Working Practice-使用官方的实现

最新推荐文章于 2024-05-30 20:28:52 发布
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本文讨论了两种创建快捷方式的方法：一种是使用灵活的自定义方式；另一种是采用官方提供的标准方法。官方方法因其通用性和良好的兼容性而被推荐。

今天跟一个team leader一同讨论了创建快捷方式的问题，我的建议是使用较为灵活的方法，来完成功能。但是另一个team leader更期望使用官方提供的方式去创建快捷方式。自己思考后觉得挺有道理。

  1. 官方的通常代表一种通用的，合法的调用方式。
  2. 这种通用的，合法的方式具有普遍适用性，兼容性较好。

time_hunter
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[翻译]《Programming - Principles and Practice Using C++, Second Edition》- Preface
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编程是一种艺术，它表达出问题的解法，从而让计算机可以执行那些解法。 编程时，大部分精力都花在寻找和改进解法上。 通常情况下，只有过一遍求解过程才能让你完全理解这个问题。
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02-22 638
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time_hunter的专栏
10-05 721
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12-07 828
做为员工，最本质，最重要的是完成工作任务。也就是要有好的执行力。
Qt入门学习实践-Practice
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03-12 16
使⽤，在场景中创建2个item，分别显示⽂字“⽜郎”、“织⼥”，并创建⼀条连线连接这两项。可通过⿏标拖动这两项，线也会跟根据item位置变化，始终连接这两项。编写UDP服务器和UDP客户端。服务器使⽤定时器（QTimer），每个1秒发送⼀条时间数据，每隔2秒模拟发送⼀条员⼯信息数据（可使⽤随机数模拟）；客户端接收到数据后，以表格（）的形式添加或者更新数据。时间数据结构如下：structStTimedoubletime;员⼯数据结构如下：//员⼯结构体。
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weixin_50043572的博客
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01-13
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time_hunter的专栏
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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
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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
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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)
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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...
capl的canSetChannelOutput 函数怎么使用
11-14
<think> Hmm, the user is asking about the usage of canSetChannelOutput function in CAPL language. Let me think about how to structure this response effectively. First, I recall from the context that the user shared a code snippet containing this function earlier. That snippet shows controlChannel() calling canSetChannelOutput() with two parameters. That's a good starting point but I should verify the official specification. Looking at CAPL documentation, canSetChannelOutput() indeed controls the CAN controller's output state. It takes two arguments: channel number and silent mode flag. The channel numbering depends on the hardware configuration - usually starting from 1. The silent parameter is boolean where 0 enables transmission and 1 disables it. I should mention the practical applications too. This function is commonly used in diagnostic sequences when you need to simulate bus failures or isolate nodes. For example, setting silent=1 would mimic a disconnected node scenario. The user seems to be working with CANoe/CANalyzer based on the code snippet. I should point out that channel numbering might differ between hardware interfaces like CANcaseXL vs. VN interfaces. Maybe add a note about checking channel mapping in the configuration. Important to warn about common pitfalls: if the function returns -1, it means invalid channel number. And remember that this setting persists until changed, so it's good practice to restore normal operation after tests. For the response structure, I'll start with a clear function signature explanation, then parameters, return values, and practical examples. The silent mode behavior deserves special emphasis since it's crucial for bus simulation. I'll include both basic and advanced usage scenarios. The user appears to be an automotive validation engineer based on the context. They'll probably appreciate real-world test cases. I can reference their own code snippet to show how it fits into a larger test sequence. Should also mention related functions like canGetChannelOutput() for completeness. </think>以下是关于 CAPL 语言中 `canSetChannelOutput()` 函数的详细说明： ### 函数功能 控制 CAN 控制器的输出状态（启用/禁用报文发送）： ```C long canSetChannelOutput(long channel, long silent); ``` ### 参数说明 1. `channel`：**CAN 通道号** - 取值范围：`1` 到 `canGetChannelCount()` 返回值 - 示例：`1` 表示通道 1 2. `silent`：**静默模式控制** - `0` = 关闭静默模式（**启用**报文发送） - `1` = 开启静默模式（**禁用**报文发送） - 其他值无效 ### 返回值 | 返回值 | 含义 | |--------|-----------------------| | `0` | 设置成功 | | `-1` | 通道号无效 | | `-2` | 硬件不支持该操作 | ### 使用示例 ```C // 禁用通道1的报文发送（静默模式） canSetChannelOutput(1, 1); // 启用通道2的报文发送 canSetChannelOutput(2, 0); // 检查设置结果 if(canSetChannelOutput(3, 1) == -1) { write("错误：通道3无效！"); } ``` ### 关键注意事项 1. **通道有效性** 使用前需通过 `canGetChannelCount()` 确认通道存在： ```C if(channel > 0 && channel <= canGetChannelCount()) { canSetChannelOutput(channel, 1); } ``` 2. **硬件兼容性** 某些 CAN 硬件（如虚拟通道）可能不支持静默模式，需检查返回值 `-2`。 3. **持久性影响** 设置后状态**持续生效**直至下次修改，节点重启后重置。 4. **典型应用场景**： - 模拟节点离线故障 - 总线冲突测试 - 节能模式测试 ### 相关函数 - `canGetChannelOutput()`：获取当前输出状态 - `canSetBusParams()`：配置总线参数 - `canGetChannelCount()`：获取可用通道数 > 注：通道号映射关系取决于 **CANoe 硬件配置**（如 Vector 硬件通常从 1 开始编号）[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何检测 `canSetChannelOutput()` 是否被硬件支持？ 2. CAPL 中如何实现定时切换通道的静默状态？ 3. 静默模式与 `disableMsg()` 函数禁用报文有何区别？ 4. 通道号无效时如何定位配置错误？ [^1]: 引用自用户提供的 CAPL 代码片段及 CANoe 标准库文档。
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