_Rx,ENABLE);1.2复位MAC寄存器直接调用ETH_DeInit函数来复位ETH外设voidETH_DeInit(void){RCC_AHB1P
本文主要内容对通过相机参数计算图像上的二维坐标到三维坐标的映射进行简单探讨。参考资料： 学习的话直接看他们的就好，我仅是拾人牙慧，拿GPT写给自己看的，图也是直接搬运的别人画的，以下链接有很完善的理论研究和代码提供。https://medium.com/@susanne.thierfelder/head-pose-estimation-with-mediapipe-and-opencv-in-javascript-c87980df3acbhttps://medium.com/@susanne.thierfelder/head-pose-estimation-with-mediap
目录背景预先准备Nvidia-container-toolkit架构架构依赖关系离线安装安装顺序软件下载安装测试背景需求：实验室内通过Docker搭建隔离环境保证各用户数据安全和服务器环境安全，防止软件环境混杂造成莫名其妙的bug，容器内需要能够调用显卡资源。预先准备本文的内容基于以下软件版本：Docker：Dockerversion20.10.17,build100c701CUDA：NVIDIA-SMI510.68.02DriverVersion:510.68.02CUDAVersion:11.6系统：Ubuntu20.04.4LTSNvidia-container-toolkit架构Nvi
背景和边框1.border-image该属性用于定义元素边框的背景图像语法：border-image:none|url(img)imagesection[/imagewidth]imaghandling其中imagesection定义用于边框不同部分的图像部分。imagesection值可以由图像上的4条分隔线组成，每条线以像素或者百分比为度量。imaghandling可以定义的三个关键字，用于控制分隔线中间的区域可以被拉伸（strench）、重复（repeat）、平铺（round）。border-image的速写属性：border-image:sourceslicewidthoutsetre
不同于移植官方DMP库，在别人标准库基础上移植会更加简单，只要按我的步骤一步一步来，基本不会错，本移植过程适用于F1和F4系列。MPU6050在电赛和制作平衡小车中很常用，所以我记录下来，方便后来者使用，移植过程有什么问题欢迎在评论区留言，我会看的。文章目录一、资料准备二、STM32Cube配置2.1基础配置2.2IIC配置2.3HAL库IIC初始化BUG修改(重点，不修改初始化不了)三、代码移植3.1添加文件到工程中并添加头文件路径3.2开始调教代码四、演示一、资料准备本次实验代码基于Github上一个项目进行，该项目是基于标准库移植的MPU6050代码，所以我们的任务就是将标准库换到HAL
ChatGPT大战，Meta为何迟迟没有动作？就在今天，路透社记者挖出了一个大瓜，原因让人瞠目结舌——相比谷歌、微软等大厂，Meta跑AI时，用的竟然是CPU！很难想象，在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代，一个科技巨头竟然能用CPU坚持这么久。虽然他们也曾尝试过自研AI芯片，但最终遭遇滑铁卢。现在，ChatGPT引爆的生成式AI大战打得昏天黑地，这就更加剧了Meta的产能紧缩。用CPU训练AI，Meta怎么想的？Meta迟迟不肯接受用GPU的原因，令人匪夷所思。GPU芯片非常适合AI处理，因为它们可以同时执行大量任务，从而减少处理数十亿条数据所需的时间。然而，GPU也比其他芯片更昂贵，英伟
一、安装前提示！！(如果时间过久出现改动，此教程可能出现一些新bug！)1.来自tensorflow官方信息Note:GPUsupportonnative-Windowsisonlyavailablefor2.10orearlierversions,startinginTF2.11,CUDAbuildisnotsupportedforWindows.ForusingTensorFlowGPUonWindows,youwillneedtobuild/installTensorFlowinWSL2orusetensorflow-cpuwithTensorFlow-DirectML-Plugin概要
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
实现目的：利用ADC采集光敏传感器/烟雾传感器的值，并利用串口打印实验平台：正点原子精英版一、简介1.DMA的介绍参考：STM32hal库使用笔记（四）DMA—内存到内存/内存到外设_乱码小伙的博客-CSDN博客2.ADC简介 ADC（Analog-DigitalConverter）模拟-数字转换器ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量，建立模拟电路到数字电路的桥梁； 12位逐次逼近型ADC，1us转换时间； 输入电压范围：0~3.3V，转换结果范围：0~4095； 18个输入通道，可测量16个外部和2个内部信号源； 规则组和注入组两个转换单元，可利用模拟看
我有一个用TensorFlow编写的代码，该代码在CPU上运行，并且运行良好。我正在转移到具有GPU的新机器上，并在新机器上运行代码，但是训练速度并没有提高预期（几乎需要同一时间）。我知道TensorFlow会自动检测GPU并在其上运行操作（https://www.quora.com/how-do-i-automational-put-all-my-compoint-in-a-a-gpu-in-in-in-tensorflow）＆amp;（（https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu).我是否必须更改代码才能使其在GPU上手动运行操作（现在
