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Flutter系列（一）——详细介绍
Flutter系列（二）——与React Native进行对比
Flutter系列（三）——环境搭建（Windows）
Flutter系列（四）——HelloWorld
文档归档：
https://github.com/yang0range/flutterfile
上一篇文章，详细的介绍了Flutter的环境搭建，搭建完成之后，自然迫不及待看看如何创建我们的第一个Demo。
打开Android Studio
可以看到，可以看见有四个选项。
那么这四个选项有什么区别呢？
Flutter Application
Flutter标准引用程序
Flutter Plugin
Flutter封装的Native工程的基础插件
Flutter Package
纯
STM32 移植FreeModbus详细过程
modbus是一个非常好的串口协议（当然也能用在网口上），它简洁、规范、强大。可以满足大部分的工业、嵌入式需求。 这里详细说下如何将freemodbus移植到stm32平台。我之前下载的版本是1.6，我会在我的下载链接里面加上1.6的freemodbus压缩包以及我已经移植好的stm32 for freemodbus版本。我上传的移植好的绝对没问题，经过多个板子测试。这里编译器使用的是keil5.28，单片机用的是STM32F103RCT6。 移植到VET6以及ZET6的话只需要改一下选择的芯片就好，改法：
使用 R 的长短期记忆 （LSTM）
在 R 中实现 LSTM 网络涉及使用 TensorFlow 和 Keras 软件包，它们为构建和训练深度学习模型提供了一个用户友好的界面。这些步骤包括准备数据、定义 LSTM 架构、编译模型、在数据上训练模型、评估其性能以及进行预测。与传统的 RNN 不同，LSTM 网络由于其独特的架构，可以在长序列上维护信息。与传统的 RNN 不同，LSTM 网络由于其独特的架构，可以在长序列上维护信息。为了在 R 中实现 LSTM 网络，我们将使用 Keras 库，该库为构建和训练神经网络提供了高级接口。
Linux内核4.14版本——drm框架分析(1)——drm简介
drm框架分析
RK3568部署YOLOv8的7种方法对比：量化vs非量化的性能实测与优化建议
本文针对RK3568平台，深度对比了YOLOv8模型的七种部署方法，重点分析了量化与非量化策略的性能差异。通过实测数据，详细评估了不同方法在推理速度、CPU占用、内存消耗及模型精度上的表现，并提供了从模型结构调整到系统级优化的具体建议，为边缘AI部署选型提供实用参考。
自动驾驶模拟器：基于 Python + Carla，在家也能训练一个“L4 级”自动驾驶 AI 模型
市面上有很多模拟器（AirSim, LGSVL），但 Carla 是目前学术界和工业界最主流的选择。画质强：基于 UE4，光影、天气（下雨、夕阳）极其逼真，这对训练视觉模型至关重要。API 爽：完全使用 Python 控制，对 AI 工程师极度友好。资产多：内置各种车辆、行人、交通信号灯、城市地图。编写 Python 代码，让车自己在城市里跑，通过摄像头看到路况，自己决定怎么打方向盘。通过 Carla，我们把价值数百万的自动驾驶测试场搬进了电脑。
【Proteus仿真】基于AT89C51单片机的单片机双向通信
本文介绍了基于AT89C51单片机实现双向通信的系统设计。系统采用MAX232芯片实现TTL与RS-232电平转换，通过CONN-D9F接口建立串行通信连接。甲机程序通过按键控制发送不同指令字符，同时接收乙机数据驱动数码管显示；乙机程序根据接收指令控制LED显示状态，并可发送0-10数字至甲机。文中详细说明了MAX232电平转换原理、DB9接口定义，以及完整的单片机控制程序代码，包括串口初始化、数据收发处理等关键功能实现，为嵌入式系统串口通信开发提供了实用参考方案。
【误码率仿真】基于matlab 小波变换OFDM误码率仿真
其中，与传统的 OFDM 相比，小波变换 OFDM 在进行调制和解调时，使用的是小波变换函数。需要注意的是，由于小波变换函数将频域信号转换为时域信号，因此与传统 OFDM 不同，小波变换 OFDM 中的信号需要在时域上添加循环前缀。与传统的 OFDM 不同，小波变换 OFDM 使用小波函数作为基函数，而非正弦函数作为基函数，因此可以在保持子载波正交性的同时，让子载波之间的带宽变得更加均匀。在频域进行信号加权，然后进行小波逆变换，得到时域信号。在接收端进行信号接收，去掉循环前缀并进行小波变换得到频域信号。
【AI大模型：认知升级】1、全面解析AI大模型：从起源到发展脉络与应用价值
AI大模型是具备超大规模参数（千亿至万亿级）、海量训练数据（TB级）和强迁移学习能力的基础模型。其技术特征包括Transformer架构革新、大数据预训练范式及参数规模超过临界值后的能力涌现。发展历程经历了语言模型突破（2018-2020）、多模态融合（2021-2023）和架构创新（2023至今）三波浪潮，遵循数据、算力、算法协同进化规律。底层驱动因素包括能力涌现机制、算力基础设施突破和应用场景拓展，正在重构产业价值链。通过"知识星系""认知
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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！
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
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