📷 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要： 嵌入式SQL(Embedded SQL) 是应用系统使用编程方式来访问和管理数据库中数据的主要方式之一 🤟每日一言： 保护好你的梦想，等到它开花结果的那天，它会让你俯
在嵌入式系统中控制LED是一个很常见的任务，可以用于指示状态、显示信息等。我们将使用C语言编写一个简单的LED控制程序，该程序将控制一个虚拟的LED，但可以根据需要将其扩展到实际的硬件上。
嵌入式系统的开发在现代科技中发挥着至关重要的作用。它们被广泛应用于从智能家居到工业自动化的各种领域。在本文中，我们将聚焦于使用ARM Cortex-M系列微控制器实现低功耗定时器的应用。我们将详细介绍在嵌入式系统中如何实现低功耗的定时器功能，并附上代码示例。
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
（答案仅供参考，不喜勿喷~~） (本人比较懒，后面的就没仔细整) （注：如果你完成了我的“太懒啦”，我可以把你的加进去，附上你的名字，一起加油~~）
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T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 电子签名，就是通过密码技术对电子档案实施电子形式的签名，能帮助企业大大提升文档签名授权的效率，这项服务在企业中的分量变得越来越重要。 DocuSign则是一款诞生于美国硅谷的电子签名解决方案和数字交易管理云平台，能够帮助用户快速创建、获取具有法律效力的电子签名。 该公司成立于2003年，截止2015年5月，DocuSign已进行到F轮融资，陆陆续续获得来自Google、SAP、微软、Salesforce、KPCB、Accel Partners、
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
上一次咱们分析了 Linux 的启动流程和初始化流程，今天主要分析一下内存方面的初始化和常见的内存分配方式。
我们在嵌入式开发过程中，按键是必不可少的东西。但是如何使用好按键，这也是一个非常难的事情。对于一个嵌入式工程师来说，想要做好用户体验，按键的响应是非常的考验人的。这里涉及到按键的抖动相关知识，关于如何去抖问题，将会在这篇文章中进行深度分析。
今天给大侠带来 FPGA Xilinx Zynq 系列 第二部分 Part B ，第二部分是关于使用 zynq 进行 Xilinx SoC开发的相关方面问题的深度解析， 包括嵌入式系统设计的概念、IP 块的创建与集成，以及软硬件协同设计。其中还有一个特殊的“亮点”章节，专注于正在增长中的用于IP快速开发的HLS的重要领域。
Linux 内核非常庞大，我说的非常大并不是为了吓唬大家，确实是非常多的代码，超过 600 万行的代码，所以我写文章介绍 Linux 内核，也不可能每一行代码去分析，但是我会提炼其中的重点出来，告诉大家，Linux 内核的构成，包含哪些东西，我们不管学习什么，最关键的是学会其中的思想，但是我们如果什么都还不会的时候，可以学着由表透里，就像我打篮球一直不会后仰跳投，但是我可以把科比的研究一遍又一遍，总有一天我也能听到自己打铁的哐哐声。
init 命令允许您在不离开shell的情况下使用start.spring.io创建新项目，如以下示例所示：
作者 | 鲁冬雪 在风起云涌的数字化转型大趋势中，企业与开发者都在关注具有重大影响力的创新技术。“数字化”是一个宽泛的概念，但无论实现路径如何，数字化转型都是企业达成降本增效目标、从根源上提升长期竞争力的手段。 如今，工业制造领域是数字化浪潮发力的热点行业。随着大数据、云计算、边缘计算等创新技术的发展，越来越多的企业希望综合利用这些能力去提升现有的产线效率、降低人力成本需求、更有效地控制生产风险。如此需求背景下，以往专为工控嵌入设备打造的软件基础设施的技术瓶颈逐渐显现。 传统工控设备的操作系统一般为单体特
2、嵌入式硬件系统的结构 （1）嵌入式处理器+外围硬件 （2）常见的外围硬件：电源、时钟、内存、I/O、通信、调试； 3、嵌入式处理器 （1）ARM、S3C6410、STM32单片机、华为海思、高通骁龙等 （2）Intel /AMD 都不是嵌入式处理器 4、嵌入式操作系统 功能： 种类：嵌入式linux；WinCE；Vxworks；μC/OS-II；Android；IOS。注意：linux不是嵌入式操作系统；MAC OS WINDOWS XP/7/8/10都不是
