系列文章目录STM32------串口理论篇rt-thread------串口（二）发送篇rt-thread------串口（三）接收篇rt-thread之fal移植rt-thread之生成工程模板文章目录系列文章目录前言一、串口的配置step1：通过串口名字找到串口句柄step2：配置串口参数step3：设置串口接收回调函数step4：打开串口设备前言UART（UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter）通用异步收发传输器，UART作为异步串口通信协议的一种，工作原理是将传输数据的每个字符一位接一位地传输，是在应用程序开发过程中使用频率最高的数据总线。
目录重要的参考链接第一步：更改权重文件第二步：将数据集整理为coco数据集的格式第三步：更改detr.py第四步：在终端设置训练参数进行训练第五步：检测效果，但是没有没有打印出来那些map指标重要的参考链接视频学习-关于DETR的讲解合集：DETR源码讲解：训练自己的数据集（这个小姐姐讲的很清楚，还有另外一个视频关于DeformableDetr的，DeformableDetr论文思想讲解（一听就会））这小姐姐自己写了一个预测代码，但是还没有公布出来的，我在这个博客中看到有分享predict.py，可以好好看一下：windows10复现DEtectionTRansformers（DETR）并实现
参考https://blog.csdn.net/qq_44808827/article/details/125326909https://blog.csdn.net/dystsp/article/details/125949720?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-125949720-blog-125326909.235^v38^pc_relevant_sort_base2&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_rele
大模型风起云涌，正在从虚拟世界进入现实世界。谷歌DeepMind日前推出RoboticTransformer2（简称RT-2）大语言模型，让人类可以通过纯语言命令优化机器人控制，迈出了重要一步。不同于此前的大模型，这是一个“视觉-语言-动作”（vision-language-action，简称VLA）模型。业界认为，谷歌此举是想打造可以适应人类环境的通用机器人，类似于机器人瓦力或者C-3PO。谷歌RT-2无需针对特定任务专门训练当人类需要学习某项任务时，往往会通过阅读和观察来实现。RT-2有点类似，它用到了大语言模型（也就是驱动ChatGPT的技术）。RT-2从网上寻找文本和图片，然后训练模型
睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台学习前言源码下载DETR实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型c、位置编码2、编码网络Encoder网络介绍a、TransformerEncoder的构建b、Self-attention结构解析3、解码网络Decoder网络介绍4、预测头的构建三、预测结果的解码四、训练部分1、计算Loss所需内容2、正样本的匹配过程3、计算Loss训练自己的DETR模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测学习前言基于Transformer的目
睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台学习前言源码下载DETR实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型c、位置编码2、编码网络Encoder网络介绍a、TransformerEncoder的构建b、Self-attention结构解析3、解码网络Decoder网络介绍4、预测头的构建三、预测结果的解码四、训练部分1、计算Loss所需内容2、正样本的匹配过程3、计算Loss训练自己的DETR模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测学习前言基于Transformer的目
1、SystemInit()函数该函数位于启动文件中的Reset_Handler中(具体实现在GD32位于system_gd32f4xx.c，STM32位于system_stm32f4xx.c中，几乎所有的文件，你只要把gd换成st就能找到对应的文件)，gd的叫startup_gd32Fxxx.s，一般st的也是类似的名字，像startup_st32Fxxx.s,（其实就是兆芯抄的别人的。。）xxx是对应的芯片的具体型号，例如我用的gd32f450,和stm32f427的芯片，二者可以pintopin互换。两款芯片，在该函数中都是做了reset操作，例如重置向量表，rcc时钟，失能中断等等，两
7月29日消息，据外媒报道，日前，谷歌推出一款名为Robotics Transformer2(RT-2)人工智能学习模型，旨在使其机器人更加智能。据悉，RT-2是一种视觉语言行动模型的新版本，可教会机器人更好地识别视觉和语言模式，以解释指令，并推断出最适合请求的对象。该公司在一篇论文中表示，新模型在网络和机器人数据上进行训练，利用谷歌自己的Bard等大语言模型的研究进展，并将其与机器人数据，如要移动的关节结合起来。它还能识别除英语以外的其他语言的方向。多年来，研究人员一直试图给机器人灌输更好的推理能力，以解决如何在现实环境中生存的问题。但在现实生活中，机器人需要更多的指导才能为人类做一些简单的
目前DETR类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但DETR算法模型复杂度高，推理速度低，严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署，加大了学术研究和产业应用之间的鸿沟。来自华为诺亚、华中科技大学的研究者们设计了一种新型的DETR轻量化模型Focus-DETR来解决这个难题。论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.12612代码地址-mindspore：https://github.com/linxid/Focus-DETR代码地址-torch：https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/Foc
基于picortc设备驱动开发I/O设备框架RTC设备功能配置——启用SoftRTC功能配置——启用NTP时间自动同步功能配置——启用硬件RTCRT-Thread的RTC（实时时钟）设备为操作系统的时间系统提供了基础服务。应用层对于RTC设备一般不存在直接调用的API，使用者中间接通过设备的control接口完成交互。I/O设备框架I/O设备模型框架，如下图所示，它位于硬件和应用程序之间，共分为I/O设备管理层、设备驱动框架层、设备驱动层。I/O设备管理层实现了对设备驱动程序的封装。应用程序通过I/O设备管理接口获得正确的设备驱动，然后通过这个设备驱动与底层I/O硬件设备进行数据（或控制）
