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Makefile和Kconfig是Linux内核编译系统的核心，决定了哪些代码被编译、如何编译。本文介绍RK3588 Android12平台下Kernel Makefile和Kconfig的使用方法。
| 文件类型 | 说明 |
|---|---|
| 顶层Makefile | 控制整体编译流程 |
| .config | 配置文件，make menuconfig生成 |
| arch/$(ARCH)/Makefile | 体系结构相关Makefile |
| scripts/Makefile.* | 通用编译规则 |
| 子目录Makefile | 各模块的编译规则 |
| Kconfig | 配置菜单定义 |
手把手教你用Xilinx SelectIO IP核搞定ADS42LB69高速ADC的DDR数据采集（附仿真调试技巧）
本文详细介绍了如何使用Xilinx SelectIO IP核实现ADS42LB69高速ADC的DDR数据采集，包括IP核配置、仿真验证和硬件调试技巧。通过精准的时序控制和实战调试方法，解决高速数据采集中的时序对齐问题，提升系统稳定性和可靠性。特别适合FPGA工程师和高速ADC接口设计者参考。
快衰落、慢衰落，平坦衰落、频率选择性衰落
目录一、大尺度衰落和小尺度衰落二、平坦衰落和频率选择性衰落1.反射墙、固定天线模型2.相干带宽和时延扩展三、快衰落和慢衰落1.反射墙、运动天线模型2.相干时间和多普勒扩展四、联系总结 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、大尺度衰落和小尺度衰落 移动无线信道的主要特征是信道强度关于时间和频率的变化，大致分两种： 大尺度衰落： .
8.5/Q1，Charls最新高分文章解读！
8 257名受试者中，672人（8.14%）在9年内发生过卒中。在调整的多因素cox回归模型中，TyG和ABSI仍然是卒中的预测因素，TyG的HR为1.25（95%CI：1.06～1.47），ABSI的HR为1.33（95%CI：1.06～1.68）。TyG和ABSI联合诊断效能最高（AUC：0.579，95%CI：0.553～0.597），而TyG（AUC：0.566，95%CI：0.544～0.587）和ABSI（AUC：0.533，95%CI：0.524～0.597）的诊断效能最低。
基于ROS的机械臂手眼标定-Aruco使用与相机标定
基于ROS的机械臂手眼标定-Aruco使用与相机标定 折腾了一段时间的机械臂的手眼标定，相关资料挺多的，但使用起来都比较复杂，新手一般比较难搞懂。于是想做一个比较简单易懂易用的手眼标定程序。 程序都是Copy的开源代码，所以也开源出来： 开源地址:https://gitee.com/ohhuo/handeye-calib 作为手眼标定中的重要一环，相机中标定板位姿关系获取直接影响标定精度，我们使用aruco这个开源程序来实现坐标的获取。 #mermaid-svg-WkFpFkV4QqzXMvJ4 .labe
小白学电路之cadance搭建buffer电路
Buffer（缓冲器）是一种放大器或驱动电路，主要用于隔离输入和输出，以防止负载对前级电路造成干扰或影响。本文作者在电路方面是小白水平，目前正在学习，有不足之处欢迎指正。3.创建新的cellview，对此buffer进行仿真验证。2.创建buffer的symbol。电路中的V2的详细参数。
主动式桥梁防船撞预警系统的方案汇总
本系统以精密光电测高前端（2台，上下游各1台）、固态雷达（2台，上下游各1台）、AIS（1台）、偏航辅助前端（4台，上下游各2台）为核心，通过人工智能，对画面上的船舶目标进行深度学习、精确定位，再用系统集成方法将各设备有机结合在一起，构建成套的桥梁防撞主动预警系统，全天候监控过往船舶。主动式桥梁防船撞预警系统主要船舶监测采集单元、控制单元、船舶超高、偏航信息检测单元、以及视频监控单元组成，，通过声光警示、短信文字、船舶身份识别及海事对讲频道、视频录像取证等多种手段与船舶进行信息互动，主动防止船舶碰撞桥梁！
ANFIS实现数据非线性回归附Matlab代码
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于MSE的ANFIS非线性回归，并提供相应的源代码。ANFIS是一种融合了模糊逻辑和神经网络的方法，它可以通过学习数据集中的模式来构建一个模糊推理系统。ANFIS的训练过程基于最小化MSE，以提高模型的拟合能力。通过上述代码示例，我们可以使用基于MSE的ANFIS模型对数据进行非线性回归，并获得相应的预测结果。在示例中，我们定义了一个包含两个样本的新输入数据集 X_new，然后使用训练好的ANFIS模型进行预测，并将结果存储在变量 Y_pred 中。
告别标注地狱！YOLO+CLIP多模态零样本检测全实战：图文联合推理，想检测什么直接输文字，不用训模型
这套方案我给朋友的超市用了快3个月，运行极其稳定，临期商品的检测准确率能到96%，后续加了“货架空货检测”“通道杂物堆积检测”，都是改一行文本就搞定，完全不用重新开发，朋友说省了十几万的定制开发费用。很多做计算机视觉的朋友，总觉得目标检测必须标数据、训模型，其实不是的。现在多模态大模型的能力已经足够强，把YOLO的定位能力和CLIP的图文泛化能力结合起来，就能用极低的成本，搞定绝大多数定制化检测需求。对于我们开发者来说，技术的价值从来不是炫技，而是用最简单的方案，解决最实际的问题。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
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