网上看了很多搭建stm32+GCC的开发环境，觉得都比较麻烦，发现EmbeddedIDE非常方便。官方教程也比较详细，借助插件就可以完成开发环境搭建，简单方便。该插件支持mcu多，并且直接兼容keil的工程，如果担心keil版权问题，那就直接抛弃keil吧。若有不正确之处，请参考官网：这是什么？|EmbeddedIDEForVSCode一、结合keil使用1、在vscode上安装插件，EIDE、Cortex-Debug2、芯片支持包配置，烧录配置，构件配置。3、安装GCC、OpenOCD（也可以直接安装stlink或jlink）。选择keilMDK的执行文件（在安装路径下）4、插件配置。（使用

我们使用嵌入式设备通过串行到以太网转换器将数据包从串行端口发送到服务器。我们使用的一家制造商Moxa将始终以与构建它们相同的方式发送数据包。意思是，如果我们构建一个大小为255的数据包，它将始终以255长度发送数据包。另一家厂商Tibbo，如果我们发送包大小为255，如果大于128，它会打散数据包。这是我当时从Tibbo工程师那里得到的答复:"FromwhatIunderstandandwhattheengineerssaid,eveniftheotherdevicesprovideyouwiththerightpacketsizenowdoesnotguaranteethatwhen

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132201960拍摄人物坐姿时，需要注意：选择一个舒适和自然的坐姿，符合个性和心情。可以坐在椅子、沙发、长凳、凳子或者地上。避免坐得太僵硬或者太懒散。放松肩膀和颈部，保持背部直但不僵硬。根据相机的角度和距离调整腿和脚。可以交叉腿，弯曲一条腿，伸直另一条腿，把脚塞在身下，或者悬在座位的边缘。尽量在腿和身体之间留一些空间，避免看起来臃肿或拥挤。用胳膊和手来增加姿势的多样性和表现力。可以把肘部放在膝盖上，托住下巴或脸颊，摸摸

图的基础Tutorial—NetworkX2.8.4documentationnetworkx/networkx:NetworkAnalysisinPython(github.com)networkx学习与使用——（2）度、邻居和搜索算法networkx获取邻居节点首先，我们将加载网络科学中的经典图，即空手道俱乐部网络。我们将探索该图的多个图统计信息importnetworkxasnx空手道俱乐部网络是一个图表，描述了一个由空手道俱乐部的34名成员组成的社交网络，并记录了在俱乐部外进行互动的成员之间的联系G=nx.karate_club_graph()#Gisanundirectedgraph

因为做嵌入式开发工作虽然跳不出电子行业，但还是能接触到跨度较大的不同行当，身处不同的圈子。诸如医疗，银行，车载，工业；亦或者手机，PC，专用芯片；甚至可能横跨系统开发、驱动开发、应用开发。计算机本身以及涉及的一众基础学科无外乎都是舶来品，再加上不同圈子存在思维模式上的差异。所以就会出现每一种不同的圈子，可能对同一个东西，有不同的称谓，而同一种称谓，也可能对应的东西不一样，容易出现很多驴唇不对马嘴的沟通。本文针对常见在不同圈子容易引起误解的嵌入式概念，尽可能的说明白有哪些差异，这些差异是怎么来的。💾下图是典型的计算机系统，还可以看到负责CPU与内存的数据交换、图形处理、CPU与PCIE数据交换的

系列文章目录本文专门开一节写图生图相关的内容，在看之前，可以同步关注：stablediffusion实践操作文章目录系列文章目录前言1、embeddding的功能2、如何去下载(https://civitai.com/models)2.1筛选TEXTUALINVERSION2.2筛选出来2.3下载保存2.4如何使用2.5增加权重3.1badhandv4-AnimeIllustDiffusion3.2bad_promptNegativeEmbedding3.3人物形象类的（CorneosD.va）3.6ng_deepnegative_v1_75t3.7DeepNegativeV1.x总结前言te

源码下载：CVPR2022ImageDehazingTransformerwithTransmission-Aware3D代码-深度学习文档类资源-CSDN下载Abstract尽管卷积神经网络（CNNs）的单图像去模糊已经取得了良好的进展，但卷积固有的等方差和局部性仍然是去雾性能的瓶颈。虽然Transformer占据了各种计算机视觉任务，但直接利用Transformer进行图像去雾具有挑战性：1)往往会导致模糊和粗糙的细节，不适合图像重建；2)Transformer的位置嵌入以逻辑或空间位置顺序提供，忽略了变化的雾霾密度，导致去雾性能次优。        本研究的关键见解是研究如何结合CNN和

ElasticStack机器学习功能可以生成嵌入（embeddings），你可以使用它在非结构化文本中搜索或比较不同的文本片段。传统上，我们在搜索文本的时候，更加倾向于把文字进行分词，然后再对token进行比对：在上面，我们在文字中完全或部分匹配分词后的token，从而完成我们的文字搜索。随着机器学习的出现，我们甚至可以直接在文字中直接使用“问-答”这样的方式进行搜索，比如：在这种情况下，它不仅限于对文字的token匹配，它可以对语义进行匹配，比如，在上面，我们可以查询问题“Howfastshouldmyinternet be?”。我们可以使用Elasticsearch所提供的vectorse

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