PY系列离线烧录器，目前支持PY32F002A/002B/002/003/030/071/072/040/403/303各封装、不同FLASH大小型号。PY离线烧录器需要搭配上位机软件使用，上位机软件可以在芯岭技术官网上下载，还包括了离线烧录器的使用说明。PY离线烧录器使用MINIUSB线供电，烧录器仅提供3.3V的SWD烧录。需连接SWD_VCC，SWD_GND，SWCLK，SWDIO。分别对应被烧录芯片的VCC，GND，SWCLK，SWDIO。PY系列离线烧录器与烧录机台通讯需连接6根线，分别为机台电源正极，机台电源负极，烧录成功，烧录失败，开始烧录，烧录中。下文是对新版PY系列离线烧录器
前面文章讲到画像的应用的几个方面，其中画像的在线服务应用主要是在推荐场景、策略引擎场景，这两部分场景都是面向线上的c端服务。推荐场景：根据不同的用户推荐不同的内容，做到个性化推荐，需要读取画像的一些偏好数据，推荐感兴趣的内容。策略引擎：根据用户的属性进入到不同的页面或者给出不同的策略，比如：普通用户访问不了淘宝的奢侈品入口，北京的活动只能北京用户参加。所以能看到画像的在线服务的业务要求，流量大、对于耗时敏感（上万或者几十万的QPS、要求在毫秒内返回结果）。目前业界对于这种c端大流量的服务基本上是采用Redis对数据进行存储，提供对外访问。下面是画像服务在实际线上遇到的一些问题以及问题定位和处理
本文已收录至Github，推荐阅读👉Java随想录微信公众号：Java随想录文章目录深度分页（DeepPaging）深度分页的性能问题和危害深度分页解决方案滚动查询：ScrollSearchSearchAfterES的深度分页问题指的是在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢。深度分页（DeepPaging）分页是Elasticsearch中最常见的查询场景之一，正常情况下分页代码如下所示：GETmy_index/_search{"from":0,"size":5}以下是一个示例
本文介绍从零至一采用Remix工具，使用Solidity语言开发，部署合约至rinkeby测试网，对于主网部署只需切换网络即可。https://remix.ethereum.org/1.编写SimpleStorage.sol合约//SPDX-License-Identifier:MIT协议指定，否则会警告pragmasolidity0.8.7;//指定solidity版本号//智能合约名contractSimpleStorage{uint256favoriteNumber=666;//map定义每个人喜欢的数字mapping(string=>uint256)publicname2Favorit
参考：源码安装YOLO_V5环境以及测试——NVIDIAJetsonXavierAGX平台0.ros-yolo5介绍实现yolo作为service的server,发送sensor::Imge图片,得到yolo检测的结果(置信度,2dbbox左上右下点坐标,附加文本信息,分类结果),使用步骤如下:版本：torch==1.10.0大于该版本yolo会报错AttributeError:'Upsample'objecthasnoattribute'recompute_scale_factor'1.下载源码cdcatkin_ws/srcgitclonehttps://github.com/OuyangJ
一.condacreate新建环境失败报错：Anunexpectederrorhasoccurred.Condahaspreparedtheabovereport.问题描述：在AnacondaPrompt(anaconda3)中使用condacreate命令新建环境报错如下：(base)D:\OneDrive\桌面>condacreate-nmy_envpython==3.8Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):failed#>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>ERRORREPORTTraceback(mostrecentca
上篇文章我们实现了模块化调用，运用了模块化设计思想和简化了调用流程，本篇文章讲述UnityPlayerActivity类的继承和使用。 在一些深度交互场合，比如Activity切换、程序启动预处理等，这时可能会需要继承Application和UnityPlayerActivity类，下面我们演示该功能。 本示例需要引入UnityPlayer类，该类位于Unity提供的Classes.jar包中[该包文件位置与Unity安装路径和版本有关，如笔者使用Unity2020.3.15，Unity安装在C盘默认目录，其路径为：C:\ProgramFiles\Unity\Hub\Editor\20
一、认识数学建模及美赛1、什么是数学建模数学模型（MathematicalModel）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。 2、认识美赛（1）美赛时间 MathematicalContestinModeling（MCM）是一项由美国数学及其应用联合会(COMAP)发起组织的国际级竞赛项目，自1985年开始举办，每年一次。2024年美赛时间： 报名截止：北京时间2024年2月2日00：00竞赛开始：北京时间2024年2月2日早上6点，周五
目录1.提示词基本的规则2.提示词分类2.1内容性提示词2.2画风艺术派提示词2.3画幅视角2.4画质提示词3反向提示词3.1内容性反向提示词3.2画质性反向提示词4实例分析5权重5.1方法一5.2方法二6.参数7.学习and技巧7.1辅助写提示词的网站7.2学习他人优秀作品Prompts提示词是指用户输入的指导模型生成图像的文本信息，他是我们要告诉AI我要画什么，怎么画最方便的方式可以想象我们是呼风唤雨的魔法师，那么Promts就好比我们的咒语不过有些时候我们的咒语不那么灵验，因为我们的AI绘画具有随机性，所以需要多多尝试我们知道AI绘画可以图生图，但是即便图生图也会依赖好的提示词接下来我们
微信小程序开发系列目录《微信小程序开发系列-01创建一个最小的小程序项目》《微信小程序开发系列-02注册小程序》《微信小程序开发系列-03全局配置中的“window”和“tabBar”》《微信小程序开发系列-04获取用户图像和昵称》《微信小程序开发系列-05登录小程序》《微信小程序开发系列-06事件》《微信小程序开发系列-07组件》前言本文讲述了通过微信开发者工具，创建一个新的小程序项目，完全从零开始，不依赖开发者工具的模板。目的是为了更好的理解小程序工程项目的构成。本文目录微信小程序开发系列目录前言创建一个空项目app.json全局配置pagessitemapLocationapp.js总结