对于嵌入式开发来讲，我们在日常中接触到概念都是 MCU ，MCU 和 CPU 的区别也就在于 MCU 集成了片上外围器件，CPU 不带外围器件，一个简单的例子就是 MCU 在芯片内集成了 Flash 和 RAM 用来存储程序和数据，对应的在我们个人 PC 的体现就是硬盘和内存条，因此两者的区别只是在于外围器件的集成与否，最本质的工作原理两者是互通的。
MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
本文将探讨嵌入式系统中的GPIO（通用输入输出）控制，着重介绍GPIO的原理和基本用法。我们将使用一个实际的示例项目来演示如何通过编程配置和控制GPIO引脚。将基于ARM Cortex-M微控制器，并使用C语言进行编写。
LFTK 是一个嵌入式GUI，为了开发方便，需要提供PC运行环境。我选择了SDL2+OpenGL+nanovg来实现底层的渲染，让LFTK可以运行在各个平台上。GLFW+OpenGL也是一个不错的选择，但是GLFW没有Android和iOS的移植，而且没有提供原生输入法的支持。LFTK虽然最初是为嵌入式系统而生，但也有一个小目标：可以用于开发嵌入式系统，也可以开发PC软件和移动APP，所以最后选择了SDL2+OpenGL+nanovg。在使用SDL2+OpenGL+nanovg的过程中，踩了一些坑，这里做个笔记，给需要的朋友参考：
嵌入式系统（Embedded Systems）是指：“嵌入到对象体系中的、用于执行独立功能的专用计算机系统”。定义为以应用为中心，以微电子技术、控制技术、计算机技术和通讯技术为基础，强调硬件软件的协同性与整合性，软件硬件可剪裁的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗和应用环境有等严格要求的专用计算机系统。
嵌入汇编是指在C和C++的源程序中插入汇编语言指令，也称内嵌汇编、内联汇编或行内汇编。VisualC++中使用“__asm”关键字指示嵌入汇编，不需要独立的汇编系统就可以正常编译和连接。使用“__asm”关键字既可以引导单条回汇编语言指令，也可以用空格在同一行分隔多个“__asm”引导的汇编语言指令，更好的方法是使用花括号书写一个汇编语言程序片段。
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
Qt 是一个跨平台的应用程序开发框架。使用Qt开发的应用程序，只需要编写一套代码，然后把这套代码放在不同平台的Qt环境去编译，就会生成可以运行在对应平台的应用程序。例如，我在Windows写了一个串口助手，这套代码不用修改，放在Linux环境下的Qt开发环境，重新编译，就可以生成可以在Linux环境下运行的串口助手，当然，Qt支持的环境有很多。不同平台下的移植，只需要修改很小一部分或者不用修改就可以直接运行。
通过抓包的方式来介绍和学习 MQTT 协议，结合真实存在的网络字节，让 PHP 程序猿不存在学习压力，循序渐进的了解熟悉 MQTT 协议
注：本分类下文章大多整理自《深入分析linux内核源代码》一书，另有参考其他一些资料如《linux内核完全剖析》、《linux c 编程一站式学习》等，只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念
嵌入式系统变得越来越复杂， 它们的软件也反映了这种复杂性的增加。 为了支持新的特性和修复，很有必要让嵌入式系统上的软件 能够以绝对可靠的方式更新。 在基于linux的系统上，我们可以在大多数情况下找到以下元素:
单片机和嵌入式，其实没有什么标准的定义来区分他们，对于进行过单片机和嵌入式开发的开发者来说，都有他们自己的定义，接下来，就谈谈这两个概念的理解。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第3章 ThreadX操作系统介绍 本章节介绍 Threa
可以将SQL语句嵌入InterSystemsIRIS®数据平台使用的ObjectScript代码中。这些嵌入式SQL语句在运行时转换为优化的可执行代码。
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
