12 - 安装脚本Section - [Dirs]

Inno Setup的[Dirs] section用于定义除应用程序目录外的其他需创建的目录。它常用于创建主目录的子目录。此节支持Name、Attribs、Permissions和Flags等参数,如设置目录属性、权限控制和文件压缩。注意事项包括避免对包含程序文件的目录赋予过多权限,以及正确使用权限设置以确保系统安全。

安装脚本Section

[Dirs] section

该可选部分定义了安装程序要创建的其它任何目录,除了用户选择的应用程序目录外,该目录是自动创建的。在主应用程序目录下创建子目录是此section的常用用法。请注意,在使用[Files]section将文件安装到目录之前,无需显式创建目录,因此此section主要用于创建空目录。

这是[Dirs]section的示例:

举例:

[Dirs]
Name: "{app}\data"
Name: "{app}\bin"

上面的示例将在安装程序创建应用程序目录之后,在应用程序目录下创建两个子目录。

以下是受支持的参数的列表:

Name(必填)

要创建的目录的名称,通常以目录常数开始。

举例:

Name: "{app}\MyDir"

Attribs

指定目录的附加属性。可以包括以下一项或多项:readonly, hidden, system, notcontentindexed。如果未指定此参数,则安装程序不会为目录分配任何特殊属性。如果目录已经存在,则指定的属性将与目录的现有属性合并。

举例:

Attribs: hidden system

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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