目录一、前言二、ST-Link驱动下载三、ST-Link驱动安装四、在Keil中配置ST-Link五、ST-Link固件升级一、前言 ST-LINK是专门针对意法半导体STM8和STM32系列芯片的仿真器。 ST-LINK/V2指定的SWIM标准接口和JTAG/SWD标准接口，其主要功能有： 编程功能：可烧写FLASHROM、EEPROM、AFR等； 编程性能：采用USB2.0接口，进行SWIM/JTAG/SWD下载，下载速度快； 仿真功能：支持全速运行、单步调试、断点调试等各种调试方法，可查看IO状态，变量数据等； 仿真性能：采用USB2.0接口进行仿真调试，单步
目录一、前言二、ST-Link驱动下载三、ST-Link驱动安装四、在Keil中配置ST-Link五、ST-Link固件升级一、前言 ST-LINK是专门针对意法半导体STM8和STM32系列芯片的仿真器。 ST-LINK/V2指定的SWIM标准接口和JTAG/SWD标准接口，其主要功能有： 编程功能：可烧写FLASHROM、EEPROM、AFR等； 编程性能：采用USB2.0接口，进行SWIM/JTAG/SWD下载，下载速度快； 仿真功能：支持全速运行、单步调试、断点调试等各种调试方法，可查看IO状态，变量数据等； 仿真性能：采用USB2.0接口进行仿真调试，单步
[蓝桥杯2022省A]选数异或题目描述给定一个长度为nnn的数列A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1,A2,⋯,An和一个非负整数xxx,给定mmm次查询,每次询问能否从某个区间[l,r][l,r][l,r]中选择两个数使得他们的异或等于xxx。输入格式输入的第一行包含三个整数n,m,xn,m,xn,m,x。第二行包含nnn个整数A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1,A2,⋯,An。接下来mmm行，每行包含两个整数li,ril_{i},r_{i}li,ri表示询问区间[li,ri]\left[l_{i}
[蓝桥杯2022省A]选数异或题目描述给定一个长度为nnn的数列A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1,A2,⋯,An和一个非负整数xxx,给定mmm次查询,每次询问能否从某个区间[l,r][l,r][l,r]中选择两个数使得他们的异或等于xxx。输入格式输入的第一行包含三个整数n,m,xn,m,xn,m,x。第二行包含nnn个整数A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1,A2,⋯,An。接下来mmm行，每行包含两个整数li,ril_{i},r_{i}li,ri表示询问区间[li,ri]\left[l_{i}
您好，我是湘王，这是我的博客园，欢迎您来，欢迎您再来～ 之前在调用Channel的代码中，使用了一个名叫ByteBuffer类，它是Buffer的子类。这个叫Buffer的类是专门用来解决高速设备与低速设备之间速度不匹配的问题的，也可以减少数据库的读写次数。它又分为输入缓冲区和输出缓冲区。很多初学者不明白「缓冲」和「缓存」的区别，我尝试着用大白话解释下：1、缓冲区需要定期进行刷新、清空、重置等操作，这些操作缓存可能并不需要。比如做饭时，砧板就是缓冲，冰箱就是缓存，因为从菜冰箱取出来到下锅，需要不停地切、拍、剁，每次都要清空了才能做下一道菜，而冰箱是不用定期清空、重置的（除非停电，东西都坏了）；
您好，我是湘王，这是我的博客园，欢迎您来，欢迎您再来～ 之前在调用Channel的代码中，使用了一个名叫ByteBuffer类，它是Buffer的子类。这个叫Buffer的类是专门用来解决高速设备与低速设备之间速度不匹配的问题的，也可以减少数据库的读写次数。它又分为输入缓冲区和输出缓冲区。很多初学者不明白「缓冲」和「缓存」的区别，我尝试着用大白话解释下：1、缓冲区需要定期进行刷新、清空、重置等操作，这些操作缓存可能并不需要。比如做饭时，砧板就是缓冲，冰箱就是缓存，因为从菜冰箱取出来到下锅，需要不停地切、拍、剁，每次都要清空了才能做下一道菜，而冰箱是不用定期清空、重置的（除非停电，东西都坏了）；
先说结果，最终问题解决了，参照https://blog.csdn.net/liu_005/article/details/83443790这位大佬的方式进行解决的，非常感谢 项目环境：WindowsServer系统，springboot项目 出现的问题：项目访问后台接口的时候变的非常慢，甚至都超过前端设定的超时时长（2分钟），都没有返回结果，起初以为是程序因为长时间开启，导致内存满了，就想着结束其中一个项目，重启一下，看看效果，结果项目停止后就起不起来了，只要启动就报端口被占用，可是根据端口号去查询的时候发现，端口根本就没有被占用，后来无论修改成什么端口，都提示端口被占用，人麻了，这是见鬼
先说结果，最终问题解决了，参照https://blog.csdn.net/liu_005/article/details/83443790这位大佬的方式进行解决的，非常感谢 项目环境：WindowsServer系统，springboot项目 出现的问题：项目访问后台接口的时候变的非常慢，甚至都超过前端设定的超时时长（2分钟），都没有返回结果，起初以为是程序因为长时间开启，导致内存满了，就想着结束其中一个项目，重启一下，看看效果，结果项目停止后就起不起来了，只要启动就报端口被占用，可是根据端口号去查询的时候发现，端口根本就没有被占用，后来无论修改成什么端口，都提示端口被占用，人麻了，这是见鬼
Introduction传统的骨架建模方法通常依赖手工制作的零件或遍历规则，因此表达能力有限，难以推广。新的动态骨架模型。通过自动从数据中学习时空模式，超越了以往方法的局限性。该公式不仅有更强的表达能力，而且有更强的泛化能力。早期使用骨架进行动作识别的方法简单地利用各个时间步的关节坐标形成特征向量，并对其进行时间分析。这些方法的能力是有限的，因为它们没有明确利用关节之间的空间关系，这对理解人类行为至关重要。骨架是以图形的形式出现，而不是2D或3D网格。这使得使用已被证明过的模型（如卷积网络）变得困难。最近，将卷积神经网络（CNN）推广到任意结构图的图神经网络（GCN）受到了越来越多的关注，并成
Introduction传统的骨架建模方法通常依赖手工制作的零件或遍历规则，因此表达能力有限，难以推广。新的动态骨架模型。通过自动从数据中学习时空模式，超越了以往方法的局限性。该公式不仅有更强的表达能力，而且有更强的泛化能力。早期使用骨架进行动作识别的方法简单地利用各个时间步的关节坐标形成特征向量，并对其进行时间分析。这些方法的能力是有限的，因为它们没有明确利用关节之间的空间关系，这对理解人类行为至关重要。骨架是以图形的形式出现，而不是2D或3D网格。这使得使用已被证明过的模型（如卷积网络）变得困难。最近，将卷积神经网络（CNN）推广到任意结构图的图神经网络（GCN）受到了越来越多的关注，并成
