文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍，可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性：延时（数据无需往返服务器）隐私（没有任何个人数据离开设备）连接性（无需连接互联网）大小（缩减了模型和二进制文件的大小）功耗（高效推断，且无需网络连接）官方目前支持了大约130中可以量化的算子，在查阅大量资料后目前自定义的算子使用tflite导出任然存在较多问
链接：https://pan.baidu.com/s/1V0E9IHSoLbpiWJsncmFgdA?pwd=1688提取码：1688 教学内容：1、ADCS3C2440的A/D转换器包含一个8通道的模拟输入转换器，可以将模拟输入信号转换成10位数字编码。在A/D转换时钟频率为2.5MHz时，其最大转换率为500KSPS（5个时钟周期完成一次转换）输入电压范围为0～3.3V。AD转换接口中的AIN[7]-AIN[4]四个通道为触摸屏的模拟信号输入口,低4位通道为普通的AD通道。外AD转换：A[3]-A[0]1）、设置ADCCON寄存器通过ECFLG[15]可以查询是否转换完成，PRSCEN[1
若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/136535848各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（七十五）：相机标定矫正中使用remap重映射进行畸变矫正》下一篇：持续补充中…前言 知道图像畸变矫映射的原理之后，那么如何
鲲鹏开发框架插件工具鲲鹏应用开发面临的问题 开发 1.缺乏鲲鹏亲和开发的实时引导 2.缺乏对鲲鹏特点的检查工具 3.依赖库生态难以快速获取 编译调试 1.难以充分利用微架构性能优势 2.无多样算力编译和调试能力 测试 1.兼容性测试工作量大 2.应用的安全性、稳定性、性能及功耗等问题难以保障 学习、体验、开发、测试环境难以快速获取，开发者及兴趣爱好者难以快速上手，鲲鹏原生开发者驱需面向开发、编译调试、测试鲲鹏原生开发工具及配套资料。便捷使用鲲鹏架构优势、降低开发难度、提升开发效率 场景化SDK 1.安全性计算SDK2.高性能计算SDK3.通用计算SDK 启发式编程 1.编码启发式调试2.依赖查
一、概述 硬件：基于STM32F407VET6编写 软件：使用两个GPIO口，一个用作串口发送TX,一个用作串口接收RX，采用的是定时器模拟 时序。二、串口简介 要模拟串口，首先肯定是需要了解串口的协议，根据协议来编写程序。 UART的通信方式是由1个起始位，8个数据位，包含一个奇偶校验位，和结束位构成。在本次的设计中默认为波特率为9600，停止位为1位，8位数据位，无奇偶校验位。 先介绍起始位，从高电平跳变为低电平，表示通信开始。再来简单介绍下波特率，单位时间内传送码元符号的个数，波特率9600，也就是1s内传送960
文章目录Day3700.动态规划理论基础01.斐波那契数（No.509）题目笔记代码02.爬楼梯（No.70）题目笔记代码03.使用最小花费爬楼梯（No.746）题目笔记代码Day3700.动态规划理论基础最常见的动态规划题目其实就是求最值，比如说股票问题、背包问题，都是在求使用怎样的策略能使得整个系统达到一个最优化的状态。这是否和贪心比较类似呢？其实贪心算法和动态规划算法的区别还是比较大的，贪心算法每一次的最优解一定包含上一次的最优解，是局部的最优推出全局的最优，而动态规划的最优解不一定包含前一次的最优解，而是有可能是由更前面的部分推出的，所以通常通过dp[]数组来将前面的所有最优解来保存下
静态路由路由环路静态路由选路原则：尽量选择路径最短的路由条目扩展配置：负载均衡：当路由器访问同一个目标且目标具有多条开销相似的路径时，可以让设备将流量拆分后延多条路径同时进行传输，以达到叠加带宽的作用。环回接口：路由器上配置的一个虚拟接口，一般用于网络测试，不需要设备支持。 [R7]interfaceLoopBack0 进入环回接口，该接口编号为0手工汇总：当路由器可以访问多个连续的子网时，若均通过相同的下一跳，可以将这些网段进行汇总计算，之后仅编撰汇总后的静态路由即可达到减少路由条目，提高转发效率的目的。路由黑洞：在汇总中若包含实际不存在的网段时，可能会使数据包有去无回，造成
记录一次openstack的学习和部署openstackOpenStack是一个自由、开源的云计算平台。它主要作为基础设施即服务（IaaS）部署在公用云和私有云中，提供虚拟服务器和其他资源给用户使用。该软件平台由相互关联的组件组成，控制着整个数据中心内不同的厂商的计算、存储和网络资源的硬件池。用户可以通过基于网络的仪表盘或者命令行工具管理。应用场景：OpenStack是基础设施即服务（IaaS）软件，让任何人都可以自行创建和提供云计算服务。核心服务组件OpenStack的主要部分（组件）：Nova（计算服务）：Nova是OpenStack的计算服务组件，用于管理和调度虚拟机实例。它允许用户创建
EventListener和EventTrigger控件自带组件的局限性其实我们常见的复合控件只提供一些简单的事件监听，如按钮有点击抬起的监听，对长按等其他交互方式的事件监听不大支持。NGUI的监听函数给NGUI对象添加Collider，在其挂载的脚本中编写对应的NGUI的函数，在运行时候会通过反射来进行匹配调用函数。usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;namespaceNGUILearn{publicclassNGUIPractice:MonoBehaviour{voidStart(
线性代数——平面向量学习笔记首发于洛谷。定义及用语说明无特殊说明，下文的向量均指自由向量且是平面向量。向量，英文名为vector，目前没有准确而统一的中文翻译。在物理学科，一般翻译成「矢量」，且与「标量」一词相对。在数学学科，一般直接翻译成「向量」。对于向量的乘法：物理数学直译俗称标量积数量积内积点积矢量积向量积外积叉积物理和数学上的用语采用了意译的方法，分别表示运算的结果为标量和矢量。在数学学科，通常也可以翻译成「内积」和「外积」，是两个名词的直译。而「点积」和「叉积」是根据运算符号得来的俗称，这种俗称也很常见。本文采用「点积」和「叉积」的表达方法，大概因为作者读过一篇不大正统的文章。在数学
