目录通信的基本概念通信的方式1.按照数据传送的方式，可分为串行通信和并行通信。1.1串行通信1.2并行通信2.按照通信的数据同步方式，又可以分为异步通信和同步通信。2.1异步通信2.2同步通信3.按照数据的传输方向，又可以分为单工通信，半双工通信，还有全双工通信。3.1单工通信3.2半双工通信3.3全双工通信4.总线通信速率串口通信简介  串口通信串口接口标准和接口种类接口标准接口种类常见通信接口接口上的引脚定义逻辑电平串口数据收发线：交叉连接通信协议通信的基本概念随着单片机的系统的广泛应用和计算机网络的技术普及，单片机的通信功能越来越重要。像在WiFi、蓝牙、GPS、GSM和GPRS这些应用

1.背景介绍智能家居和智能城市是人工智能技术在现实生活中的两个重要应用领域。智能家居通过将传感器、摄像头、微控制器等设备与互联网连接，实现家居设施的智能化控制，提高家居生活的便利性和安全性。智能城市则是通过将大量传感器、摄像头、通信设备等设备与城市基础设施连接，实现城市的智能化管理，提高城市的运行效率和居民生活质量。深度学习是人工智能领域的一个重要技术，它通过模拟人类大脑的学习过程，实现对大量数据的自动学习和模式识别。深度学习技术可以应用于智能家居和智能城市的各个方面，例如家居设施的智能控制、家庭成员的身份识别、家庭设备的预测维护、城市交通流量的智能调度、城市气候变化的预测等。在本文中，我们将

使用块选项eval=FALSE当编织时，可以在rmarkDown文件或r笔记本中抑制块评估。是否有一种方法可以使此应用在rstudio的文档的交互式运行期间进行应用（即使“运行所有块”跳过某些块）？在分析的开头，我有一些块需要一段时间才能运行，后来的部分不依赖。我希望能够采购代码的重要部分，以便我可以继续编写下游的内容，而无需手动逐块进行块，这样我就可以避免在工作区中不需要的零件即可进一步写作。。我已经设置了带有逻辑参数的rmarkDown文档，旨在更改代码的哪些部分需要运行-我的意思是这些作为控制标志，用于何时实际完成并使用该代码，但是我希望我可以使用相同的使用参数以在交互式模式下排除块不在

HowtocreateafunctioninPythonLeaveyour swimclub.py codeopeninVSCode(ifyoulike),thenopenanothernewnotebook,andcallit Files.ipynb.YoualreadyknowhowPython’s import statementworkswiththePSL.Itturnsout import canalsoimportyourcustommodules.And,guesswhat?The swimclub.py fileisaPythonmodule,soyoucanuse impo

   在STM32中编写串口通信数据收发有三种方式：轮询模式（阻塞方式），中断模式（非阻塞方式）以及DMA模式。一.串口通信（中断模式）  打开STM32CubeMX，前部分配置流程如串口数据收发基础（二）节里一样。配置好USART1的基本参数后，接下来就要开启USART1的串口中断了。设置好之后，设置存储路径，选择所用IDE，然后点击GENERATECODE创建工程，openproject打开工程进行全局编译。二.HAL库中串口收发的重要函数（中断模式） 1.非阻塞式发送函数：HAL_UART_Transmit_IT(UART_HandleTypeDef*huart,uint8_t*pDat

《Cache-AidedMECforIoT:ResourceAllocationUsingDeepGraphReinforcementLearning》阅读笔记QuestionContributionRelatedworksSystemmodelnetworkarchitecturecommunicationmodelcomputingmodelcachingmodelProblemformulationOptimizationObjectiveproblemformulationDGRL-BasedResourceAllocationAlgorithmSimulationresultsCon

【深度学习】【部署】Flask快速部署Pytorch模型【入门】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【部署】Flask快速部署Pytorch模型【入门】前言搭建简单的Web服务搭建深度学习的Web服务win10下打包成exe(选看)总结前言Django和Flask都是python的服务框架，Flask相较于Django的优势是更加轻量级，因此尝试用Flask构建API服务，Flask快速部署深度学习模型再打包exe与深度学习模型直接打包exe相比，前者模型只需要加载一次权重就可以一直使用，而后者每一次预测都需要重新加载一次模型权重，严重浪费了

1.背景介绍动态规划(DynamicProgramming,DP)和机器学习(MachineLearning,ML)都是计算机科学领域的重要方法，它们在许多应用中发挥着重要作用。动态规划是一种解决最优化问题的方法，通常用于求解具有重叠子问题的问题。机器学习则是一种利用数据来训练模型的方法，通常用于预测、分类和聚类等任务。随着数据规模的增加和计算能力的提高，动态规划和机器学习的应用范围也在不断扩大。然而，这两种方法在理论和实践上存在一些差异和挑战，需要进一步探讨和解决。本文将从以下六个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明

1. 自动驾驶汽车1.1. 自动驾驶汽车的成功在很大程度上要归功于机器学习，特别是深度学习，尤其是汽车的计算机视觉和决策部分1.2. 自动驾驶汽车具有能够极大改善我们生活的潜力，它们可以大大减少交通事故造成的伤亡1.3. 自动驾驶汽车能够使人类乘客在乘车时间里更具生产力而不会虚度光阴2. 机器学习2.1. 机器学习正被应用在影响人类生活的多个领域的决策中2.1.1. 创建新闻源、诊断疾病、评估贷款申请，甚至给出监狱刑罚建议2.1.2. 当机器在做这些事时，我们如何保证它已经掌握了足够的知识，因而可以作为一个可信赖的决策制定者？2.2. 我们最终必须在人工智能今后的许多积极用途与对其可信度和可能

整理了ACL2020短文EnhancingPre-trainedChineseCharacterRepresentationwithWord-alignedAtt）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址：论文背景  近年来，以BERT为代表的预训练模型在NLP领域取得取得了非常显著的效果。但是，已有的中文预训练模型大多以汉字为基本单位，根据汉字的外部语境学习表征，基于字粒度计算Attention,没有利用中文的分词知识。本文提出了一种新的词对齐注意来挖掘显式词信息，对各种基于字符的中文预训练语言模型的表征进行增强。模型  对于n个字符的输入序列表示为S=[c1,c2,...,cn]S=[c_1,c