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RSS订阅原创 1.协议总结
协议总结 协议是基于接口的通信过程，所以首先要搞定接口部分。 研究接口首先是研究机械结构和电气特征，这是基础。之后才能在这个基础上研究通信内容达到通信的目的。 一、电平协议（电气特性） 1.为什么要定义电平？ 数据在通信双方之间传输，本质是传输物理电平，这些物理信号在传输过程中会受到很多干扰，导致双方高低电平的参考电压可能不同。 2.电平协议的作用 通信过程中干扰不可避免，这需要一个标准来判断多少V的电压是高电平 1，多少V的电压是低电平 0 这就诞生了一系列的接口标准。如长距离通信常用的RS-485， R
2022-04-14 13:57:43
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原创 2021-9-19 大学建议
现在能够获取的知识太丰富，高中又被逼得太紧，据说现在有些大学生厌倦读书了。 做好两件事。第一件事是找到自己的兴趣。 第二件事，在大学里要交好朋友,在大学四年里交的朋友是你终生的朋友。交朋友不是说你关注人际网络—这个很重要，但是最重要的是你有一群志同道合的朋友，他们将来会对你的事业和认知都有很大的帮助。 但是你如果一开始就有非常强的主见了，你像小鱼一样从河流游向湖海，但是还没来得及看见这个世界的时候，就已经有一个非常窄的目标，奔着这个目标去了，而周围的很多东西就再也看不到了。我不能否认，这也是..
2021-09-19 22:31:57
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原创 Linux下共享内存学习笔记（四）
Linux下共享内存学习笔记（四） 1.共享内存总结 共享内存是在多个进程之间共享和传递数据的一种方式。它允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存，共享内存是在两个正在运行的进程之间传递数据的一种非常有效的方式。换句话说是进程不再通过执行进入内核的系统调用来传递彼此的数据。 共享内存是由IPC为进程创建的一个特殊的地址范围，它将出现在该进程的地址空间中。其他进程可以将同一段共享内存连接到他们自己的地址空间中。所有进程都可以访问共享内存的地址。如果一个进程向共享内存写入了数据，所做的改动将立刻被可以访
2021-05-12 14:11:47
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原创 Linux下共享内存学习笔记（三）
Linux下共享内存学习笔记（三） 1. 共享内存编程思路 一个进程写数据，一个进程读数据 写进程： shmget()获取共享内存 shmat()共享内存映射到进程空间 写数据 读进程： shmget()获取共享内存 shmat()共享内存映射到进程空间 读数据 shmdt()共享内存从进程空间解除映射 shmctl()删除共享内存 2. 历程 读进程 // Created by gxf on 2020/2/10. #ifndef UNTITLED_MAI
2021-05-12 14:11:09
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原创 Linux下共享内存学习笔记（二）
Linux下共享内存学习笔记（二） 示例代码: memShareWrite.c // IPC--共享内存(写数据) // Created by 卢鹏 on 2017/8/31. // #include <sys/shm.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <strings.h> // 共享内存大小 #define BUFFSIZE 1024 int main(int argc, char
2021-05-12 14:10:43
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原创 Linux下共享内存学习笔记（一）
Linux下共享内存学习笔记（一） 1. 共享内存的概念 共享内存从字面意义解释就是多个进程可以把一段内存映射到自己的进程空间，以此来实现数据的共享及传输，这也是所有进程间通信方式最快的一种，共享内存是存在于内核级别的一种资源。 两个不同进程A 、B 共享内存的意思是，同一块物理内存被映射到进程A 、B 各自的进程地址空间，进程A 可以即时看到进程B 对共享内存中数据的更新；反之，进程B 也可以即时看到进程A对共享内存中数据的更新。 2. 共享内存特点 共享内存是进程间共享数据最快的方法 一个进程
2021-05-12 14:10:07
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原创 Matlab基础
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-14 08:19:40
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原创 机器学习基础__第15章 深度神经网络模型
文章目录前言第15章 深度神经网络模型15.1 深度学习15.2 深度网络原理15.3 神经网络应用实例15.4 小结 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节约时间。 目前的行情是：机器学习理论 + 业务能力（场景）/工作经验 + 工程实践能力（编码/算法） 第15章 深度神经网络模型 15.1 深度学习 15.2 深度网络原理 15.3 神经网络应用实例 15.4 小
2021-04-14 08:19:26
