继上一篇笔记，成功启动了liteos_m内核，可以创建线程了，也能看到shell控制台了。今天研究文件系统，让控制台相关文件命令如mkdir和ls能工作。liteos_m内核支持fatfs和littlefs两个文件系统，fatfs适用于SD卡，littlefs适用于NORFLASH，如W25Qxx系列。我的板子上刚好有W25Q64，试试接入littlefs文件系统。基于之前的研究经验，进入makemenuconfig看看文件系统相关选项，先把它选上：当启用文件系统后，LOS_KernelInit会调用OsVfsInit进行初始化，OsVfsInit又会调用LfsInit初始化littlefs，
博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有16年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。目录研究的背景:研究或应用的意义:国外研究现状:国内研究现状:研究内容:研究方法:技术路线:关键技术:预期成果:创新之处:功能设计:研究的背景: 随着互联网的发展，移动设备的普及，人们对于随时随地记录信息的需要越来越强烈。云笔记作为一种新兴的信息记录方式，以其便捷性和可扩展性受到了广泛的欢迎。云笔记小程序作为一种基于云笔记的移动应用，可以满足用户随时随地记录、查看、分享信息的需要，具有广阔的市场前
关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。这比普通的机器学习，更少的人工特征训练的参与，机器更加自主的学习。人既是加快了机器学习的性能，但同时也是束缚，要想解决更多的问题，获得更高级的智能，目前这是较好的出路。从学习方法上看：深度学习通过端到端的解决问题，来完成学习过程。有额就是只管输入和输出这两端，不需要将学习过程分为较小的步骤，然后再去合并输出。从数据依赖上看：深度学习需要使用大量的数据，由于是自发的学习，很多时候可解释性并不好。而普通
芙Spyder作为python的开发环境还是很好用的，在MAC笔记本里直接下载Spyde安装即可。安装完成以后目录在：/Applications/Spyder.app/Contents此目录下有几个子目录如下：Frameworks Info.plist MacOS PkgInfo Resources _CodeSignature其中可执行文件Spyder和python在MacOS的子目录下；资源包都在Resouces子目录下如果在MacOS目录下执行python命令，会出现报错；但是在Spyder的GUI界面里运行python代码是没问题的。./pythonCouldnotfi
介绍摘要作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出聚焦边框自身形状与尺度的边框回归方法。首先我们对边框回归特性进行分析，得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。接着基于以上结论我们，我们提出了Shape-IoU方法，其能够通过聚焦边框自身形状与自身尺度计算损失，从而使得边框回归更为精确。最后我们通过大量的对比实验来验证本文方法，实验结果表明本文方法能够有效提
刷题1022.从根到叶的二进制数之和题目描述：思路一（dfs深搜万能版）思路二（栈迭代巧解版）总结Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读！！！下一篇文章见！！！1022.从根到叶的二进制数之和题目描述：题目给出一棵二叉树，我们需要统计计算每条路径的二进制之和。给出的测试用例是1,0,1,0,1,0,1则运算为：(100)+(101)+(110)+(111)=4+5+6+7=22。难点就在于如何进行每个节点的储存计算，一般来说二叉树都会使用遍历或栈来进行运算。那就让我们来看看这个题如何完美解答吧！！！思路一（dfs深搜万能版）一般我们遇到二叉树都会想到遍历，但是这道题我们需要做到是如何记录该节点之前
1. 认知能力1.1. 认知能力是人工智能从一开始就面临的核心挑战1.2. 卡雷尔机器人1.2.1. 解决卡雷尔问题的关键在于提前了解障碍物的位置，并让卡雷尔绕过它们1.2.2. 人类程序员可以看到网格，即卡雷尔世界的全景地图1.2.2.1. 狭义人工智能解决方案，依赖于更好的地图绘制技术1.2.3. 使用汽车上的激光雷达、摄像头和传感器来构建它所处空间的3D模型1.2.4. 在这个3D模型里，没有汽车“识别”出来的“物体”，有的只是使用机器学习识别的可导航区域和非
基于vivado2023.2第1个工程用ZYNQ的PL(FPGA)设计流水灯程序员的第一个程序都是helloword，在FPGA领域，点亮一个LED灯的意义相当于helloword，你可以在过程中了解项目从创建到运行的完整流程，下面我用图文来详细介绍每一步的操作。1、具体步骤1)具体步骤新建一个VIVADO工程，打开软件选中CreateProject,如下图所示2）点击NEXT，在出现的第二个对话框“Projectname”中输入工程名；在“Projectlocation”中选择保存路径；勾选“Createprojectsubdirectory”，最后点击“Next” 备注，所有的路径均不能出
1.前言 之前用过很长一段时间的Quartus和Vivado，第一次用国产的安路fpga时,需要使用配套的软件TangDynasty,软件如下图。2.新建工程 打开软件，新建工程。点击project,然后点击newproject ①工程取名：projectname ；建议取英文名称。 ②工程路径：projectpath ；建议整个路径全是英文。 ③器件系列：devicefamily ；选择自己开发板的芯片。
第一部分应用数学与机器学习基础 本部分包含四个章节：线性代数、概率与信息论、数值计算和机器学习基础。在这部分介绍了深度学习所需的重要的基本数学概念。以及机器学习的基本目标，并描述了如何实现这些目标。四个章节层层递进，由浅入深逐步介绍到深度学习技术。第2章线性代数目录1、标量、向量、矩阵和张量2、矩阵和向量相乘3、单位矩阵和逆矩阵4、线性相关和生成子空间5、范数 线性代数作为数学的一个分支，主要是面向连续数学而非离散数学，被广泛应用于科学和工程中。掌握好线性代数对于从事机器学习算法（尤其是深度学习算法）相关工作而言，是非常重要的。 如果已掌握线性代数相关知识，可以跳过本章。如果未接触或已忘
