STM32嵌入式系统：实战操作——将数据保存在SD卡中在嵌入式系统开发中，数据的采集和存储是一个重要的任务。本文将介绍如何使用STM32单片机将采集的数据以TXT文件形式保存在SD卡上，实现便携取出大量本地数据的功能。硬件准备：STM32开发板（本文以STM32F4为例）SD卡模块串口线（用于调试）软件准备：STM32CubeMX（用于配置硬件和生成初始化代码）KeilMDK（用于编写和编译代码）硬件连接：将SD卡模块与STM32开发板连接，包括SD卡的SPI接口和片选引脚。具体连接方式可以参考SD卡模块的说明书。STM32配置：使用STM32CubeMX配置硬件和生成初始化代码。具体配置步骤

个人网站：https://tianfeng.space/文章目录一、前言二、个人方案1.扼杀在萌芽中A.解压后点击启动器运行依赖，然后点击A启动器B.更新本体和扩展（全部到最新版本）C.把controlnet1.1放入stablediffusion中D.插件转移E.模型转移F.额外的东西（视情况而定）2.防患于未然base模型和refiner模型下载：SDXL-controlnet下载安装python库额外扩展一、前言最近随着webui增加到1.6版本，很多问题也随之出现，其实最多就是插件问题，这多是由于插件太久没有更新维护导致，我更新之后主要是TemporalKit和wd1.4tag反推插件

一.SeleniumIDE介绍SeleniumIDE是Chrome和FireFox浏览器中的插件，SeleniumIDE结合浏览器提供脚本录制、脚本回放、脚本编辑、元素定位等功能，使用SeleniumIDE可以将录制的脚本生成相应单元测试框架的自动化测试脚本，录制脚本支持导出Pythonpytest、JavaJUnit、NUnit等格式二.SeleniumIDE下载、安装下载地址1https://www.extfans.com/web-development/mooikfkahbdckldjjndioackbalphokd/download/地址2https://www.crx4chrome.

1，演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行2，书生·浦语2-对话-20Bhttps://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-20b/summaryInternLM2开源了一个200亿参数的基础模型和一个针对实际场景定制的聊天模型。该模型具有以下特点：200K上下文窗口：在200K长的上下文中几乎能完美地找到

教程简述在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable-Diffusion-WebUI实现AI扩图功能。随着AIGC技术的落地发展，越来越多的创新玩法闯进了我们视野，AI扩图便是其中之一。只需给AI一张图片，AI就会根据图像的上下文语义信息，预测和补充图像边界，生成一张尺寸更大的图像。AI扩图有时是拯救废片的神器，能够将半身照扩展为惊艳的全身照，有时也会翻车，生成的图像让人哭笑不得。本教程使用StableDiffusionWebUI实现AI扩图功能效果展示如下：基于本教程可以体验：新用户可免费领取价值万元的人工智能平台PAI 试用资源学会如何快速在阿里云上创建

STM32MP135平台基于HAL库创建BareMetal裸机工程并从SD卡启动1.引言首先引用ST官方的介绍：STM32MP135微处理器(MPU)基于单Arm®Cortex®-A7内核，运行频率可达1GHz。STM32MP13MPU专门面向入门级Linux、裸机或RTOS系统设计，并已预先集成MicrosoftAzureRTOS。”STM32MP135处理器(以下简称MP135)本是一块MPU，主频可达1GHz(我看到的手册及时钟配置下最高实际为900MHz)，本该运行Linux内核，这次官方支持了BareMetal，也就是裸机HAL库，可以实现利用MPU丰富外设资源及实际需求的同时，进一

这个问题在这里已经有了答案:Valgrindreportingasegmentoverflow(5个答案)关闭5年前。我想知道这条消息意味着什么:==18151==brksegmentoverflowinthread#1:can'tgrowto0x4a26000请注意，代码运行良好并且输出正确。我应该忽略这条消息吗？这是什么意思？

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。24年1月论文“DepthAnything:UnleashingthePowerofLarge-ScaleUnlabeledData“，来自香港大学、字节、浙江实验室和浙江大学。这项工作提出了DepthAnything，这是一种用于鲁棒单目深度估计的解决方案。目标是建立一个简单而强大的基础模型，在任何情况下处理任何图像。为此，设计一个数据引擎来收集和自动注释大规模未标记数据（～62M），从而大大扩大了数据覆盖范围，这样能够减少泛化误差，从而扩大数据集的规模。作者研究了两种简单而有效的策略，这两种策略使数据增强更有希望。首先，利用数据增强工具创建

我目前正在开发一个具有C++(带有Boost)后端的跨平台应用程序(Win/OSX/iOS)。在iOS和OSX上，我使用CocoaNetServiceBrowserDelegate函数通过mDNS发现嵌入式设备，然后将信息传递到后端以创建与之通信所需的对象。我想对我的WindowsMFC前端采用类似的方法，我发现了this这篇文章似乎完全符合我的要求。然而，使用BonjourSDK似乎有一些非常讨厌的副作用——迫使你静态链接到MFC，在我的例子中，我能正确链接它的唯一方法是根本不使用调试DLL，这并不理想.所以，BonjourSDK对我来说真的没什么用，因为它对我的项目施加了太多限制。

前言我们已经安装好了SD，这篇文章不介绍难以理解的原理，说使用。以后再介绍原理。我的想法是，先学会画，然后明白原理，再去提高技术。我失败过，知道三天打鱼两天晒网的痛苦，和很多人一样试了安装github版本，生成了几张图，发现效果不太理想，就放着了。后来也是花了几千元学了很多SD的课程，才逐渐上道。界面基本功能安装好了SD，我们就可以再下面的网页上绘图了：①：大模型：绘图的主要模型，大小一般都在几个G。②：VAE模型：可以理解为让图片更明亮一些。(不重要，现在的大模型一般都自带了VAE)③：CLIP终止层数：值越大，出的结果和你预想的差别越大。这个值我们一般固定用1-4，默认用2就行。④：文生图