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Mac下STM32开发搭建(STM32CubeMXSW4STM32ST-Link)

说明 操作系统:macOS High Sierra STM32CubeMX 版本:V4.26.1 内容摘要:Java的安装、STM32CubeMX的安装、SW4STM32(OpenSTM32)的安装 、ST-Link V2驱动工具的安装 最近学习单片机,有一块实验室的老板子战舰V2,由于自己是 Mac,没有 Keil,所以研究了一下 Mac STM32 开发的搭建!!!! ST-Link V2驱动工具的安装 上个步骤我们下载了ST-Link的驱动, 应用程序 -> Ac6->stlinkserver->双击stlinkserver_install.sh(不能运行也可以双击

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本文节选自霍格沃兹测试开发学社内部教材 被测系统的搭建,是我们作为软件测试人员需要掌握的能。

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    本文节选自霍格沃兹测试开发学社内部教材 被测系统的搭建,是我们作为软件测试人员需要掌握的能。

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    服务机器人核心感知

    感知是机器人体系实现的基础和前提条件,传感器是机器人感知及自身状态的窗口 ◆ 感知作为机器人系统不可或缺的一部分,与智能机器人的地图构建、运动控制等功能息息相关。 借助传感器,机器人能够及时感知自身和外部的参数变化,为控制和决策系统做出适当响应提供数据参考。 多传感器融合是机器人整合多渠道数据信息并处理复杂情况的重要应用 ◆ 传感器是影响机器人感知模块发展进程的核心因素。 系统内的单个传感器通常仅能获得的信息段或测量对象物的部分信息,而机器人为整合多渠道数据信息并处理复杂情况,需从视觉、触觉、听觉等多维角度配置相应传感器来采集信息,因此传感器种类繁杂、成本高但使用率低 ◆ 受限制,目前市场上的机器人大多服务功能缺乏复合性,感知的逻辑性较弱,行业需加强融合型感知的应用研究。

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    音视频(2)- iOS-ffmpeg开发

    x264在x86平台库依赖yasm,先要安装yasm(x86的汇编器), brew install yasm

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    容器化docker~nginx的搭建

    我们今天需要了解的就是nginx作为一个反向代理web服务器的使用的,好了,由于现在自己很喜欢docker的方式搭建,所以今天我们就使用docker容器化进行nginx的搭建了,需要了解docker 的可以关注后端Coder进行历史信息的查看了。

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    容器化docker~tomcat的搭建

    作为一名java后端开发工程师,再熟悉不过的web开发就是tomcat了,这也就是我们今天主要分享的内容了。 写到这,给你们说点其它事情,自己写文主要偏实用的,比如说我们之前在项目用到的,当前在项目中需要使用或者以后需要在项目中用到的点,即过往,当下,未来。 目前文都是自己慢慢进行输出的,文章比较容易使阅读者更加容易理解,虽然文章很容易理解,主要还是希望阅读者可以很快的入门,比较难理解的地方自己在写作的过程中就删掉了,希望你可以喜欢,喜欢文章的可以关注, 好了,我们闲聊的时间到这里就结束了,下面我们看如何使用docker容器化的方式进行tomcat这样的web容器搭建了。

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    手把手教你用vue-cli构建一个简单的路由应用

    上一章说道:十分钟上手-搭建vue开发(新手教程)https://www.jianshu.com/p/0c6678671635 开发搭建好之后,那么开始新添加一些页面,构建最基本的vue项目,本章会手把手教你用 1:启动项目,启动之后,第一个vue项目搭建成功 npm run dev ? 图片.png 2:创建后目录结构如下: ? to="c">跳转3</router-link>

    利用AI改变视频中的

    人工智能(AI)作为科领域冉冉升起的一颗新星,其发展一直备受业界的关注。许多我们熟知的科公司也都在各自的领域深挖人工智能所带来的潜力,而Nvidia就是其中之一。 日前,Nvidia展示了他们最新的AI。这个AI所具备的能真的是非常厉害,因为它可以改变视频中的天气。 Nvidia这项AI在某些领域将带来极大的作用,同时也让人们对AI的未来抱有很大的憧憬。

