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Flutter系列（二）——与React Native进行对比
文档归档：
https://github.com/yang0range/flutterfile
代码归档：
https://github.com/yang0range/learnflutter
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最近一段时间一直学习Flutter，也尝试写一下Demo，但是在用的时候。从一开始惊艳到了，觉得写起来很爽，各种UI效果实现起来很棒，而且由于渲染机制，还让双端甚至多端的UI保持一致以及几乎可以和Native先媲美的用户体验。但是慢慢就又发现了许多新的坑，新的问题，确实也很不爽。
为此特意从网上找了一些大厂的资料借鉴一下。
闲鱼是使用
宝塔面板添加站点及运营商SSL免费证书的申请与使用
本文详细介绍在宝塔面板下如何正确添加站点、配置站点，及在运营商如何申请免费SSL证书，将其配置到宝塔站点里。 给你的网站加一把锁，教你免费SSL证书申请，配置到自己的网站中。 环境：Ubuntu server 18 工具：宝塔控制面板 平台：阿里云 Web服务器：Nginx 宝塔：https://www.bt.cn/ 阿里云：https://www.aliyun.com/ 腾讯云：https://cloud.tencent.com/ 要求： 1.宝塔控制面板搭建完毕。 2掌握域名解析的原理。 3.了解ht
自动驾驶仿真：Carsim、NI和VTD联合仿真课题二
文章目录前言一、设备配置1、硬件需求2、网络配置二、Carsim工程配置1、创建工程2、创建数据库3、参数配置三、VTD工程配置1、创建工程四、Veristand工程配置1、创建工程五、运行程序 前言 上篇文章《Carsim、NI和VTD联合仿真课题一》简单地介绍了三者之间的联合框架，以及NI与VTD之间简单的组包与拆包指导。这篇文章将要讲述的是如何将三个软件联合起来，如何设置软件参数，用最简单的方法把仿真车开起来。 一、设备配置 1、硬件需求 注：真正的做智能驾驶仿真项目，至少需要两台电脑，一台实时机
【PB03F 超详细-环境搭建】蓝牙5.2安信可PB-03F-Kit开发板二次开发环境搭建
PB-03是由深圳市安信可科技有限公司开发的蓝牙模块。本博文介绍安信可PB-03F-Kit开发板的基本情况、开发环境搭建，以及以点亮LED为例介绍程序编写和固件烧录的操作流程。 安信可PB-03F-Kit开发板使用的PHY6252这样一款高集成度的低功耗蓝牙系统级芯片(SoC)，专为物联网(IoT)、移动设备、可穿戴电子设备、智能家居等各种应用而设计。......
网络安全隔离技术解析：单向网闸与双向网闸的核心差异与应用场景
本文深入解析网络安全隔离技术中的单向网闸与双向网闸，详细比较两者的核心差异与应用场景。单向网闸通过物理隔离确保数据单向流动，适用于金融交易等高风险场景；双向网闸则支持严格安检的双向数据交互，常见于医疗、政务等领域。文章还提供了选型建议和技术发展趋势，帮助读者根据安全需求和业务场景选择最适合的网闸解决方案。
052、联发科Imagiq HyperEngine架构适配：天玑9000/9200的ISP多核并行调度与Tuning Toolkit调优案例
摘要： 项目组在适配联发科天玑9200的Imagiq 890 ISP架构时，遇到多摄预览功耗过高、帧率不稳等问题。通过分析多核调度机制，调整辅核QoS通道、优化AI-ISP协同模式（采用FREERUN+运动补偿），并利用Tuning Toolkit的Pipeline Viewer动态分配负载，最终降低功耗30mA、提升画质。关键经验包括：避免多核带宽冲突、合理配置动态时钟策略，以及统一校准参数版本管理。天玑9000/9200的HyperEngine架构需优先理解多核协同逻辑，再针对性调优，否则易引发场景兼容
使用mid360运行lio-livox对比fast-lio2
msg_type为激光雷达发出的数据格式，有livox自定义数据类型格式CustomMsg和ros标准的PointCloud2格式，因此首先需要确定激光雷达端配置的是哪种格式。可以从激光雷达的ros驱动中看到驱动端有三种格式可以选，驱动端的数字2对应lio-livox中的1，驱动端的0对应lio-livox的格式0。如果使用的是Ubuntu18.04编译完成后运行直接成功，如果使用20.04运行会报错，需要修改以下源代码。针对livox-mid360 运行lio-livox的一些问题。
YOLOv11 改进入门篇 | 从原理到代码：CBAM 注意力模块的插入与涨点验证
本文介绍了如何在YOLOv11模型中插入CBAM注意力模块以提升检测性能。CBAM包含通道和空间注意力两个子模块，通过双池化操作和MLP学习特征权重。文章详细解析了CBAM原理，提供了PyTorch实现代码，并建议在YOLOv11的Stage-3和Stage-4之间插入CBAM。实验表明，该方法在COCO数据集上使nano和small模型的mAP提升1.7-2.3个百分点，参数量仅增加0.27%，推理延迟增加0.1ms。最后给出了插入位置选择、通道缩减比等调优建议，验证了CBAM作为轻量级注意力模块的有效性
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
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