嵌入式Linux学习记录

stm32cubemx hal学习记录：USART发送+接收

一、配置过程1、配置RCC、SYS、时钟84MHz2、添加LED灯PF9、PF10输出模式3、配置USART1为异步模式，打开中断4、生成代码5、配置microLIB，如果要使用printf，则必须要开启二、代码编写1、在main中重写printf和getchar函数intfputc(intch,FILE*f){HAL_UART_Transmit(&huart1,(uint8_t*)&ch,1,0
为争。·2024-01-23 12:25

Pytorch文本分类入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf
风筝超冷·2024-01-23 10:44

《现代C++语言核心特性解析》笔记草稿

仅供学习记录之用，谢绝转发第1章新基础类型（C++11～C++20）1.1整数类型longlong更多笔记“在C++中应该尽量少使用宏，用模板取而代之是明智的选择。
Mamong·2024-01-23 08:40

2022.01.01｜学习记录099｜丘也幸，苟有过，人必知之。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_99thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！指路→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好，形式多样，21天点亮一座灯塔，记录点滴进步，监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍今天打疫苗。把学习模板改了很多。加了一本读的书，还有希望每天坚持动笔写，抄诗或者单词，前
SciPsyLearning·2024-01-23 08:29

嵌入式Linux使用TFT屏幕:使用树莓派4B的MIPI-DSI接口点亮ST7701S屏幕

前言距上一次写文章有点时间了，今天调通了一块MIPIDSI屏幕,特写一篇笔记置于此，希望能帮到也想研究这个MIPIDSI的朋友。正题博主使用的开发板为RaspberyPi4B,系统为RaspberryPiOS64Bit(full版本)。关于系统版本博主测试了一下各个版本的RaspberryPiOS对于DRM驱动的兼容性，发现驱动只能在RaspberryPiOS11(bullseye)版本以上运行，
CNflysky·2024-01-23 06:07

嵌入式Linux开发: 从0开始编译并启动ARM Linux内核(全志)

引言最近看见很多小白不会编译Linux内核，自己瞎折腾走了很多弯路。本文章将会以OrangePi(香橙派)Zero开发板为例，带您成功编译内核并在板子上启动它。准备您需要一台UbuntuPC(版本最好在20.04以上)、一个可以用的U-boot文件、Linux源码和您开发板对应的编译配置文件(config)、内存卡、读卡器以及一根串口线。以上这些东西都很容易就能获取到：UbuntuPC可以选择实体
CNflysky·2024-01-23 06:07

嵌入式Linux使用TFT屏幕:使用TinyDRM点亮ST7789V屏幕

前言最近某宝上买了几块小屏幕，1.3寸和2.0寸的，驱动都是ST7789V，网上看了下，基本都是使用fbtft驱动，而且内核都是5.0以下的才能用，5.0以上的教程很少，又去fbtft作者GitHub上翻阅得知作者又开发了新的驱动模块TinyDRM(地址)，据他描述，TinyDRM对比fbtft有以下优点:DRM在用户空间要求刷新屏幕的时候才刷新，而fbtft刷新屏幕是按照固定的帧率进行刷新（fb
CNflysky·2024-01-23 06:07

学习笔记19——计算机网络八股大厂面试知识点整理

id=9295b013729a4202986da46f9632d344&type=0&t=10.4333732219626494八股学习记录：湖科大计网视频过书，重点看书上运输层的知识（谢希仁第八版）阿秀的学习笔记整理笔记
热烈小狗·2024-01-23 05:25

IS-IS协议分析与配置

本文简要分析IS-IS协议的原理和应用，利用GNS3仿真器搭建环境，对IS-IS协议进行实验配置，供学习记录。
Captain_RB·2024-01-23 04:23

2018-02-24 樊登谈：内容付费&知识IP

以下是我在腾讯学院线上的学习记录。樊登读书会创始人樊登谈：内容付费，为何会火？知识IP，如何打造？——【名家之声】第五十八期从2016年起，“内容付费”的风口不断被催熟。
福尔摩洋·2024-01-23 03:08

深度学习记录--指数加权平均

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线公式：其中表示第t个平均数，表示第t-1个平均数，表示第t个数据，表示变化参数下图为拟合结果()当参数变化时，拟合结果也会发生变化例子：时，近似取10个数据平均值(红色曲线)时，近似取50个数据平均值(绿色曲线)时，近似取2个数据平均值(
蹲家宅宅·2024-01-22 22:05

数据结构——栈和队列

数据结构课程学习记录。一、栈的基本概念栈（Stack）只允许在一段端进行插入或删除操作的线性表。
MercuryG·2024-01-22 22:01

Unity Fingers Gesture手势插件教程（新）

前言前几天Unity资源商城搞活动白嫖到了这个插件，但是看了下网上的教程都是比较旧的版本，所以决定学习记录一下。个人感觉比easytouch使用方便一些，而且easytouch很久没更新了。
我寄人间雪满头丶·2024-01-22 22:40

