###合众达dm365开发板linux下环境构建####一、概述《合众达dm365开发板linux下环境构建》主要介绍了SEED-DVS365开发软件用户指南的核心内容，这是一份针对SEED-DVS365平台的软件测试包、开发工具链及开发环境的详细指南。
本篇将从以下几个方面展开讨论：软件测试包的内容、CCS_V3.3测试平台的构建方法、硬件测试流程、Linux服务器下的开发套件安装配置与使用方法、系统启动方式的配置等。
####二、SEED-DVS365开发软件用户指南#####2.1文档目的该文档旨在为用户提供一个全面的指导手册，帮助用户了解如何构建基于SEED-DVS365平台的开发环境，并利用所提供的软件开发工具包进行高效开发。
#####2.2软件测试包内容软件测试包包括但不限于以下内容：-**测试程序**：用于验证开发板基本功能的测试代码。
-**驱动程序**：支持各种外设和硬件功能的驱动程序。
-**示例代码**：提供多种应用场景的示例代码，帮助开发者快速上手。
-**文档资料**：详细的操作指南和技术文档，确保开发者能够顺利进行项目开发。
#####2.3CCS_V3.3测试平台构建CCS(CodeComposerStudio)是一款集成开发环境(IDE)，特别适用于TI系列处理器的开发。
构建CCS_V3.3测试平台主要包括以下步骤：-**安装CCS_V3.3**：按照官方指导手册完成IDE的安装。
-**配置硬件连接**：设置开发板与PC之间的通信接口。
-**创建工程**：在CCS中新建项目并配置必要的参数。
-**编译与调试**：编译工程并通过串口或JTAG接口下载至开发板进行调试。
#####2.4硬件测试流程硬件测试流程通常涉及以下步骤：-**物理检查**：确认硬件组件完整无损。
-**电源检测**：测试电源供应是否稳定可靠。
-**接口测试**：验证各种I/O接口的功能性。
-**系统启动**：确保开发板能够正确启动并进入预设状态。
-**功能验证**：通过测试程序对各项功能进行逐一验证。
#####2.5Linux服务器下的开发套件安装配置为了在Linux环境下进行开发，需要安装一系列的开发工具，具体步骤如下：-**安装必备工具**：如GCC编译器、Make工具等。
-**配置交叉编译环境**：设置目标平台的编译工具链。
-**安装调试工具**：如GDB调试器。
-**配置网络连接**：确保开发板与服务器之间能够进行数据传输。
#####2.6启动方式配置启动方式的配置对于系统启动过程至关重要，常见的启动方式包括：-**U-Boot启动**：通过U-Boot引导加载程序加载内核镜像。
-**SD卡启动**：从SD卡加载内核镜像和根文件系统。
-**网络启动**：通过网络下载内核镜像和根文件系统。
-**NANDFlash启动**：直接从NANDFlash加载内核镜像。
####三、维护和升级北京合众达电子技术有限责任公司提供了为期一年的免费软件维护和升级服务，确保用户能够在服务期内获得稳定的软件支持。
此外，还提供了一些重要的警告信息和注意事项，以避免不必要的损失。
####四、参考文献文档还提供了多个参考文献链接，其中包括了TMS320DM365CPU架构及其外设资源的详细介绍、TMS320DM36x系统的ARM子系统、视频处理前后端模块、DDR2存储器控制器、异步外部存储器接口、增强型DMA控制器和EMAC模块等多个方面的技术文档。
这些文档对于深入了解SEED-DVS365开发板的功能和特性具有重要意义。
####五、总结《合众达dm365开发板linux下环境构建》不仅为开发者提供了详尽的开发指导，还涵盖了软件测试包、开发工具链、硬件测试流程等多个方面，有助于用户高效地进行嵌入式系统的开发。
通过遵循本指南中的指导，开发者可以更好地利用SEED-DVS365开发板的强大功能，实现自己的项目目标。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

Win10下基于VS2017编译opencpn需要的一些库和安装包，opencpn源码太大，在另一个上传资源中，编译具体步骤参见博客。

本文详细介绍高通QCA9377-3(SDIO接口)wifi+BT工程、生产测试具体步骤。

HyperLedgerFabric网络平台部署需要一些特定的二进制文件，如cryptogen、configtxgen、configtxlator以及peer等。
这些二进制文件用于辅助生成证书、密钥以及各项配置文件等。
可以直接参考并按照官方的具体步骤执行，地址为http://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/samples.html#download-platform-specific-binaries