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    栈管理:云时代的研发

    我们已经指出,现代IT组织应该把研发栈以PaaS的形式提供给开发人员,其中的要点是: 将标准的研发封装为虚拟化、云化的栈,由专家管理维护; 核心业务价值与支撑解耦,工程师专注于业务系统的开发 我们的观点是,这样一个平台应该集中管理组织中的栈,允许基于一个栈创建开发测试 PaaS 和生产 PaaS 两个 PaaS 服务,从而支撑开发、测试、生产三种运行时。 在这个平台上,领导者会创建并维护栈,项目团队则可以根据自己的需要选择适合的栈,跳过大部分迭代0的准备工作,直接进入功能开发,并在整个产品生命周期中享受云化开发带来的收益。 /测试基于同一个栈(运行时上有具体的差别),开发测试 PaaS 中构建出的可运行应用可以直接部署到生产; 随不同组织的发布流程不同,构建产物仓库中的可发布应用可能直接(自动或手动)发布到生产 通过实施栈管理平台,为研发团队提供开发测试 PaaS 和生产 PaaS 两个 PaaS 服务、构建/验证/应用三个运行时,研发组织能够将栈的搭建和管理与业务系统的研发解耦,从而降低研发团队能门槛

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    《Learning ELK Stack》9 生产的ELK

    9 生产的ELK栈 当我们说到生产级别实施ELK栈时,有一些隐含的前提条件 防止数据丢失 数据保护 可扩展性的解决方案 数据保留 ---- 防止数据丢失 Logstash的索引器之前引入一层消息中间件可以防止数据丢失 ELK栈提供了按照需要简单扩展每个组件的能力 可以随时在集群增加更多的es节点(主节点和数据节点)。对于大集群,建议有三个主节点(一主两备)。 %d' ---- ELK栈实施案例(LinkedIn) https://www.slideshare.net/tinle1/elk-atlinked-in 问题描述 LinkedIn拥有多个数据中心 当前LinkedIn内部ELK栈的使用状况如下 ELK集群数量超过100个,分布在6个数据中心,有20多个团队在使用 一些大的集群超过320亿个文档(超过30TB)、平均每天索引30亿个文档(约3TB ) 目前LinkedIn在ELK栈的架构中使用了es、logstash、kibana和kafka LinkedIn的Kafka 在LinkedIn中,kafka是一个常见的数据传输层。

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    架构」TOGAF建模:和位置图

    和位置图描述了哪些位置承载哪些应用程序,确定了哪些位置使用了哪些和/或应用程序,最后确定了业务用户通常与应用程序交互的位置。 该图还应该显示不同部署的存在和位置,包括非生产,例如开发和预生产。 UML/BPMN EAP Profile ? 总部位置:定义企业元素部署的地理位置(组织单元、硬件设备、参与者等)。

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    双芯片四芯粒互联,寒武纪发布AI训练卡MLU370-X8:性能超越RTX

    寒武纪首次将双芯片四芯粒思元370整合在MLU370-X8智能加速卡中,提供了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源,同时搭载MLU-Link™多芯互联。 MLU370-X8中整合了双芯片四芯粒思元370 MLU-Link™多芯互联 MLU370-X8智能加速卡支持MLU-Link™多芯互联,提供卡内及卡间互联功能。 多芯互联和Cambricon NeuWare CNCL通讯库的优化,在8卡下达到更优的并行加速比。   MLU370-X8 单机8卡部署配置 单卡MLU370-X8性能对比 8卡MLU370-X8性能对比 测试 250W MLU370-X8:NF5468M5/Intel Xeon Gold 5218 MLU370-X8提供两倍思元370的内存带宽,结合MLUarch03架构和MLU-Link多芯互联,将思元370芯片在训练任务的优势充分发挥。

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    如何在主机上调试容器、在容器中操作主机

    我们常说的容器就是基于 Linux 的 Cgroups 和 Namespace 构建的一个沙箱。 ? 从图中,可以看到,容器与容器的边界就是通过 Cgroups 和 Namespace 这两种控制的。 下面简单描述一下这两种: Namespace 不同 Namespace 下的资源相互独立、不可见。 利用 Namespcae 和 Cgroups 提供的沙箱,再加上文件系统,就支持起了容器。 3. 由于非沙箱下,并不容易体现 nsenter 的功能,我们在容器下进一步实验。

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    IO-Link 无线-释放传感器执行器巨大潜力的工业无线解决方案,设备远程监控新选择!

