new_learn: nanopb

最新推荐文章于 2025-06-18 08:33:13 发布
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本文介绍在嵌入式环境中使用Protobuf进行高效数据交换的方法。探讨了其优势及如何适应资源受限的设备。
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在众多的嵌入式系统开发工具中，Nanopb作为一个小巧而高效的代码库脱颖而出。它致力于提供一套轻量级的Protocol Buffers解决方案，特别针对内存受限环境下的微控制器设备进行了优化和设计。 [Protocol Buffers](https://developers.google.com/protocol-buffers/)是Google开源的一种灵活高效的数据序列化框架，旨在帮助开发者...
PB运行库(PB6.5,PB7,PB8,PB9)
ribut9225的专栏
05-31 7536
[收藏]PB运行库(PB6.5,PB7,PB8,PB9)     一、PowerBuilder运行时动态链接库( Runtime Library )。不同版本的PB所需要的运行时动态链接库文件不尽相同，但库名有相似的地方，这些DLL都必须包含在应用程序目录或系统目录当中： PB6.5所需文件： 　　必需 PBVM60.DLL PowerBuilder 虚拟机，可选 PBDWE60.DLL D
轻量级pb
linuxheik的专栏
10-26 680
http://code.google.com/p/nanopb/downloads/list http://koti.kapsi.fi/jpa/nanopb/
GitHub 趋势日报 (2025年04月25日)
qianmoQ - 关注云计算,关注大数据
04-26 886
本日报由 TrendForge 系统生成 https://trendforge.devlive.org/
GitHub 趋势日报 (2025年06月17日)
qianmoQ - 关注云计算,关注大数据
06-18 1486
今日GitHub趋势报告显示，AI相关项目持续领跑：anthropic-cookbook以1022星位居榜首，提供大模型应用案例；awesome-llm-apps（986星）收录优质LLM应用，微软开源的fluentui-system-icons（910星）位列第三。语言分布中，绿色系占比最高（约50%），红色、橙色紧随其后，显示JavaScript/TypeScript仍占主导，Go、Rust等新兴语言稳定增长。可视化图表直观呈现了技术生态的多元化发展趋势。
ProtoBuffer文档
蛰伏--当你不够强大时，就不要放弃努力
06-12 2610
Developer Guide Welcome to the developer documentation for protocol buffers – a language-neutral, platform-neutral, extensible way of serializing structured data for use in communications protocols, data storage, and more. This documentation is aimed at
Awesome C++（C++教程）
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
11-25 5619
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spring_learn:spring的相关学习资料
05-01
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Git_Learn_1:只是为了学习
04-10
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learn_R:R工作
03-10
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【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
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Sklearn_xgb: Python中XGBoost的增强型scikit-learn接口
资源摘要信息:"sklearn_xgb是一个改进的XGBoost界面，它类似于scikit-learn，是Python中一个非常流行的机器学习库。XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效的、可扩展的梯度提升库，它不仅可以用于分类问题...
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