最近看了半个多月，趁着嘉立创官方活动，研究esp32-c3规格书，白嫖PCB 和元器件。原本计划按照官方推荐的搞个四层板，结果打样太贵，火速改成双层板，用了官方的券。小于10*10,也可以使用嘉立创的免费打样。 下面…

Yocto构建Qt ARM64工具链 确保您的构建主机满足 以下要求： 不过，至少 90 GB 的可用磁盘空间 更多将有助于运行多个构建并增加 通过重用生成工件实现性能。至少 8 GB 的 RAM，尽管是具有 as 的现代构建主机 强烈建议使用尽可能多的 RAM 和尽可能多的 CPU 内核 最大限度地提高…

【对新手非常友好】三小时深度学习PyTorch快速入门！包教会你的！ --人工智能/深度学习/pytorch_哔哩哔哩_bilibili从头开始，把概率论、统计、信息论中零散的知识统一起来_哔哩哔哩_bilibili从编解码和词嵌入开始，一步一步理解Trans…

1:思维导图 2:有一个隧道&#xff0c;长1000m&#xff0c;有一辆高铁&#xff0c;每秒100米&#xff0c;有一辆快车&#xff0c;每秒50m&#xff0c;要求模拟这两列火车通过隧道的场景 #include <stdio.h>#include <string.h>#include <unistd.h>#include &l…

一、STC15F2K60S2与51单片机的区别 STC15F2K60S2和51单片机虽然都基于8051内核&#xff0c;但在多个方面存在显著区别&#xff1a; 1. CPU性能&#xff1a; - STC15F2K60S2&#xff1a;采用增强型8051 CPU&#xff0c;1T单时钟/机器周期&#xff0c;速度比普通8051快8-12倍…

背景与动机 Conv2Former是一种新型的卷积神经网络&#xff08;ConvNet&#xff09;&#xff0c;旨在结合卷积网络和Transformer的优点&#xff0c;以提升视觉识别任务的性能。传统的卷积神经网络在处理局部特征提取方面表现优异&#xff0c;但在建模全局信息和长距离依赖关系时…

回溯经典例题。 题目 通过回溯生成所有可能的排列。每次递归时&#xff0c;选择一个数字&#xff0c;直到选满所有数字&#xff0c;然后记录当前排列&#xff0c;回到上层时移除最后选的数字并继续选择其他未选的数字。每次递归时&#xff0c;在 path 中添加一个新的数字&…

provide $ inject 跨层传递普通数据 跨层传递响应式数据 跨层传递方法 需求解决思考 总结 Vue3.3新特性-defineOptions Vue3.3新特性-defineModel