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原创 从0开始构建TC397平台AUTOSAR工程系列讲解 - 总目录
《汽车电子开发实战：基于英飞凌TC397的AUTOSAR开发指南》专栏面向汽车电子工程师和AUTOSAR初学者，提供从零开始的实战教程。内容涵盖AURIX Studio环境搭建、FreeRTOS移植、AS工具配置、AUTOSAR模块实现（EcuM/BswM/Os/Rte）、CAN通信和多核调试等核心内容。通过手把手教学，读者将掌握TC397多核架构开发、AUTOSAR BSW模块配置等关键技能。专栏提供完整工程源码，帮助开发者快速上手英飞凌AURIX平台上的AUTOSAR开发。
2025-06-14 16:23:03
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原创 MakeFile知识点梳理之$符号
情况语法结果正确构建时展开为实际目录路径错误解析时展开为空或非法路径必需启用二次展开功能双$$目录路径在目标构建时动态确定每个目标文件都能正确关联到其专属目录的.dirstamp目录创建逻辑按需触发（仅当目录不存在时）
2025-06-17 21:42:02
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原创 AURIX Studio移植EB MCAL支持TC397
本文详细介绍了在英飞凌AURIX Studio开发环境中移植EB MCAL以支持TC397多核控制器的步骤。首先需要准备AURIX Studio 1.5.4、EB tresos Studio 26.2.0和MC-ISAR_AS440_TC3xx_BASIC_2.25.0等软件环境。移植过程包括：创建TC397工程并清理目录结构；从EB MCAL包迁移代码到工程中，形成包含应用层、MCAL驱动和平台抽象层的完整目录；使用EB tresos工具生成动态代码。最后需要注意手动排除不必要的编译文件以避免报错。该移植
2025-06-14 15:51:39
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原创 TC397 EB MCAL开发从0开始系列 之STM配置实战二
本文详细介绍了在TC397 EB开发板上使用MCAL配置STM模块实现LED闪烁的完整流程。主要内容包括：1) STM模块的基本配置步骤和参数设置；2) MCU时钟和硬件资源分配的关键配置；3) Resource模块的资源管理机制；4) ISR中断服务配置及实现原理；5) 从初始化到中断回调的完整代码解析，包括Stm_EnableAlarm、Stm_DemoAppCbk等关键函数。通过配置100MHz时钟源和比较寄存器，可实现精确的定时中断控制。最后展示了编译验证结果，为嵌入式开发者提供了实用的STM定时器
2025-06-14 12:46:26
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原创 AURIX Studio TC397开发从0开始系列之STM实战
STM模块是AURIX™ TC397芯片的关键定时器系统，提供高精度计时和中断功能。主要特性包括：64位计数器(100MHz时钟源，纳秒级精度)、6个独立STM实例、多比较通道和中断触发机制。应用开发中，可通过毫秒转换函数计算tick数，利用比较器匹配产生周期性中断（如LED闪烁）。STM模块支持灵活配置中断优先级和触发时间，适用于长期任务调度、系统统计等场景，是实时系统的重要基础模块。
2025-06-12 19:24:14
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原创 MCP编程极速入门-stdio通信
MCP Serve、调试工具 - Inspector、MCP 客户端、stdio、MCP stdio通信、web-search-pro
2025-06-09 11:19:31
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原创 Python项目中使用load_dotenv
load_dotenv 是 Python 的 python-dotenv 库提供的函数，用于从 .env 文件加载环境变量，适合本地开发和敏感信息管理。多环境管理：加载多个文件（如 .env.dev 和 .env.prod），通过优先级覆盖变量。默认值：防止环境变量未定义。
2025-06-08 18:20:51
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原创 【LangChain框架学习】LangChain之Agents
精细控制：可完全自定义提示模板（prefix/suffix），显式声明工具规则支持结构化输入输出（如JSON Schema约束工具参数）性能优化通过max_iterations限制推理步骤，避免无效循环支持early_stopping_method快速失败转移，提升响应速度扩展性强可集成多种记忆模块（如ConversationBufferMemory）实现多轮对话支持动态工具加载和优先级调整开发复杂度高需手动配置代理链（LLMChain）、工具和记忆模块提示词工程需要一定经验。
2025-06-07 15:20:51
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原创 工具调用之Funcation Call
官方文档：https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?Function Call本质是：让模型指导应用根据需要调用相应的函数，
2025-06-02 13:55:48
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原创 LangChain之Model
摘要 LangChain将模型分为三大类： 文本生成模型（LLM）- 处理单一文本输入输出，适用于摘要、翻译等任务 聊天模型（Chat Model）- 处理结构化消息列表，支持多轮对话场景 嵌入模型（Embedding Model）- 将文本转化为向量，用于语义检索 核心区别： LLM处理纯文本输入输出，适合一次性任务 Chat Model处理消息对象，保留对话上下文，适合交互场景 LangChain通过BaseLanguageModel、BaseLLM和LLM等基类提供统一接口，支持从闭源到开源模型的灵活
2025-06-01 22:31:16
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原创 LangChain PromptTemplates 提示词模板
摘要 LangChain的PromptTemplates提供标准化提示词设计方法，包含三种核心模板类型：PromptTemplate基础模板（支持f-string/jinja2语法）、ChatPromptTemplate对话模板和FewShotPromptTemplate示例模板。这些模板通过动态参数替换（如{product}）、类型约束和预填充变量等机制，实现指令与数据的解耦，提升AI交互的可靠性和复用性。实验表明，结构化提示词能显著改善模型输出质量，如精确控制输出格式（逗号分隔）或角色化响应（金融顾问）
2025-06-01 16:23:02
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原创 python项目管理神器-UV
uv是一款由Rust编写的高性能Python包和虚拟环境管理工具，可替代pip、virtualenv等传统工具。主要特点包括：10-100倍于pip的安装速度、统一的项目管理功能、跨平台支持、全局依赖缓存和无需预装Python/Rust即可安装。主要功能涵盖Python版本管理、虚拟环境创建、依赖安装/卸载、依赖树查看等。安装方式支持Linux/macOS的curl命令和Windows的PowerShell脚本。通过修改pyproject.toml或环境变量可配置国内镜像源。uv由Ruff的开发者Astra
2025-06-01 16:03:01
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空空如也
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