平台介绍一、特性CPU全志H616四核64位1.5GHz高性能Cortex-A53处理器GPUMaliG31MP2SupportsOpenGLES1.0/2.0/3.2、OpenCL2.0运行内存1GBDDR3(与GPU共享）存储TF卡插槽_课程配套硬件16G,测试128G可支持、2MBSPIFlashWIFI+蓝牙AW859A芯片、支持IEEE802.11a/b/g/n/ac、BT5.0视频输出MicroHDMI20a电源USBTypeC接口输入外设带有I2Cx1、SPIx1、UARTx1以及多个GPIO口电源指示灯和状态指示灯二、配套操作系统支持
目录概述1认识AP3216C1.1AP3216C特性1.2AP3216C内部结构1.3AP3216C硬件电路1.4AP3216C工作时序1.4.1I2C写数据协议1.4.2I2C读数据协议1.5重要的寄存器1.5.1系统配置寄存器1.5.2和中断相关寄存器1.5.3IR数据寄存器1.5.4ALS数据寄存器1.5.5PS数据寄存器2驱动开发2.1查看i2c总线下的设备2.2 编写驱动代码 3编写测试代码3.1测试代码实现3.2Makefile4测试4.1编译代码4.2运行测试程序概述 本文详细介绍AP3216C的特性，内部结构，操作时序和寄存器的参数意义，并使用linuxplatform
一，【驱动相关概念】1，什么是驱动能够驱使硬件实现特定功能的软件代码根据驱动程序是否依赖于系统内核将驱动分为裸机驱动和系统驱动2，裸机驱动和系统驱动的区别裸机驱动：编写的驱动代码中没有进行任何内核相关API的调用，开发者自己配置寄存器完成了相关硬件控制的代码编写。裸机驱动不依赖于系统内核，由开发者独立即可完成，但是裸机驱动实现的硬件控制工作相对而言比较简单系统驱动：系统驱动指的是编写的驱动代码中需要调用系统内核中提供到的各种API，驱动最终也会加载到系统内核生效。系统驱动开发者无法独立完成，需要依赖于系统内核，基于系统驱动实现的硬件功能也更加复杂3，系统驱动在系统中的层次1，操作系统的功能向下
OpenRemote一款100%开源 -集成您的设备、创建规则以及分析和可视化您的数据的物联网设备管理平台github地址：https://github.com/openremote/openremote国内源代码：http://www.gitpp.com/pythonking/openremoteOpenRemote的介绍OpenRemote是一个基于Java语言的开源物联网（IoT）设备管理平台，以其直观性和用户友好性而闻名。该平台支持广泛的物联网应用场景，如智能家居、智慧城市、能源管理、工业制造和智慧农业。其功能全面，可以满足从连接设备到构建应用程序和特定领域智能应用程序的各种需求。使用
希望你开心，希望你健康，希望你幸福，希望你点赞！最后的最后，关注喵，关注喵，关注喵，佬佬会看到更多有趣的博客哦！！！喵喵喵，你对我真的很重要！目录前言上一节的课后练习
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 一、如何部署前后端分离开发模式下，前后端是独立布署的，前端只需要将最后的构建物上传至目标服务器的web容器指定的静态目录下即可我们知道vue项目在构建后，是生成一系列的静态文件常规布署我们只需要将这个目录上传至目标服务器即可//scp上传user为主机登录用户，host为主机外网ip,xx为web容器静态资源路径scpdist.zipuser@host:/xx/xx/xx让web容器跑起来，以nginx为例server{listen80;server_namewww.xxx.com;location/{index/data/dist
前言：在本篇Taurus.MVCWebMVC入门开发教程的第四篇文章中，我们将学习如何实现数据列表的绑定，通过使用List来展示多个数据项。我们将继续使用Taurus.Mvc命名空间，同时探讨如何在视图中绑定并显示一个Model列表。步骤1：创建Model首先，我们需要更新我们的Model类，使其能够表示多个数据项。我们可以继续沿用之前的User类，不过这次我们将创建一个包含多个User对象的列表。publicclassUser{publicstringName{get;set;}publicintAge{get;set;}}步骤2：更新控制器接下来，我们需要更新控制器以支持传递包含多个Use
安卓模拟器基本都不支持Mac版本。网易的mumu目前来看还是只支持Intel芯。 #但是mumu只能免费试用7天！！！下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/15e1Cq0elxOMm8lwU3Fo0gA 提取码：7ifw 1.下载后安装，将AndroidEmulator拖进Applications中 #先不要双击打开AndroidEmulator还需要配置文件 2.修改模拟器配置 #默认是配置好的 、1、打开访达、2、快捷键输入Shift+command+G、3、输入 /Applications/AndroidEmulator.app/Cont
论文阅读——APre-trainedSequentialRecommendationFramework:PopularityDynamicsforZero-shotTransfer’一个预训练的顺序推荐框架：零样本迁移的流行动态‘摘要：在在线应用的成功中，如电子商务、视频流媒体和社交媒体，顺序推荐系统是至关重要的。虽然模型架构不断改进，但对于每个新的应用领域，我们仍然需要从头开始训练一个新模型以获得高质量的推荐。另一方面，预训练的语言和视觉模型在零样本或少样本适应到新应用领域方面取得了巨大成功。受到同行AI领域预训练模型成功的启发，我们提出了一种新颖的预训练顺序推荐框架：PrepRec。我们通
在以往的时间序列预测建模中广泛使用的是回归类算法模型和RNN类的算法模型，相对来说技术栈会更稳定一些，最近有一个实际业务场景的需求，在建模的过程中要综合考虑其余点位的影响依赖，这时候我想到了之前做过的交通流量和速度预测相关的项目，在那里采用的就是图相关的算法模型，所以这里也想对标来开发。GCN（GraphConvolutionalNetwork）是一种用于处理图结构数据的卷积神经网络模型。它的构建原理是基于图卷积操作，通过在图上进行局部的卷积运算来提取节点的特征表示。具体来说，GCN通过邻居节点的信息聚合来更新每个节点的表示。GCN的每一层都可以表示为以下的公式：H^{(l+1)}=σ(D^{
