文章目录前言先上效果图一、oled？转成想要的分辨率二、Image2Lcd（破解版）三、PCtoLCD2002(完美版)四、oled代码OLED.cOLED.hOLED_Front.h五、实现前言因为stm32学的是b站老师江科自化协的教程，找了很多资料都是基于原子哥的例程，后来借鉴了许多博客，自己写出了这种方法，之后只要取字模就可以显示自己想要的图片了。写这篇博客纯粹是因为学mpu6050的时候被它初始化的蝴蝶图片给搞的开小差了。。。先上效果图原图一、oled？转成想要的分辨率oled是0.96寸的小显示屏，分辨率为12864，为了使Image2Lcd软件能输出12864的图片，我先下载图片
最近在写一个reactnative项目，其中react-native-webview库一些使用着实遇到了不少问题，耗时比较长，现在和大家分享一下。图片上传时选择拍照是很常见的功能，写的h5项目一直调用正常。使用方式大概如下：在H5下这段代码是正常可以使用的，调起相机和图库选择器，但是使用react-native-webview要注意。首先要在AndroidManifest.xml注入权限，大概是如下三个，这个没很认真调研过，有错误可以提出。 权限注入了之后，我认为一切都可以了，没想到这才是坑的开始。相机死活调不出来，经过查资料，大概有以下几种说法：1、原生webview不支持in
最近在写一个reactnative项目，其中react-native-webview库一些使用着实遇到了不少问题，耗时比较长，现在和大家分享一下。图片上传时选择拍照是很常见的功能，写的h5项目一直调用正常。使用方式大概如下：在H5下这段代码是正常可以使用的，调起相机和图库选择器，但是使用react-native-webview要注意。首先要在AndroidManifest.xml注入权限，大概是如下三个，这个没很认真调研过，有错误可以提出。 权限注入了之后，我认为一切都可以了，没想到这才是坑的开始。相机死活调不出来，经过查资料，大概有以下几种说法：1、原生webview不支持in
CloudImageUbuntuCloudImagesUbuntu官网会给各种公有云平台提供cloud镜像,例如AWS,MSAzure,GoogleCloud,以及本地虚机环境例如QEMU,VMware,Vagrant等,这些镜像在https://cloud-images.ubuntu.com上可以下载.UbuntuCloud镜像类型cloud-images.ubuntu.com上面的镜像主要可以分成两大类,daily和release,每个大类里又区分为minimal(最小安装)和普通版本.如果对这些没概念,下载release版本,在releases目录下有从8.04到22.04的各个发行版镜
CloudImageUbuntuCloudImagesUbuntu官网会给各种公有云平台提供cloud镜像,例如AWS,MSAzure,GoogleCloud,以及本地虚机环境例如QEMU,VMware,Vagrant等,这些镜像在https://cloud-images.ubuntu.com上可以下载.UbuntuCloud镜像类型cloud-images.ubuntu.com上面的镜像主要可以分成两大类,daily和release,每个大类里又区分为minimal(最小安装)和普通版本.如果对这些没概念,下载release版本,在releases目录下有从8.04到22.04的各个发行版镜
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
论文题目《Spatial-SpectralTransformerforHyperspectralImageClassification》 论文作者：XinHe1,YushiChen1,*andZhouhanLin2论文发表年份：2021模型简称：SST发表期刊：RemoteSensing Motivation 基于cnn的方法具有空间特征提取的优点，但它们难以处理带有序列的数据，且不善于建模远程依赖关系。而HSI的光谱是一种序列数据，通常包含数百个波段。因此，cnn很难很好地处理HSI。另一方面，基于注意机制的Transformer模型已经证明了它在处理顺序数据方面的优势。为了解决在长距离捕
论文题目《Spatial-SpectralTransformerforHyperspectralImageClassification》 论文作者：XinHe1,YushiChen1,*andZhouhanLin2论文发表年份：2021模型简称：SST发表期刊：RemoteSensing Motivation 基于cnn的方法具有空间特征提取的优点，但它们难以处理带有序列的数据，且不善于建模远程依赖关系。而HSI的光谱是一种序列数据，通常包含数百个波段。因此，cnn很难很好地处理HSI。另一方面，基于注意机制的Transformer模型已经证明了它在处理顺序数据方面的优势。为了解决在长距离捕
一、题目大意标签:数组https://leetcode.cn/problems/rotate-image给定一个n × n的二维矩阵 matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。示例1：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2：输入：matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,16]]输出：[[15,13,2,5],[14,3,4,1],[12,
