提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档GRBL源码中步进电机的算法学习笔记（STM32）前言GRBL源码中算法部分的学习是我在公司研发激光切割机（三轴）期间研究的一套关于步进电机驱动控制的常见算法，以下内容都以激光切割机来举例，话不多说直接上干货。（以下内容皆为个人理解，如有错误可以在评论区揪出，希望大家一同讨论，共同进步）一、简看GRBL的工作流程对于一台激光切割机来说，当你想要雕刻一个圆第一步：（将指令或图片G代码通过串口发送给MCU）首先从上位机LaserGRBL/lightburn软件解析想要雕刻的圆，然后上位机将解析后的数据通过串口发送给MCU，MCU判断串
一、目的 这一节我们学习如何使用我们的ESP32开发板来实现通过蓝牙控制接在ESP32开发板上的舵机。二、环境 ESP32+MG90S舵机+ThonnyIDE+几根杜邦线+手机 舵机的链接方法见第54节：物联网开发笔记（54）-使用Micropython开发ESP32开发板之控制MG90S舵机_魔都飘雪的博客-CSDN博客三、手机APP 这里用到的手机APP是BluefruitConnect，使用苹果手机的同学打架早AppleStore中直接搜索安装即可。安卓暂时我没找到这个APP，哪位同学有的可以评论区留言哈。。。BluefruitConne
原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言 目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。 相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。 本文提出SparseFusion（如下图所示），使用稀疏候选对象产生稀疏表达，使3D目标检测性能高而耗时少。该方法是第一个使用稀疏候选对象和稀疏融合输出的图像-激光雷达融合3D目标检测方法。首先对各模态分
一.DevEcoStudio创建Harmony项目HUAWEIDevEcoStudio和SDK下载和升级|HarmonyOS开发者在华为官网对DevEcoStudio进行下载1.打开DevEcoStudio 2.点击finish待项目完成创建3.目录介绍.idea:这个目录用于存储项目的配置信息，包括历史记录、版本控制信息等，由开发工具自动生成，一般情况下不需要进行修改。entry:这个目录是程序中最重要的目录，是应用的主模块，一个应用程序只有一个Entry模块。.gitignore:该文件用于在git版本控制中选择将哪些文件或目录忽略build-profile.json5：应用级配置信息，
笔记整理自B站UP主江科大自化协教程《STM32入门教程-2023持续更新中》，所用单片机也为教程推荐单片机。大致内容第一部分：定时器基本定时的功能，定时器每隔这个时间产生一个中断，来实现每隔一个固定时间执行一段程序的目的，比如要做一个时钟、秒表或者使用一些程序算法的时候都需要用到定时中断这个功能第二部分：定时器输出比较的功能，最常见的用途就是产生PWM波形，用于驱动电机等设备第三部分：定时器输入捕获的功能，使用输入buhuo这个模块来实现测量方波频率的例子第四部分：定时器的编码器接口，使用编码器接口能够更加方便地读取正交编码器的输出波形，在编码电机测速中，应用广泛使用定时器的外部时钟，可以提
目录Preface：（一）原理相关（二）CUBEMX配置（三）轮询方式读写（四）DMA方式读写Preface：STM32F4有一个FSMC（FlexibleStaticMemoryController，可变静态存储控制器），可以用来驱动8080接口的TFTLCD，我之前就写过一篇blog，是用FSMC来驱动4.3寸液晶屏；此外，还可以用FSMC来连接外部的各种存储器，比如说SRAM、NORFLASH、PSRAM等等；但是每个区（Bank）的功能是不一样的；Bank1可以连接多达4个NORFLASH或PSRAM/SRAM存储器件（通过片选）；Bank2和Bank3只能用于访问NANDFLASH，
目录写在前面（知识补充）0.Abstract1.Introduction2.FUNDAMENTALSANDPRELIMINARYCONCEPTS3.MATRIXFACTORIZATIONBASEDIMC（基于矩阵分解的IMC）4.KERNELLEARNINGBASEDIMC（基于内核学习的IMC）5.GRAPHLEARNINGBASEDIMC（基于图学习的IMC）6.DEEPLEARNINGBASEDIMC(基于深度学习的IMC)7.EXPERIMENTS(实验部分）8.CONCLUSION9.启发10.问题写在前面（知识补充）多视图学习：多视图学习也称作多视角学习（Multi-viewlea
lpush&lrangelpush头插,第二个参数为变长参数,即可以一次往里面添加N个值lrange获取列表某一下标区间的内容,注意返回值类型代码演示rpush&rpop&lpoprpush在列表中尾插数据,第二个参数仍是边长列表lpop头删rpop尾删代码演示blpop&brpop这两个操作具有阻塞特性,即如果队列为空,执行该操作,会使队列进行阻塞,直到往队列中插入数据,使得该操作执行,才会退出阻塞状态.如果队列里有数据,就和普通的lpop&rpop没有区别了.第一个参数为超时时间,即如果到达超时时间,仍无操作,该操作就会失效代码演示当代码开启后,因为队列为空,因此会进入阻塞状态,等待数据的
9月25日，阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。立马就到了GitHub去fork。GitHub：GitHub-QwenLM/Qwen:TheofficialrepoofQwen(通义千问)chat&pretrainedlargelanguagemodelproposedbyAlibabaCloud.官方的技术资料也下载了，看这里==>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/QWEN_TECHNICAL_REPORT.pdf 这个模型的表现怎么样？Qwen-14B和Qwen-
一：感兴趣区域（ROI）感兴趣区域（ROI）是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域的特征。在OpenCV中，可以使用numpy数组的切片操作来定义和提取ROI。以下是一个简单的例子，展示如何使用ROI来提取图像的一部分：importcv2#读取图像img=cv2.imread('image.jpg')#定义ROI的范围x=100y=100width=200height=200#提取ROIroi=img[y:y+height,x:x+width]#显示ROIcv2.imshow('ROI',roi)cv2.waitKey(0)cv
