【PC电脑windows环境下-[jetson-orin-NX]Linux环境下-下载工具esptool工具使用-相关细节-简单样例-实际操作】1、概述2、实验环境3、物品说明4-2、自我总结5、本次实验说明1、准备样例2、设置芯片3、编译4、下载5、验证（1）windows环境下进行烧写1、下载软件2、打开软件3、相关选项4、其它选项5、进行下载6、按下复位后，进行验证（2）Linux环境下进行烧写1、下载软件2、准备文件3、相关命令4、进行下载5、功能验证7、代码连接8、相关细节（1）Windows报错（2）Linux下报错（3）Linux下pc环境配置9、总结1、概述一般来说，我们编译的
【PC电脑windows编写代码-ESP32-学习ua串口控制GPIO编写代码-简单通讯交互控制-进阶样例学习-第二章】1、概述2、实验环境3、自我总结4、实验过程1、建立空白工程2、编写代码3、调试下载4、验证（1）单独调试引脚36，使用逻辑分析抓取波形。（2）单独调试引脚35，使用逻辑分析抓取波形。（3）组合验证，控制多个引脚。5、代码连接6、细节部分（1）常见错误解决办法：（2）无法下载原因：7、总结1、概述最为新手，想要快速入门相关设备，比如ESP32，可能最好的方式就是直接手动去敲一遍代码，而串口算是单片机入门中，必不可少的一个基础课程，很多通讯，以及打印各种信息，都需要，而加入一些
一、 介绍溪村小镇是一款展示溪流背坡村园区风貌的应用，包括园区内的导航功能，小火车行车状态查看，以及各区域的风景展览介绍，主要用于展示HarmonyOS的ArkUI能力和动画效果。具体包括如下功能：1. 打开应用时进入启动页，启动页轮播展示溪村小镇风景图，之后进入应用首页。2. 在首页的“地图浏览”标签页，可以拖动和缩放查看地图，并查找相应地标建筑。3. 在首页的“区域导览”标签页，可以上下滑动查看溪村小镇不同区域的卡片，点击卡片可以进入对应的区域详情页并查看区域的详细介绍和高清建筑风景图。4. 在首页的“小火车”标签页，可以查看溪村小火车的运行路线图。相关概念● Tabs组件：通过页签进行内
【QT5调试软件+Linux下调用脚本shell-经验总结+初步调试+基础样例】1、前言2、实验环境3、自我总结4、实验过程（1）准备工作-脚本1）、准备工作-编写运行脚本文件2）、给权限3）、运行脚本（2）进入qt部分代码1）、新建空白工程2）、1、debug调试代码0.核心代码段2）、2、界面调试代码1.提供路径2.提供文件名3）、加入布局部分5、代码链接6、细节部分1、ui->无调出编辑框ID7、总结1、前言最近要Linux下做相关软件开发了，还要当自己为新手，本着求知求学的心态，再简单的事情，也要好像学习，一面一些不该犯的错误犯了，另外也是趟一些雷，不害怕出错误，哪怕碰到最简单的错误也
[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程注：等我摸完鱼再把链接补上可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间，后期会考虑出视频教程，务必催更，以防我变身鸽王。第一章昇腾Altas200DK上手第二章下载昇腾案例并运行第三章官方模型适配工具使用第四章炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04Desktop）第五章Ubuntu远程桌面配置第六章下载yolo源码及样例运行验证第七章转化为昇腾支持的om离线模型第八章jupyterlab的使用未完待续…文章目录[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程前言一、yolo源码下载1、访问仓库1、访问github仓库2、clone仓库3、git下载配置二
本文分享自华为云社区《多语言编程返回多个不同类型的方法样例》，作者：张俭。背景你可能会在一些场景下碰到需要返回多个不同类型的方法。比如协议解析读取报文时，更具体地像kubernetes在开始解析Yaml的时候，怎么知道这个类型是属于Deployment还是Service？CC语言通常通过使用Struct（结构体）和Union（联合体）的方式来实现这个功能，如下文例子#include#include#includestring.h>typedefenum{MONKEY,COW,UNKNOWN}AnimalType;typedefstruct{char*description;}Monkey;ty
注：文中涉及到的所有子目标几乎都为最小化 1多目标问题的数学形式2多目标的相关理论基础 3基于分解的多目标进化算法 基本思路：在给定权重偏好或者参考点信息的情况下，分解方法通过线性或者非线性方式将原多目标问题各个目标进行聚合，得到单目标优化问题。在对各个部分进行详细讲解之前，首先放上基于MOEA/D的一个基本流程做框架演示，如下图：3.1权重向量生成方法 基于分解的多目标进化算法首先需要产生一组均匀分布的权重向量。参考文献：K.Li,K.Deb,Q.ZhangandS.Kwong,"AnEvolutionaryMany-ObjectiveOptimizationAlgorithm
【PC电脑windows-学习样例tusb_serial_device-ESP32的USB模拟串口程序-基础样例学习】1、概述2、实验环境3-1、物品说明3-2、所遇问题：ESP32cannotopensourcefile"tinyusb.h"或者“tinyusb.h:Nosuchfileordirectory....”3-3、解决问题：被抛弃，变成组件了，需要添加组件4、自我总结5、本次实验说明6、实验过程（1）复制目录到桌面（2）VScode建立工程-详细步骤1：命令模式，建立模板2：建立3：选择文件夹4：选择模板APP5：如此就会出现一个模板了（3）手动敲写代码1：选择端口2：选择芯片3
matplotlib.pyplot.hist的官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.htmlmatplotlib.pyplot.hist这个方法使用numpy.histogram首先将x中的数据分桶并统计每个桶中的元素数量，接着使用条形图绘制这个分布。函数参数、含义及样例如下：frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp参数列表及样例x:数据集对象（必填）(n,)arrayorsequenceof(n,)arraysInputvalues,thi
一.LMDI模型介绍LMDI方法具有以下特性：不包括不能解释的残差项，乘法分解的结果有加法特性，加法分解和乘法分解之间存在简单的对应关系，分部门效应加总与总效应保持一致等[1]。二.模型适用范围适用于能源强度变动和污染排放强度变动的因素分解分析。目前LMDI多数应用于碳排放、经济增长、技术融合度、行业就业人口、竞争力等领域。用简单的话来说，运用LMDI模型之后可以得到每个自变量对其因变量的贡献率。三、模型使用方法和代码样例例：2023华为杯研究生数学建模竞赛D题问题1中“分析对该区域碳排放量产生影响的各因素及其贡献”①准备数据包括自变量和因变量，通常这些数据是一一系列时间点的观测值。②对因变量