U-Boot 中使用 nfs 命令加载文件报错指南

目录问题一问题描述错误原因解决方案问题二问题描述解决方案更多内容在嵌入式Linux开发中，我们经常使用nfs命令加载服务端的共享文件或者挂载文件系统。
Hello阿尔法·2024-01-22 21:03

2021.11.21｜学习记录与积累｜生命的荣耀在于跌倒后能够站起来

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe59_thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！指路→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好，形式多样，21天点亮一座灯塔，记录点滴进步，监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍————————————————▏每日摘抄‖经典短篇阅读小组“人们很容易把价值观与偏见等
SciPsyLearning·2024-01-22 20:26

Apache Paimon学习记录

基本都是在官网的学习，简单记录一下其中的核心特点ApachePaimon官网ApachePaimon|ApachePaimon根据官网介绍去快速了解paimon是用来设计做什么，可以做什么，对比与其他数据湖有什么特点，如何使用Paimon特点前身是FlinktableStore,很多文档和特性都是一样的支持批流一体，主要用来做实时数据湖Paimon并使用LSM树结构来支持大量数据更新和高性能查询和
这个程序猿可太秀了·2024-01-22 17:27

2019-08-21 每日10分钟商务英语口语--学习记录(讨价还价)

Couldyoucomedownalittle?价格能第一点吗？必备词1.agreeto接受，同意2.pricerange价格范围3.totalvalue总值4.wholesaleprice批发价5.specialdeal特殊优惠6.pricelist价格表7.rock-bottomprice最低价8.commission佣金9.customersduty关税10.retailprice零售价11
魔君BYL·2024-01-22 17:00

利用Eclipse和Sourcery G++ Lite通过GDBserver在Windows下单步调试嵌入式Linux应用程序

我的开发平台：上位机：WIN732bitHomebasic下位机：AM3517,Linux2.6.37需要用的软件资源：1.arm-2012.09-64-arm-none-linux-gnueabi.exe(sourceryG++Lite)2.jdk-8u5-windows-i586.exe(JavaJdk)3.eclipse-standard-kepler-SR2-win32.zip(Eclip
savage_sdj·2024-01-22 13:24

Qt采集本地摄像头推流成rtsp/rtmp(可网页播放/支持嵌入式linux)

一、功能特点支持各种本地视频文件和网络视频文件。支持各种网络视频流，网络摄像头，协议包括rtsp、rtmp、http。支持将本地摄像头设备推流，可指定分辨率和帧率等。支持将本地桌面推流，可指定屏幕区域和帧率等。自动启动流媒体服务程序，默认mediamtx（原rtsp-simple-server），可选用srs、EasyDarwin、LiveQing、ZLMediaKit等。可实时切换预览视频文件，
feiyangqingyun·2024-01-22 13:05

Java中的编程细节

同以前的贴子一样，都是基础问题，只做学习记录。
jllws1·2024-01-22 12:54

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降学习率衰减的实现1epoch=遍历数据1次是学习率衰减的超参数，是初始学习率，是遍历次数其他衰减方案是初始学
蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--Adam optimization algorithm

Adam优化算法momentum和RMSprop的结合初始化参数：先进行momentum过程：然后进行RMSprop过程：接着进行偏差修正：,,最后更新权重：超参数的设置一般地，学习率需要经过多次调试之后才可得到其他超参数一般设置为：
蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--RMSprop均方根

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快，则要使S_dw尽量小，即w每次减去一个大数字，所以w梯度下降更快为了让b梯度下降更慢，则要使S_db尽量大，即b每次减去一个小数字，所以b梯度下降更慢为了防止分母趋近于0，则加上一个常量，一般设
蹲家宅宅·2024-01-22 10:42

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率，可以使用momentum梯度下降：将指数加权平均运用到梯度下降，成为momentum梯度下降(图中红色曲线)原理：纵轴上，平均过程中正负数相互抵消，所以纵轴上的平均值接近于0横轴上，所有的微
蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

Unity游戏优化(第2版)学习记录8

Unity游戏优化[第二版]学习记录8第8章掌握内存管理一、Mono平台1、垃圾回收2、内存碎片3、运行时的垃圾回收4、多线程的垃圾回收二、代码编译三、分析内存1、分析内存消耗2、分析内存效率四、内存管理性能增强
咸鱼永不翻身·2024-01-22 09:08