    使用带有IO-Link的设备,将IO-Link这项引入到控制系统中,控制层能够访问传感器/执行器的诊断、过程值、参数等等数据信息,解决了控制层和传感器层的信息隔离, 使得传感器的多种数据都能被获取 图2 IO-Link无线 IO-Link无线解决方案在工业物联网的应用: 3.2 IO-Link无线 IO-Link无线是IO-Link标准的扩展,它定义了在工厂自动化中,传感器/执行器和控制器 例如,在工业中,其他无线标准如WLAN、蓝牙和Zigbee,可靠性降低了6个数量级(~1e^(-3))。 危险的 在危险和卫生的工业(例如食品和饮料)中,无线解决方案对于降低与非常昂贵的布线部署和维护、污染及安全性相关的成本非常重要。 06 总结 长期以来,人们一直在寻找可靠的无线用于工业自动化应用,现在终于有IO-Link 无线

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    快速搭建Storm集群

    对于分布式的学习,可能首先让人头大的就是集群的搭建,如何快速的搭建集群,让我们可以马上开始实践呢? 下面就介绍下使用官方 Storm Docker 镜像搭建集群,迅速在本机运行起来。 storm jar /topology.jar org.apache.storm.starter.ExclamationTopology 含义:使用 storm:1.0.2这个镜像运行一个storm helloworld程序的执行 最小化集群搭建 本地模式已经可以满足学习需求,如果想更加真实一些,可以搭建一个简单的集群。 supervisor 一个精简的集群就搭建完成了,在集群中运行一个示例程序测试一下,examples/storm-starter目录下执行: docker run --link some-nimbus 本文目的是引导大家使用 Docker,希望可以触类旁通,在实践其他时能够快速起步,节省一些宝贵时间。

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    WMI介绍和应用——查询变量

    本文使用了《WMI介绍和应用——使用VC编写一个半同步查询WMI服务的类》中代码做为基础。         我们可以通过系统属性查看当前系统和当前用户的变量。 如何使用WMI枚举所有变量的信息? 如何使用WMI获取所有系统变量的值?         SystemVariable属性标识该变量是系统变量还是用户变量。 如何使用WMI获取指定变量的值?         我们以系统变量中名字为TEMP的变量为例,来获取其对应的值。 更多变量信息可参考Win32_Environment。         工程源码见《WMI介绍和应用——WMI概述》结尾。

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    自动驾驶核心之三:感知

    转自: 佐思汽车研究 自动驾驶四大核心,分别是感知、精确定位、路径规划、线控执行。感知是其中被研究最多的部分,不过基于视觉的感知是无法满足无人驾驶要求的。 感知主要包括三个方面,路面、静态物体和动态物体。对于动态物体,不仅要检测还要对其轨迹进行追踪,并根据追踪结果,预测该物体下一步的轨迹(位置)。 也是无人车最具难度的。 图:无人车感知框架 ? 这是基于激光雷达的感知模型,搞视觉感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲,在无人车这件事上,视觉不够靠谱。 激光雷达的Tracking则很容易做到,以IBEO为例,IBEO每一款激光雷达都会附送一个叫IBEO Object Tracking的软件,这是一个基于开曼滤波器的,最多可实时跟踪65个目标,是实时哟 感知、决策(路径规划)、定位都是基于传感器或软件系统的,这也是科类厂家的强项,不过线控执行系统则是传统汽车产业(不一定是整车厂)的绝对强项,这也是科类厂家注定无法独立造车的主要原因,无论是谷歌还是百度

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