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原创 机器学习基础__第13章 降维
文章目录前言第13章 降维13.1 奇异值分解13.1.1 矩阵的特征分解13.1.2 奇异值分解13.2 主成分分析13.2.1 PCA 原理推导13.2.2 核化PCA13.2.3 PCA/KPCA 的 scikit-lean 实现13.3 线性判别分析13.3.1 LDA 原理推导13.3.2 LDA 与 PCA 的比较13.3.3 LDA 应用实例13.4 局部线性嵌入13.4.1 局部线性嵌入介绍13.4.2 局部线性嵌入过程和原理13.4.3 LLE 应用实例 前言 随着人工智能的不断发展
2021-04-14 08:18:28
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原创 机器学习基础__第12章 聚类
文章目录前言第12章 聚类12.1 聚类问题12.2 K-Means 聚类12.2.1 K-Means 聚类过程和原理12.2.2 K-Means 算法优化12.2.1 小结12.2.1 K-Means 应用实例12.3 层次聚类12.3.1 层次聚类的过程和原理12.3.2 小结12.3.3 层次聚类应用实例12.4 密度聚类12.4.1 密度聚类过程和原理12.4.2 小结12.4.3 密度聚类应用实例12.5 谱聚类12.5.1 谱聚类过程和原理12.5.2 小结12.5.3 谱聚类应用实例12.6
2021-04-14 08:18:02
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原创 机器学习基础__Word2Vec 和 Doc2Vec 词的向量模型
文章目录前言第14章 Word2Vec 和 Doc2Vec 词的向量模型14.1 Word2Vec14.1.1 Word2Vec 概述14.1.2 基于Hierchical Softmax 方法的 CBOW 模型14.1.3 基于Hierchical Softmax 方法的 Skip-Gram 模型14.1.2 基于Negatibve Sampling 方法的 CBOW 模型14.1.2 基于Negatibve Sampling 方法的 Skip-Gram 模型14.2 Doc2Vec14.2.1 Doc2
2021-04-14 08:17:42
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原创 机器学习基础__第11章 提升树
文章目录前言第11章 提升树11.1 提升树的定义11.2 梯度提升树11.2.1 梯度提升树的原理推导11.2.2 GBDT和GBRT模型的处理过程11.2.3 梯度提升模型的 scikit-learn 实现11.2.4 GBDT模型的优/缺点11.3 XGBoot11.3.1 XGBoot 的原理11.3.2 XGBoot 的调参11.3.3 XGBoot 与 GBDT 的比较 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并掌
2021-04-12 16:32:26
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原创 机器学习基础__第10章 AdaBoost
文章目录前言第10章 AdaBoost10.1 AdaBoost的结构10.1.1 AdaBoost的工作过程10.1.2 AdaBoost多分类问题10.1.3 AdaBoost的回归问题10.2 AdaBoost的原理10.3 AdaBoost的scikit-lean 实现10.4 AdaBoost使用实例10.5 AdaBoost的优/缺点 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学
2021-04-12 16:31:52
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原创 机器学习基础__第9章 随机森林
文章目录前言第9章 随机森林9.1 Bagging 模型9.2 随机森林9.3 RF的推广-extra tress9.4 RF的scikit-learn 实现9.5 RF的scikit-lean 使用实例9.5.1 程序9.5.2 结果及分析9.5.3 扩展小结 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节约时间。 目前的行情是：机器学习理论 + 业务能力（场景）/工作经验 + 工
2021-04-12 16:30:40
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原创 机器学习基础__第8章 支持向量机
文章目录前言第8章 支持向量机8.1 感知机8.1.1 感知机模型8.1.2 感知机学习策略8.1.3 感知机优化算法8.1.4 感知机模型整体流程8.2 硬间隔支持向量机8.2.1 引入8.2.2 推导8.3 软间隔支持向量机8.4 合页损失函数8.5 非线性支持向量机8.6 SVM模型的scikit-learn 实现8.6.1 线性SVM模型8.6.2 非线性SVM模型8.7 SVM模型实例小结 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位
2021-04-12 16:29:52
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原创 机器学习基础__第7章 Logistic回归