包括具体的实验报告，详细说明。
流程图以及仿真截图，总结等。
报告具体步骤：1。
课程设计目的 2.开发工具选择 3.方案选择 4．指令系统设计 5.模型机框图设计 6.微指令格式的设计 7.微程序流程图 8.VHDL程序代码 9.调试仿真 10.课程设计回顾总结

SolidWorks插件中的simulation热力学仿真详细教程，包括可能遇到的问题解决办法

HyperLedgerFabric网络平台部署需要一些特定的二进制文件，如cryptogen、configtxgen、configtxlator以及peer等。
这些二进制文件用于辅助生成证书、密钥以及各项配置文件等。
可以直接参考并按照官方的具体步骤执行，地址为http://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/samples.html#download-platform-specific-binaries

###HellaTAS-71版本标定流程解析####一、概述HellaTAS-71版本标定流程文档详细介绍了如何对HellaTAS-71系列的小总成进行标定，确保其性能达到最优状态。
整个过程分为初始化、静态标定与动态优化三个阶段。
本文将深入探讨这些阶段的具体步骤和技术细节。
####二、初始化阶段在初始化阶段，主要任务是完成传感器的基本配置和准备。
具体步骤包括：1.**连接传感器**：将待标定的最小总成（传感器）连接至测试台。
2.**供电**：对连接好的传感器进行上电处理。
3.**软件准备**：通过调用`APS.dll`文件来实现以下功能：-**创建芯片目标**：为传感器的芯片创建一个目标对象，以便后续操作。
-**初始化芯片目标**：进一步配置芯片目标，如设置芯片参数等。
-**创建传感器目标**：基于芯片目标创建传感器目标。
-**设置编程参数**：根据需要设置传感器的编程参数。
此外，文档还特别指出，对于ASIC的不同命名（如ASIC1、ASIC2等）以及PGI2代通讯端口参数的设置需参照帮助文件。
这一阶段的目标是确保所有硬件设备都已正确连接，并且软件环境已经准备好，为后续标定流程打下基础。
####三、静态标定阶段静态标定阶段是在不受扭状态下进行的，目的是对传感器的基本输出特性进行校准。
该阶段主要包括以下步骤：1.**读取OTP位**：使用`APS.dll`中的函数读取传感器内部已烧写的OTP位串，并将其保存以便追溯。
2.**写入位串**：将读取到的位串写回传感器。
3.**信号检测与调整**：-检测T1、T2信号的频率和占空比。
-通过公式计算T1ROC和T2ROC值，并进行相应的调整。
-公式示例：\(T1ROC=(T1-50)÷75×12×3072÷20\)，其中\(T1\)为当前T1信号的占空比。
-根据计算结果调整T1、T2信号，以确保其处于合理的范围内。
4.**角度信号的静态标定**：-读取P、S信号的占空比，并通过特定算法计算角度偏移值。
-调整角度信号，使其满足静态标定的要求。
此阶段通过多次调整和检测，确保传感器在不受扭状态下能够提供准确的输出信号。
####四、动态优化阶段动态优化阶段则是在传感器受到外部旋转力的情况下进行，旨在进一步优化传感器的性能。
具体步骤如下：1.**驱动伺服电机**：在不受扭的状态下，顺时针和逆时针旋转传感器360度，并记录下各个信号的变化情况。
2.**数据处理与分析**：-对采集到的数据进行平均处理，得到T1_AV和T2_AV的平均值。
-基于平均值再次计算ROC值，进一步调整信号。
3.**信号优化**：通过综合前两次ROC值和动态采集的ROC值进行信号优化，确保传感器在动态条件下的性能也达到最优。
####五、总结通过对HellaTAS-71版本标定流程的详细分析，我们可以看出整个标定过程不仅涉及硬件的连接与调试，还需要软件层面的支持与配合。
从初始化到静态标定再到动态优化，每个阶段都有明确的目标和细致的操作指南，确保传感器能够在各种条件下都能发挥最佳性能。
这对于提高产品的可靠性和稳定性至关重要。

java代码执行hive相关ktr时报错：databasetypewithpluginid[HIVE2]couldn'tbefound!解决：kettle-core-7.1.0.0-12.jar适配hive后的包。
具体步骤请查看https://blog.csdn.net/m0_37618809/article/details/81632342

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。