学习记录: VuePress的基本使用

VuePress文档地址https://vuepress.vuejs.org/项目初始化mkdirvuepress-democdvuepress-demonpminit-y安装vuepress为本地依赖yarnaddvuepress-D创建docs目录在markdown文件中随便写点东西WeChat90b563326f915428c9f33e0072cbe31c.png修改package.json
旺财麻麻·2024-01-22 08:56

机器学习实战学习记录（github）

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新
monkeyhlj·2024-01-22 07:00

Elasticsearch+Kibana 学习记录

文章目录安装Elasticsearch安装Kibana安装Rest风格API操作索引基本概念示例创建索引查看索引删除索引映射配置（不配置好像也行、智能判断）新增数据随机生成ID自定义ID修改数据删除数据查询基本查询查询所有（match_all）匹配查询（match）多字段查询（multi_match）词条匹配（term）多词条精确匹配（terms）结果过滤高级查询过滤（filter）排序聚合agg
monkeyhlj·2024-01-22 07:24

2020-04-01止善工作学习记录D62

【摘要】我们很少花时间去质疑什么样的记忆或观念会影响我们对事物的看法。事实上，我们的头脑总是通过搜索储存的信息和认知去帮助我们理解特定的事件。我们观念的“镜框”是悄悄落到眼前的，因此，有时候我们甚至根本意识不到自己“戴上了眼镜”。【感悟】这一切都原于，我们的反应太快。有时候快到停不下一秒去想一想这个事情，这个动作，就如复印机一般重复操作，用同一个眼神，同一个动作，去处理一件事情，我们不自知自己已经
窗户边的一朵向日葵·2024-01-22 06:00

【80211-2022】【学习记录】【第九章】管理帧Association Response

一、AssociationResponseframeformat关联响应帧的帧体包含的信息如表9-35所示。··Table9-35AssociationResponseframebody序号信息说明备注1CapabilityInformation能力信息字段格式见9.4.1.4。后续详细学习2Statuscode后续详细学习3AID当dot11S1GOptionImplemented为true时，
致简-Damon·2024-01-22 06:31

Linux运维学习笔记

vd_source=3f851e85e66ef33269a2eefee664cec2的学习记录，希望能找到运维的实习吖Ｏ(≧▽≦)Ｏ文章目录导航Linux的终端终端组成部分Linux关机命令使用VMware
我是六月生·2024-01-22 06:59

搜索系统中涉及的NLP问题

搜索技术除了涉及基础的搜索算法，也涉及到很多NLP技术，本文转载于，只是做个学习记录，侵删。
机器很不爱学习·2024-01-21 23:23

【学习记录】Ouster雷达运行fastlio提示 Failed to find match for field ‘ring‘ 的解决办法

本文仅用于个人记录。在使用ouster雷达运行fastlio代码时，提示Failedtofindmatchforfield‘ring’但ouster雷达确实是发布了ring信息，可以从启动的rviz里面看到包括ring。进一步检查，发现ouster对ring的定义是uint_16t，而我印象中ring一般定义的都是uint_8t，所以改了一下，就没有了这个报错。即，将:ouster-ros/inc
larry_dongy·2024-01-21 21:35

Aloha 机械臂的学习记录4——act：detr_vae.py的代码部分

detr_vae.py的原始代码如下：#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRightsReserved"""DETRmodelandcriterionclasses."""importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionala
随机惯性粒子群·2024-01-21 18:26

嵌入式Linux Qt交叉编译环境搭建

1、下载Qt编译器TinkerBoard2主板，BuildRoot根文件系统，package自带的Qt版本为5.14.2，所以安装的版本也是5.14.2wgethttps://download.qt.io/archive/qt/5.14/5.14.2/qt-opensource-linux-x64-5.14.2.runchmoda+xqt-opensource-linux-x64-5.14.2.r
zoipuus·2024-01-21 18:15

Arthas中使用watch观测方法执行前后，基本类型参数的值不一致问题

此问题的结论和原因虽然都比较简单，但其排查过程也可供学习记录。只想看结论的同学也可以直接看第四点！1.代码由于真实情
谁叫我土豆了·2024-01-21 16:30

小程序学习记录九：小程序npm包的使用

包的概念一、npm包的限制二、VantWeapp组件库1.安装2.构建npm包3.修改app.json三、定义和使用CSS变量1.定义变量2.使用变量3.vant里使用css变量一、npm包的限制1.不支持依赖于Node.js内置库的包2.不支持依赖于浏览器内置对象的包jq就不支持。3.不支持依赖c++插件的包一些加密的包。二、VantWeapp组件库使用的MIT开源许可协议，对商业使用友好。1.
努力练级中...·2024-01-21 09:05

YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集

生成train.txt、test.txt、val.txt文件六、创建ab.yaml文件七、开始使用自己的数据集训练八、总结YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
Prime's Blog·2024-01-21 07:58