作为典型的嵌入式开发，物联网应用的开发与互联网应用从硬件配置到运行环境有巨大的不同。本文介绍了当前物联网开发者面临的挑战，并分析IoT时代完整的开发平台至少需要具备的特征。 1969年10月29日晚上10点30分，雷纳德•克兰罗克（Leonard Kleinrock）在洛杉矶向在斯坦福的比尔·杜瓦利的计算机发送了两个字符“Lo”，它们是单词“Login”的一部分，只发送了“Lo”，传输系统就崩溃了。这是一个伟大的事件，标志着世界上第一次计算机网络互连的开始，也标志计算机编程由单机向网络发展。 物联网（IoT
extends Object implements Serializable
嵌入式系统是一种应用范围非常广泛的系统。可以说除了一般用途的计算机外的所有计算机都属于嵌入式系统，例如从便携式音乐播放器到航天飞机上的实时系统控制都属于嵌入式系统。
在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。这需要嵌入式平台，能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而，这仍不足够。机器学习开发商需要一个快速和自动化方式，在这些嵌入式平台上转换、优化和执行预先训练好的网络。 在这一系列发布的内容中，我们将回顾当前框架以及它们对嵌入式系统构成的挑战，并演示处理这些挑战的解决方案。这些发布的内容会指导你在几分钟之内完成这个任务，而不是耗时数月进行手动发布和优化。 深度学习框
传统计算机采用冯诺依曼结构，也称普林斯顿结构，是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构
Go语言，也称为Golang，是一门由Google开发的开源编程语言。它的设计目标是提供一种高效、简洁、安全且支持并发的编程语言，适用于构建可靠且高性能的软件系统。Go语言在短短的时间内迅速走红，成为开发者们喜爱的选择，因为它具备独特的优势和特点，能够解决传统编程语言中的一些问题。
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。
在嵌入式系统中，通信是一个至关重要的方面。Controller Area Network (CAN) 总线是一种广泛用于嵌入式系统中的通信协议，它在实时性和可靠性之间提供了一个平衡。CAN总线的优势之一是其能够在多个节点之间进行高效通信，同时确保数据的实时传输和可靠性。本文将介绍CAN总线的基本原理，然后通过代码实例演示如何在嵌入式系统中实现CAN通信以实现实时性和可靠性的平衡。
今天参加一家公司的嵌入式C语言笔试，其中有道主观题谈到在嵌入式系统中volatile变量的用法。平时学习C语言没怎么用到，只用到过static和extern的变量，很惭愧没答上来。嵌入式C语言笔试经常会出现的题目有：
开题关乎着你后续代码的编写，论文的撰写，选题选的好，答辩、论文、项目都轻松，反之……，
任何程序运行起来都需要分配内存空间存放该进程的资源信息的，C程序也不例外。C程序中的变量、常量、函数、代码等等的信息所存放的区域都有所不同，不同的区域又有不同的特性。C语言学习者、尤其是在学习嵌入式的朋友，这些知识点一定要吃透！
下面的示例显示了一个持久类，其中包含一个类方法和一个实例方法，两者都包含嵌入式SQL：
大家周一好 ，我是 Peter，今天给大家推荐几位嵌入式行业不错的原创技术博主，有需要的可以多看看！ 一口Linux 公众号「一口Linux」号主彭老师曾就职于中兴等全球知名企业，曾任华清远见教学总监。彭老师精通Linux系统编程、计算机网络、ARM、Linux驱动、龙芯、物联网，已建立多个高质量粉丝群，耐心解答问题，在读者中有非常好的反响。《从0学Linux驱动第一期》视频共32期已经更新完毕，并发布于B站，ARM 0基础入门系列视频也正在更新中。 一口Linux / 原创文章汇总 一口Linux /
NPU 作为一种主要采用 ASIC 技术的专用嵌入式神经网络芯片，使用 DSA (Domain Specific Architecture) 克服了 CPU、GPU 等通用处理器在深度学习等领域数据吞吐量、算力的限制，大幅提高端侧、嵌入式设备的处理性能。现今主要的 NPU 集中在推理芯片领域，使用 NPU 等技术的异构计算处理器使得图像数据的端侧处理、加强，主体追踪成为可能，也使得传统手机应用、嵌入式机器人领域、自动驾驶等走向大众化。NPU 的出现代表芯片从通用化逐渐开始走向领域专用芯片的异构混合计算。
每一种技术的出现必然是因为某种需求。正因为人的本性是贪婪的，所以科技的创新才能日新月异。
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