1. 环境本实验的操作环境是Win10。硬件是基于单片机STM32F407和4G模组EC20的开发板。2. 准备软件安装包STM32官方有多种开发工具。本文档主要介绍其中三款开发工具。第一个是STM32CubeMX。这款工具可以直观地显示单片机的资源，同时可以提供良好的用户界面，对相关资源初始化。第二个软件是STM32CubeIDE。这个软件可以替代Keil。Keil是付费使用的商业软件，用户使用
STM32串口配置性能对比Preface1.printfContextTimelineCpu Load总结2.printf+interrupt2.1串口的初始化2.2串口中断服务函数2.3中断printf函数的实现2.4效果ContextTimeline总结3.printf+DMA+中断3.1DMA初始化3.2 中断服务函数的编写3.DMA+中断的实现3.4效果ContextTimeline总结
进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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win10小课堂：玩游戏优化设置教程一、开启“游戏模式”二、禁用Nagle算法三、关闭不相干服务四、禁用全屏优化五、GeForce Experience设置六、关闭 Windows Defender七、关闭Xbox后台录制八、调整显卡控制面板 一、开启“游戏模式”游戏模式在Win10中是默认开启的，但有些系统可能会被关闭，建议自行检查一下。Win10的游戏模式有两个作用，一是游戏时阻止Windo
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2024-05-13 19:23:38
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这篇文章将介绍如何不使用 cubeMX完成外部中断的配置和实现。@TOC前言实验开发板：STM32F103C8T6。所需软件：keil5 ， cubeMX 。实验目的：如何不使用 cubeMX实现外部中断 。实验：使用外部中断控制 key 点亮 led.如果大家想了解如何 cubeMX实现外部中断，可以参考我之前的文章：最详细STM32,cubeMX外部中断一、文件加入工程这里采用封装的思想，将编
原创
2023-10-22 09:37:40
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# 如何在 PyTorch 中强制不使用 GPU
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，默认情况下，它能够自动识别并使用计算机上的 GPU（图形处理器）以加速计算。然而，有时我们可能需要在 CPU（中央处理器）上运行模型，例如在没有 GPU 的机器上，或者为了调试和测试。在本篇文章中，我将指导你如何在 PyTorch 中不使用 GPU，并确保你了解每一步的细节。
## 流程概述
我们
继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及
文章目录一、STM32定时器是什么？二、STM32定时器的功能1.计时&&中断2. PWM产生3.输入捕获三、总结 一、STM32定时器是什么？定时器顾名思义就是可以用来定时的，我们可以设置想要的定时时间，然后去做很多事情。STM32的定时器功能很强大，可以用来定时、计数、PWM产生、输入捕获以及定时器中断等。下面就一一介绍一下这些功能。二、STM32定时器的功能1.计时&
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2024-03-25 15:35:47
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arduino一直以来深受广大极客的喜爱，丰富的库以及外围扩展，但是Atmega328已经比较老旧了，STM32相比而言，性能要比arduino强大了太多，因此我们选择用STM32F103C系列来代替arduino开发下面跟随我们一起在arduino IDE中搭建stm32开发环境吧1硬件准备：STM32F103C8T6 蓝色开发板 x 1（如图） 软件准备：Arduino开发环境操作步
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2024-03-01 15:58:39
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大家好，我是张大刀。上文中提到了yolov7的正负样本匹配策略，这里主要从0开始训练自己的数据集。首先大刀是在windows电脑端完成数据集的标注，linux ubuntu系统中完成模型的训练。对windows系统电脑无要求，训练的电脑最好有gpu（没有gpu在cpu下也能训练，就是速度感人）默认大家已经有conda的环境，如果没有的话，请参考(windows 下：linux下：)1.数据标注在w
在本文中，我们将探讨“window ollama不使用gpu”的问题，并详细记录解决该问题的过程。从协议背景到性能优化，我们将全面覆盖整个过程。
## 协议背景
Ollama是一款用于处理机器学习模型的工具，它在Windows系统上的运行理应支持GPU加速。但多用户报告称，Ollama在Windows上并没有利用GPU进行加速。这可能是由于软件设置、驱动程序不兼容或环境配置问题等原因。
首先
# 机器学习 不使用GPU
在机器学习领域，GPU已经成为处理大规模数据和复杂计算任务的重要工具。然而，并非所有人都有条件或需求使用GPU来加速机器学习工作。本文将介绍一些不使用GPU的机器学习方法，并展示如何利用CPU完成一些基本的机器学习任务。
## CPU vs GPU
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的处理器，其并行计算能力远远超过CP
原创
2024-07-09 04:57:07
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出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）近日，OpenAI宣布，允许用户创建自定义版的 GPT-3。OpenAI 表示，开发人员可以使用微调来创建针对其应用程序和服务中的特定内容量身定制的 GPT-3 模型，从而在任务和工作负载中实现表面上更高质量的输出。OpenAI 发言人在一封电子邮件中写道：“据 Gartner 称，到 2024 年，80% 的技术产品和服务将由非技术专
引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
经过调查是tensorflow不知道什么时候被替换安装成CPU版本了= =
原创
2022-07-19 11:45:38
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过程还是很简单的，重要参考
http://blog.chinaunix.net/u1/50394/showart_411514.html
只是遇到的问题有所不同，可能由于我使用的版本不同 首先是Openssl 1、到
http://www.openssl.org/source/
下载openssl-1.0.0a.tar.gz，并解压 2、到
http://www.active
前言在中国，熟悉单片机的人士大多会听说过STM32。这是意法半导体（STMicroelectronics， 简称ST）的32位微控制器（MCU）家族，基于ARMCortex-M内核。2007年，STM32F1诞生。这是业界首款搭载ARM Cortex-M3内核的32位MCU，采用180nm闪存工艺，配有128KB闪存和20KB RAM，运行主频为72MHz，在当时属于相当高的配置。随后的10年内，
启动方式常用的为第一种启动方式除内核之外的部件被称为核外外设或片上外设，如：GPIO、USART（串口）、I2C、SPI等都叫片上外设1. ICode 总线 ICode 中的 I 表示 Instruction，即指令。我们写好的程序编译之后都是一条条指令，存 放在 FLASH 中，内核要读取这些指令来执行程序就必须通过 ICode 总线，它几乎每时每刻 都需要被使用，它是专门用来取指的。2、DCo
一、DMA相关知识介绍1、什么是DMA?DMA 全称Direct Memory Access，即直接存储器访问，作用是将数据从一个地址空间复制到另一个地址空间。但是这个传输的动作不需要CPU参与，而是通过DMA控制器进行控制（硬件控制，通过硬件为RAM和IO设备开辟一条直接传输数据的通道）。在CPU初始化完成这个动作以后，在数据需要进行传输时会直接进行这个动作，使得CPU的效率大大提高。除此之外，
STM32低功耗＋lora调试1. 使用符合《输变电设备物联网传感器数据规范》的lora协议规定汇聚节点有两个信道（控制信道+业务信道）控制信道默认为1，业务信道根据自己的实际情况可以进行设置，汇聚节点上电后首先将izji的业务信道进行设置，设置相关参数后需要使用命令进行lora的重启。当GD20（传感器节点）申请组网时候汇聚会收到相关的通知命令。2. 使用stm32单片机作为主控使用stm32单
