在嵌入式系统开发中，经常会使用STM32微控制器来驱动外部TFTLCD显示屏。然而，在开始编写程序之前，有时会遇到显示屏直白屏（白屏无显示）的问题。本文将介绍一种可能的解决方案，帮助解决这个问题。问题描述：当将TFTLCD连接到STM32板并编写相应的程序后，显示屏只显示直白屏，没有任何图像或文本显示。可能的原因：电源问题：确保TFTLCD和STM32板都有稳定的电源供应，并检查电源连接是否正确。连接问题：检查LCD数据线和控制线是否正确连接到STM32板上的相应引脚。初始化问题：确保在程序中正确初始化LCD控制器和相关参数。软件问题：检查程序中的绘制代码是否正确，包括颜色设置、坐标计算和绘制
问题描述dockerrun--name=master-p3306:3306-dmysql启动后发现闪退。查看日志root@ubuntuhexo:#dockerlogsmaster2022-11-1108:03:05+00:00[Note][Entrypoint]:EntrypointscriptforMySQLServer8.0.31-1.el8started.2022-11-1108:03:05+00:00[Note][Entrypoint]:Switchingtodedicateduser'mysql'2022-11-1108:03:05+00:00[Note][Entrypoint]:E
我正在用一个相当大的算法评估文本文件中的不同数据。如果文本文件包含多个数据点(我需要的最少数据点是某物，例如130万个数据点)，则会出现以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceededatjava.util.regex.Matcher.(UnknownSource)atjava.util.regex.Pattern.matcher(UnknownSource)atjava.lang.String.replaceAll(UnknownSource)atjava.util.Scann
有一个Maven多模块项目。有些部分比其他部分更频繁地发展。如果所有模块都获得相同的版本编号，则浪费了很大的空间，用于慢速发展模块。模块的不同版本很难处理。模块应该进入不同的GIT项目吗？看答案您的问题有点不清楚，但我试图回答：git在入住时不会复制整个存储库。如果将所有内容都放在同一git存储库中，则不会浪费空间。对于Maven版本，情况有所不同：如果您在每个构建过程中构建每个模块，但仅更改一个模块，则最终会得到许多具有相同内容的罐子。这显然浪费了您的Maven存储库中的空间（Nexus/Artifactory）。对于不同的模块，具有不同的版本可能更合适。
Selenium测试自动化的主要目的是加快测试过程。在大多数情况下，使用Selenium的自动化测试比手动测试执行得特别好。在实际自动化测试实践中，我们有很多方式可以加速Selenium用例的执行。我们可以选择使用不同类型的等待、不同类型的Web定位器、不同的浏览器首选项，做出最明智的选择可以帮助加快Selenium测试的速度。在寻求加速Selenium测试时，还应该考虑优化Selenium测试基础架构，因为这可以显着提高测试执行速度。在本文中，我主要从速度和性能的角度介绍SeleniumWeb测试最佳实践，帮助你能够更好地加速Selenium测试以获得更快的测试结果。加速Selenium测试
目录4.博弈模型4.1.Nash平衡点和帕雷托最优4.2.囚徒困境4.3.智猪博弈4.4.脏脸之谜5.军事问题数学建模5.1.兰彻斯特作战模型5.1.1.一般战斗模型5.1.2游击战模型5.1.3.混合战模型5.2.硫磺岛战役4.博弈模型本讲介绍博弈模型，包括博弈论（Gametheory，又称对策论）中最基本的一些概念，以及非合作博弈论中的纳什平衡和帕雷托最优概念，同时介绍博弈论中的几个著名案例：囚徒困境、智猪博弈、脏脸之谜等。博弈有5个基本要素：局中人（选手）参与博弈的个人或团体。策略（对策）可供局中人选择的行动方案。赢利（获益）局中人的收益或支付。信息在策略选择中，信息是最关键的因素。均衡
一、背景介绍1.1业务介绍五星门店小程序主要服务于五星线下门店交易场景，目前已有79个城市267家门店（包括超级体验店、城旗店、京东Mall等）在使用，用户可以通过小程序便捷地查看和购买门店的商品。五星门店小程序已实现基于Taro跨端解决方案的一码多端能力，一套代码可以在京东App以及微信小程序中运行，大幅提升了研发效率，可以更快更好地支持门店业务快速发展。1.2现状分析随着业务高速发展，目前线下门店的数量仍然在不断扩张，未来会有更多的用户使用五星门店小程序。作为线下门店核心交易工具，为了能够更好得服务更多的门店和用户，快速了解一线的使用情况，给用户更好的体验，我们建立了以下机制：（1）日常沟
📷江池俊：个人主页🔥个人专栏：✅C++那些事儿✅Linux技术宝典🌅此去关山万里，定不负云起之望文章目录1.再谈构造函数1.1构造函数体赋值`1.2初始化列表`1.3explicit关键字2.static成员2.1概念面试题：实现一个类，计算程序中创建出了多少个类对象。2.2特性1.静态成员函数可以调用非静态成员函数吗？2.非静态成员函数可以调用类的静态成员函数吗？3.友元3.1友元函数3.2友元类4.内部类5.匿名对象6.拷贝对象时的一些编译器优化7.再次理解类和对象PS：相关练习题1.再谈构造函数1.1构造函数体赋值在创建对象时，编译器通过调用构造函数，给对象中各个成员变量一个合适的初始值
前提说明：这次实践用了两张A800（80G），每张卡消耗70G显存，总计140Gstep1:下载模型从huggingface（需科学上网）和modelscope两个平台下载模型step2：安装vLLM之前部署大模型用transformer库+OpenAIapi，会有推理速度慢，server部署起来比较复杂的缺点，vLLM是一个LLM推理和服务库，原理类似于操作系统的虚拟内存。现在说怎么安装，安装很简单pipinstallvLLM 要安装3G左右的包。#step3使用vLLM部署Mixtral8*7b（重点）先丢一串命令python-u-mvllm.entrypoints.openai.api_
01背景介绍StableDiffusion作为当下最流行的开源AI图像生成模型在游戏行业有着广泛的应用实践，无论是ToC面向玩家的游戏社区场景，还是ToB面向游戏工作室的美术制作场景，都可以发挥很大的价值，如何更好地使用StableDiffusion也成了非常热门的话题，社区也贡献了多种runtime来实现StableDiffusion的图像生成，其中广泛流行的包括：stable-diffusion-webui，ComfyUI，Fooocus等。同时，如何在企业内部部署运维和迭代StableDiffusion图像生成平台也涌现了多种方案。本文将以ComfyUI为例，介绍如何在亚马逊云科技上部署
