ROS上位机与stm32进行串口通信1.1ROS发送数据1.2stm32接收数据2.1stm32发送数据2.2ROS接收数据上位机串口初始化文件代码下位机stm32的串口配置代码总代码在文末,需要完整的工程文件可以私聊(收一点点辛苦费)首先创建一个功能包,用于发送和接收数据。注意:1.功能包依赖:roscppstd_msgsrosserial2.当有两个c++文件进行编译时可以在功能包下的CMakeLists.txt文件中add_executable(publish_nodesrc/publish_node.cpp src/mbot_linux_serial.cpp)第一部分是ROS上位机
1.新建Image组件做公告底板(Note)在Canvas组件(画布)中新建一个Image组件(图片)做公告底板,并在组件属性栏中设置合适的图片大小、颜色及透明度 2.制作公告图标(Title,可选)在1建的图片组件(Note)下新建一个image组件做公告标题底图,再在该底图下新建文本,拉伸拖到至合适位置 3.制作公告内容与2同理,新建一个image组件做底图,再在该底图下新建文本,拉伸拖到至合适位置4.设置文本滑动显示将内容文本拉伸至显示所有文本,然后选择底图组件,打开组件属性面板,点击AddComponent(添加组件)搜索ScrollRect并选择 经过上面操作,可以看见底图属性栏新增
模板首先找到一个学术模板,fork到远程仓库。academicpages,如果不是很清楚具体的步骤,可以参考保姆级教程。在github上对该网站代码修改不是很方便,肯定是在本地进行更新后push到远程仓库。本地Git学会下载和安装就行,一路默认,可以先学习一下Git相关的原理及基础操作,可以参考这篇博客史上最简单的GitHub教程。安装好后,建一个空的文件夹,用来做本地的仓库。在该文件夹下右键打开git。gitconfig--globaluser.email"you@example.com"gitconfig--globaluser.name"YourName"配置一下github的邮箱和用户
文章目录1.ListView实现通讯录实现效果xml代码activity_tongxunluitem_pyqJava代码MyBeanMyAdapterMyActivityTongxunlu2.ListView微信朋友圈:文本、图片、超链接实现效果xml代码activity_pyqitem_pyqJava代码MyBeanMyAdapterMyactivityImageView设置图片自适应的方法1.ListView实现通讯录实现效果xml代码activity_tongxunluRelativeLayoutxmlns:android="http://schemas.android.com/apk/
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revChatGPT是acheong08/ChatGPT项目提供了一个很好的ChatGPT接口。地址:https://github.com/acheong08/ChatGPT该项目是采用python开发的,目前项目在github上已经获取了23.4k的star数量。执行下面的命令进行安装:python-mpipinstall--upgraderevChatGPT支持的Python版本最低版本-Python3.9推荐版本-Python3.11+先设置api-key,执行如下命令:python3-mrevChatGPT.V3--api_keyapi_key>如果不知道用法,可以在命令行中输入如下命
问题陈述:我的应用程序将部署在3个不同的区域,即:北美、欧洲和亚洲。我想构建一个具有以下约束的redis架构:每个区域都应该有自己的Redis集群,可以有多个主从。每个区域的集群都应该能够在本地处理写入和读取。让我详细说明第二点:我希望所有地区都应该有自己的数据副本。因此,欧洲应用程序写入的任何新数据都应该进入欧洲区域的redis集群,而不是任何其他区域。然后可以将此数据(异步)复制到亚洲和北美地区。到目前为止,我发现我无法使用redissentinel,因为我想要多个masters。我不能将(我认为)redis集群与不同区域的主节点一起使用,因为这会将数据分片到所有区域,因此欧洲的应
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兴趣是最好的老师。周末晚上熬夜到半夜十二点多,花了几个钟头给NDD制作了一款AI搜索问答插件,时间仓促界面较丑,后续插件代码开源并维护和美化。Notepad记事本工具挺常用的,把AI接口接入进来使用起来方便多啦,直接在上面搜索问答。这里记录下详细过程,分享给有需要的小伙伴。想要体验的小伙伴可以点赞加评论,首页关注公众号,回复666获取体验码。无需注册和配置,只需我把动态库发您,放入插件目录即可,使用我的后台服务可以直接使用。ndd-chat-ai:NDD(NotePad--)的聊天机器人插件实现效果截图: 环境准备首先得有一个AI的后台接口服务。好在我已具备,部署在了免费的replit。如果你
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