cw32小蓝板文章目录@[toc]1供电1.1type-c电源供电1.2LDO变电压1.2.1LDO（dropout）1.2.2滤波电容1电容基本模型2电容阻抗曲线3电容SFR4电容滤波方法5频率范围(HZ)电容取值6RC电容1.3指示灯1.4电源选择2晶振2.1晶振频率2.2负载电容值2.3反馈电阻3复位电路3.1复位原理3.2上拉电阻选择4下载电路5主控电路5.1供电VDD5.2BOOT引脚5.3VDDA6其他部件前言本文主要介绍cw32的最小系统板。主要包含供电、晶振、复位、下载、主控及其配件组成。主要学习开源工程开源cw32无刷电机训练营还是有点高估自己了，并没有完成pcb的涉及，主要
简介 ApacheDoris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 ApacheDoris由百度大数据部研发（之前叫百度Palo，2018年贡献到Apache社区后，更名为Doris），在百度内部，有超过200个产品线在使用，部署机器超过10
文档创建日期：2023年3月27日文档内容：将yolov5整合进ROS的过程记录文档作者：RobotFreakyolo系列是很方便的开源视觉识别检测算法，到目前为止已经更新到了yolov8，并且有很多相关资料，便于学习与部署。本文介绍了我将yolov5整合到ROS中的过程。虚拟机调用本地摄像头虚拟机->可移动设备->连接camera，camera前有勾则已经与虚拟机连接yolov5本地部署首先需要将yolov5源码下载或clone下来，最好测试在本地能用python跑通部署参考：linux下yolov5环境配置参考博客以及yolov5的README中都说的python版本>=3.7，但是实际在
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》，顾名思义，是记录自己学习numpy的学习过程，也方便自己之后复盘！为深度学习的进一步学习奠定基础！希望能给大家带来帮助，爱睡觉的咋祝您生活愉快！这一篇介绍《Numpy从入门到精通——存读矩阵以及读取矩阵中的数据》文章目录一、利用savetxt、loadtxt存读矩阵二、读取维度为1的矩阵数据2.1获取指定位置的数据2.2截取一段数据2.3间隔取数据2.4倒序取数三、读取多维矩阵数据3.1截取一个多维数组的一个区域内数据3.2截取一个多维数组中，数值在一个值域之内的数据3.3指定的行截取多维数组3.4指定的列截取多维数组四、choice函数抽取数据一、利用
【Hyperledger-fabric入门学习记录】Fabcar实验环境实验目标应用工具步骤搭建环境关闭其他网络实验过程遇到的问题参考文献实验环境实验目标编写一个应用程序和智能合约来查询和更新一个分类账使用证书颁发机构生成X.509证书，这些证书由与受许可的区块链交互的应用程序使用应用工具应用SDK（applicationSDK）——调用智能合约SDK（smartcontractSDK）查询和更新账本步骤搭建环境关闭其他网络实验前需要关闭其他运行的fabric的测试程序中的容器和网络一定要关闭其他容器，不然会报错无法运行。dockerrm-f$(dockerps-aq)dockerrmi-f$
前言ROS2相比较于ROS1在编译方式上比较类似，但是在内部功能实现上却发生了很大的改变，比如构建工具从catkin_make更换为了colcon,在构建的选择上更加灵活，更容易集成更多的工具，甚至兼容非ROSpackage的工程构建。基础的cmake升级为了基于cmake封装的ament_cmake,为开发者减少了更多的繁琐的cmake配置，使开发者能够更好专注于代码的开发。这里介绍ROS2编译的几个关键步骤以及涉及到的几个关键的package,使得大家能够全面的了解到ROS2的整个编译系统是怎么工作的。一、ROS2编译流程ROS2编译流程与ROS1基本一致，ros_buildfarm工作的
写在前面：我目前也处于学习阶段，当时按照ROS教程安装的20.04，随后搭建XTDrone阶段因为版本问题出现了很多问题，这是我根据问题，检索后汇总的一些解决措施。本文中提到的问题可能不是我遇到的所有问题，由于我整体配置过程比较混乱，所以我主要挑选了自己记忆比较深刻的问题及搜索到的解决方法进行了列举。大家遇到了其他问题都可以直接搜索报错信息，可能可以获得解决方法。（很多部分可能没有留存报错信息的截图）参考https://blog.csdn.net/sirobot/article/details/115521712https://blog.csdn.net/yinhangbin/article/
基础使用建立在已安装好达梦数据库（本贴基于DM8）。详细步骤说明见：达梦数据库（一）-安装与初始化达梦数据库（二）-达梦数据库概念说明1、模式1.1什么是达梦数据库的模式？用户的模式(SCHEMA）指的是用户账号拥有的对象集，在概念上可将其看作是包含表、视图、索引和权限定义的对象。在DM中，一个用户可以创建多个模式，一个模式中的对象（表、视图等）可以被多个用户使用。模式不是严格分离的，一个用户可以访问他所连接的数据库中有权限访问的任意模式中的对象。系统为每一个用户自动建立了一个与用户名同名的模式作为其默认模式，用户还可以用模式定义语句建立其它模式。1.2为什么使用模式1.允许多个用户使用一个数
前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于LiDAR点云的物体检测算法，语义分割算法留待以后再做介绍。很多综述性的文章把LiDAR点云的物体检测算法粗略分为四类：Multi-view方法，Voxel方法,Point方法，以及Point和Voxe
当我们第一次打开JMeter的时候，树形标签栏中只有一个“测试计划”。如果想要发送一个请求，需要操作如下步骤：（最基础的一个请求）步骤1：创建一个测试计划打开JMeter会默认有一个创建好的测试计划。一个测试计划描述了一系列JMeter运行时要执行的步骤。一个完整的测试计划包含一个或者多个线程组，逻辑控制器，取样发生控制，监听器，定时器，断言和配置元件。（测试计划必须至少具有一个线程组）提示：如果需要创建一个新的测试计划，点击“文件”—>"新建"，会开启新的JMeter窗口。（JMeter原则上是希望一个窗口只可以修改或编辑一个测试计划）步骤2：创建线程组首先需要选中“测试计划”右键—>添加—