文章目录前言第7章 Logistic回归7.1 Logistic 回归概述7.2 Logistic 回归原理7.2.1 logistic 回归模型7.2.2 logistic 回归学习策略7.2.3 logistic 回归优化算法7.3 多项式 Logistic 回归7.4 Logistic 回归的scikit-learn 实现7.5 Logistic 回归实例小结 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并掌握机器学习相关的
2021-04-12 16:27:46
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原创 机器学习基础__第6章 决策树
文章目录前言第5章 K临近5.1 概述5.2 K邻近分类原理5.3 K临近回归原理5.4 搜索优化-KD树5.5 K近邻的scikit-learn 实现5.6 K近邻应用实例小结 前言 1. 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 2. 本文的定位是快速学习入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节约时间。 3. 目前的行情是：机器学习理论 + 业务能力（场景）/工作经验 + 工程实践能力（编码/算法） 第5章 K临近 5.1 概述 5.2
2021-04-12 16:25:16
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原创 机器学习基础__第4章 朴素贝叶斯
文章目录前言第4章 朴素贝叶斯4.1 概述4.2 相关原理4.2.1 朴素贝叶斯基本原理4.2.2 原理的进一步阐述4.2.3 后验概率最大化的含义4.2.4 拉普拉斯平滑4.3 朴素贝叶斯的三种形式及scikit-learn 实现4.3.1 高斯型4.3.2 多项式4.3.3 伯努型4.4 中文文本分类项目4.4.1 项目简介4.4.2 项目过程4.4.3 完整程序实现4.5 小结 前言 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，本文介绍了机器学习的基础内容。 本文的定位是快速学习入门并
2021-04-12 16:21:34
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原创 机器学习基础__第3章 线性回归
第3章 线性回归 3.1 问题引入 3.2 线性回归模型 3.2.1 模型建立 3.2.2 策略确定 3.2.3 算法求解 3.2.4 线性回归模型流程 3.3 线性回归的scikit-lean 实现 3.3.1 普通线性回归 3.3.2 Lasso 回归 3.3.3 岭回归 3.3.4 Elastic Net 回归 3.4 线性回归实例 总结 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2021-04-12 16:18:35
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原创 学习FreeRTOS之旅【第四篇】
文章目录前言系列文章 前言 具体实例以Leung_ManWah的博客为主。 系列文章 移植源码到STM32F103 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36347513/category_10524472.html
2021-04-12 11:37:19
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原创 学习FreeRTOS之旅【第三篇】
文章目录前言1.修改例程使之运行到不同评估板2.使用步骤2.0 查找相关文档页2.0.1 官方网站2.0.2 获取RTOS源代码2.0.3 FreeRTOS源码目录结构2.1 初始编译2.1.0 修改LED IO端口2.1.1 RTOS调度器简介2.1.2 收尾工作2.1.3 总结2.2 合并或修改官方演示工程2.2.0 识别用于特定微控制器的FreeRTOS内核文件2.2.1 识别用于特定编译器的文件2.2.2 硬件底层文件2.2.3 工程设置2.2.4 配置系统节拍时钟中断2.2.5 RAM和ROM..
2021-04-12 11:03:43
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原创 机器学习课程清单
入门机器学习： 英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen 学习资源： 入门机器学习是一个循序渐进的过程，优质的学习资源和科学的学习路线缺一不可。 免费机器学习课程资源 高效的学习路线 学习内容： 1、 斯坦福《概率与统计（Probability and Statistics）》 2、 MIT《线性代数（Linear Algebra）》 3、斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks for Visual
2021-04-11 17:17:05
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原创 机器学习路径
文章目录前言1.课前准备2.主流的学习过程3. 具体内容：4.主要方向体系自然语言处理知识图谱计算机视觉人机交互参考资料 前言 1.机器学习到底应该怎么去学，机器学习的学习没有想象中的那么困难，当然也没有外面宣传的那么容易。 2.机器学习是一项长期的工作，能促使你学习下去的最终动力，只有热爱。 3.在台湾大学《机器学习基石》的系列课程中列出了传统编程很难应用，但适合机器学习的 4 类场景： 当传统编程无法实现某类系统时 当解决方案很难人工界定时 当需要快速决策时 当面向的用户市场极其庞..