爬虫学习记录之Python 爬虫实战：某评分网站的Top250的书单详情

【简介】这里我们利用之前所学习的相关模块，爬取网站上top250的书单详情，最终我们将爬取出来的数据持久化存储为表格文件，使用sqlalchemy将持久化数据输入到postgresql数据库中文章目录1.爬取页面信息1.1导入所需模块1.2定义变量1.3.爬取数据1.4完整代码如下2.爬取网页图片3.这里我们再将数据信息存储到postgres数据库当中3.1创建Flask应用3.2创建数据库表3.
永不言弃h·2024-01-21 05:24

爬虫学习记录之Python 爬虫实战：电影 TOP250 循环爬取

【简介】利用Python的requests库实现循环爬取电影TOP250榜单，对每个电影的详细信息进行抓取，并将抓取的数据保存为JSON格式的文件。文章目录1.导入所需库和模块2.构造请求参数并发送请求3.解析数据并保存到文件4.完整代码1.导入所需库和模块本项目使用的是requests库和json库，因此需要导入这两个库。importjsonimportrequests2.构造请求参数并发送请求
永不言弃h·2024-01-21 05:54

爬虫学习记录之Python 爬虫实战：爬取研招网招生信息详情

【简介】本篇博客为爱冲锋，爬取北京全部高校的全部招生信息，最后持久化存储为表格形式，可以用作筛选高校。文章目录1.导入依赖2.代码详解2.1def__init__(self)2.2defSleepTime(self):2.3defGetcode(self):2.4defReadTxt(self,file):2.5defGetDeData(self,page):2.6defGetPage(self)
永不言弃h·2024-01-21 05:23

C++从零开始的打怪升级之路(day16)

这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的内容是string类的模拟实现当然
云淡风轻kk·2024-01-21 04:16

技术分享 | MySQL：timestamp 时区转换导致 CPU %sy 高的问题

本文为学习记录，可能有误请谅解。这个问题是一个朋友遇到的@风云，并且这位朋友已经得出了近乎正确的判断，下面进行一些描述。
爱可生开源社区·2024-01-21 00:53

2021 AAAI best Paper - Informer-2020 学习记录

这篇文章是来自AAAI的bestpaper，目前已经开源在github，这里博主记录一下自己的学习过程。项目使用pytorch开发，按照readme要求的环境即可，环境没有问题的话基本不需要改动即可完美调试，博主开始时pytorch版本太低，所以导致了很多问题，当然这个调试修改的过程也并非是毫无用处，它可以让我们对项目的理解更加深刻。此外这个项目也有tensorflow版本，大家可以看博主的这篇博
breeze_csdn·2024-01-21 00:54

flink学习记录之水位线

水位线的概念理解及工作原理：watermark是用于处理由于网络、背压等原因产生的乱序事件，窗口结束时间+延迟时间=最大waterMark值，即当waterMark值大于的上述计算出的最大waterMark值，该窗口内的数据就属于迟到的数据，无法参与window计算；代码中生成水位线的时间（即调用assignTimestampsAndWatermarks（WatermarkStrategywate
pasen_newer·2024-01-20 19:25

重读《暗时间》笔记和感想11 – 书写是为了更好地思考

我只是把对我来说印象深刻的观点和结论摘录下来，作为我的学习记录，以后可以经常复习回顾。我非常喜欢这篇文章，对我启发特别大，我也深有同感。我经常在走路和睡前总结所
greenorchid·2024-01-20 15:29

嵌入式 Linux 入门 环境篇（五、NFS 文件共享）

嵌入式Linux入门环境篇第五课，搭建NFS环境......by矜辰所致前言我们在前面的Linux入门环境篇中，开发环境基本搭建好了，但是为了方便后续的学习开发，我们还得学会使用网络共享文件夹。
矜辰所致·2024-01-20 15:06

J4 - ResNet与DenseNet结合

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录环境模型设计模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-20 14:41

JabRef新手入门学习记录

本文目录0.JabRef是什么1.JabRef安装2.配置Java环境3.JabRef基本使用（在latex中）3.1JabRef语言设置3.2JabRef基本界面3.3使用方法来啦（1）文件->新建库（2）添加参考文献，这里有两个方法（3）TeXstudio中引用文献4.推荐一下自用的文献阅读工具0.JabRef是什么JabRef在我的理解看来主要是一个可以管理文献的工具。你可以设置某一个文献的
陈炳林的小饼干·2024-01-20 14:48

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合(underfitting)过拟合(overfitting)当方差(variance)过大时，如右图，拟合图像过于特殊，不够集中(即方差过大)，称为过拟合(overfitting)误差和tra
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09
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