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}
ImportError:Badgitexecutable.Thegitexecutablemustbespecifiedinoneofthefollowingways: -beincludedinyour$PATH -besetvia$GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE -explicitlysetviagit.refresh()Allgitcommandswillerroruntilthisisrectified.Thisinitialwarningcanbesilencedoraggravatedinthefuturebysettingthe$GIT_PYTHON_R
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新年第一天开工。兴致高高的来上班，想着拿个开门红包，红包没拿到。结果遇到了Elasticsearch有个索引状态为yellow。很好，很惊喜，perfect！首先，介绍下个人理解的ES集群的三种状态：Green-所有数据都可用，主副分片都已经分配好Yellow-所有数据都可用，但尚未分配一些副本，不影响查询，可能影响恢复。Red-某些数据由于某种原因存在主分片未分配，对查询会有影响虽然不影响查询，但是也要解决下这个问题。问题排查：使用es运维命令GET/_cluster/health?level=indices查看集群的健康并显示索引状态GET/_cat/allocation?v查看集群中每个
新年第一天开工。兴致高高的来上班，想着拿个开门红包，红包没拿到。结果遇到了Elasticsearch有个索引状态为yellow。很好，很惊喜，perfect！首先，介绍下个人理解的ES集群的三种状态：Green-所有数据都可用，主副分片都已经分配好Yellow-所有数据都可用，但尚未分配一些副本，不影响查询，可能影响恢复。Red-某些数据由于某种原因存在主分片未分配，对查询会有影响虽然不影响查询，但是也要解决下这个问题。问题排查：使用es运维命令GET/_cluster/health?level=indices查看集群的健康并显示索引状态GET/_cat/allocation?v查看集群中每个
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
prometheus的TCPalloc取值sockets:used：已使用的所有协议套接字总量TCP:orphan：无主（不属于任何进程）的TCP连接数（无用、待销毁的TCPsocket数）TCP_mem：TCP套接字缓冲区使用量ESTABLISHED:Tcp_tw：等待关闭的TCP连接数ActiveOpens:PassiveOpens:Tcp_alloc：已分配（已建立、已申请到sk_buff）的TCP套接字数量Tcp_inuse：正在使用（正在侦听）的TCP套接字数量从prometheus的TCP连接数监控图可以看见，TCPalloc一直呈上涨状态，在主机执行命令进行查询：1、cat/pr