2021-04-11 16:51:23
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原创 深度学习之旅
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:58:38
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原创 Linux学习之旅
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:46:57
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原创 ARM学习之旅
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:45:28
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原创 C/C++学习之旅
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:37:53
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原创 集成电路基础
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:36:02
188
原创 机器学习基础__第1章 机器学习概述
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:33:49
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原创 机器视觉基础
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
2021-04-11 09:31:19
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原创 自动驾驶基础
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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
2021-04-11 09:29:07
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原创 python学习之旅_第3天
学习目标： 三天掌握 python 入门知识 学习内容： 1、 Python3 迭代器与生成器 2、 Python3 函数 3、 Python3 数据结构 4、 Python3 模块 5、 Python3 输入和输出 6、 Python3 File(文件) 方法 7、 Python3 OS 文件/目录方法 8、 Python3 错误和异常 9、 Python3 面向对象 10、Python3 命名空间和作用域 11、Python3 标准库概览 12、Python3 实例 学习时间： 周六至周日上午 7
2021-04-10 23:04:19
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原创 python学习之旅_第2天
学习目标： 三天掌握 python 入门知识 学习内容： 1、 Python3 迭代器与生成器 2、 Python3 函数 3、 Python3 数据结构 4、 Python3 模块 5、 Python3 输入和输出 6、 Python3 File(文件) 方法 7、 Python3 OS 文件/目录方法 8、 Python3 错误和异常 9、 Python3 面向对象 10、Python3 命名空间和作用域 11、Python3 标准库概览 12、Python3 实例 学习时间： 周六至周日上午 7
2021-04-10 17:39:38
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原创 python学习之旅_第1天
1.学习目标： 三天掌握 Py 入门知识 2.学习内容： 1、 搭建 Python 开发环境 Python3 可应用于多平台包括 Windows、Linux 和 Mac OS ; 1.1 Python3 下载 Python3 最新源码，二进制文档，新闻资讯等可以在 Python 的官网查看到： Python 官网：https://www.python.org/ 你可以在以下链接中下载 Python 的文档，你可以下载 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文档。
2021-04-10 15:09:14
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原创 学习FreeRTOS之旅【第二篇】
学习FreeRTOS之旅【第二篇】 移植RTOS必备基础知识 1. 基础知识 移植内核对技术的要求比较高、比较细。 1.1 单片机相关的知识 栈的作用 加载地址、链接地址 重定位 几个简单的硬件知识 串口 定时器 中断的概念 1.2 Linux操作相关的知识 Linux常用命令 简单的脚本：脚本就是把命令写在一个文件里 Makefile GCC编译命令 1.3 芯片相关知识 能阅读芯片手册(英文) 移植最小系统时，涉及的手册内容不多 能看懂硬件原理图 移植最小系统
2021-04-02 22:41:16
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原创 学习FreeRTOS之旅【第一篇】
学习FreeRTOS之旅【第一篇】 0.前言 我是从51单片机转到stm32的,学校常用51，基本的项目都能实现。不过最近有一个电脑鼠的比赛，企业支持，说白了就是调一下参数，没啥技术含量，所以我和老师商量了一下，觉的用RTOS来搞一下，把ARM学深点。 1.确立目标： 编写电脑鼠的基于RTOS代码，ARM技术学的好些。 2.学习资源 我一般都去B站和git，码云还有就是ARM中国，不过听说安富莱不错，也没去看看，有机会的会去的。 3.RTOS有啥好的？ RTOS有人听起来是nb,所以加吗？还真不是，RT
2021-04-02 22:33:50
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系统学习机器学习的课程
2021-07-14
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