最近遇到一个很是头痛的问题 本来板子是好好的,就是从公司带回的家里 然后再次用stlink烧写程序的时候就出现了问题: 但是查看电脑端,上面是有stlink的 也就是电脑是好的, 我立刻又试了一下家中另一个板子 没有问题, 说明我的stlink是好的,,,是板子出了问题 但是当我按下板子的复位键的时候:是好的,,,keil能够识别 缺死活下不了程序 之后查看了一番是因为:板子中的芯片写保护了,可能是因为电压不稳的问题. 然后用 进行了擦除,就好了. 首先用stlink连接到板子上,然后打开ST-

给一个div 绑定一个 click事件,  苹果手机会识别不了,必须添加一个 cursor:pointer 才能 识别可以点击.安卓正常识别.

问题描述:最近在学STM32的HAL库,据说可以统一STM32江湖,前途无量.最近一段时间参照STM32CubeMX和原子的资料自己学着建了两个HAL库的工程模板,F4的还好说,F1的出现了一个玄学问题: 芯片为STM32F103C8T6,下进HAL库编写的工程后J-Link就识别不到芯片了,下载也是,只有J-Link读取时按住复位才可以.更神奇的是用标准库的代码却没问题,具体表象就是下进标准库的代码,然后HAL库的代码可以正常下载,但是HAL库的代码一旦下进去,标准库和HAL库的代码就都不能通

前几天画了一块cortex-A5的底板,出现一个问题,就是通过micro-usb与电脑连接之后,电脑无法识别出来,这就导致程序无法通过micro-usb烧入进去,经过仔细检查硬件,发现第一,元器件都没有问题,第二,走线也对:后来在网上查了好几天,最后还是实验室的一位老哥告诉我说,你重新画一块,走走差分线试试,于是就赶紧去网上查怎么走差分线,画完之后,返回来的新板立马就迫不及待的焊上了,很不幸的是,这次竟然真的和电脑连上了,程序现在已经成功烧入.下边告诉大家一下画差分线的方法: 打开Altium

解决方案一: Ctrl+Alt+Shift+s打开projuect Structure-->Livraries-->➕-->java-->选择对应的lib目录即可! 解决方案二:在pom.xml中添加本地jar包,类似代码如下: <dependency> <groupId>htmlunit</groupId> <artifactId>htmlunit</artifactId> <version>2.21-OSG

之前用飞线用旧板子飞线连接了一个wifi模块到usb0口上,调试ok的,现在新设计的板子回来了,wifi模块是连接在usb2口上的,系统起来后发现wlan0不存在,用lsusb查看wifi模块的usb设备竟然没有识别到. [ 5.580165] insmod_host_driver [ 5.580165] [ 5.588382] [ehci0-controller]: sunxi_usb_enable_ehci [ 5.594244] [sunxi-ehci0]: probe, pdev->na

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

简介 GestureDetector识别手势. GestureDetector.OnGestureListener是识别手势后的回调接口.GestureDetector.SimpleOnGestureListener是抽象类. 基本步骤: 1,构造GestureDetector,注意要传入context和listener(GestureDetector.OnGestureListener或GestureDetector.SimpleOnGestureListener) 2,在Activity/V

1.Spring的配置: <beans xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> <!--开启这个配置,spring才能识别@

识别html5标签: html5添加了许多语义化的标签,比如<nav></nav>,<aside></aside>,<article></article>什么的,当时看到这些标签的时候心想html5估计很多老式IE浏览器都不支持,也没多大重视,今天早上在群里面看到这些标签的讨论,心里顿时冒出一个疑惑,我在chrome等现代浏览器下面用这些标签固然可以,那么我在IE6/7/8下用这些标签会有什么效果了呢.于是立马动手测试. <!d

今天看了篇博客, 是拿altera的芯片和软件作例子的,讲同步异步复位的: http://blog.sina.com.cn/s/blog_bff0927b0101aaii.html 还有一个博客, http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_201656_2.HTM 想起<设计与验证>这本书也讲过, 顺便说一下,这是一本非常好的书! 拿 ISE实验了一下,器件选了ZC702,发现看到的RTL级电路,都不一样, 个人觉得现在的FPGA与综合工具都很智能了, 很多小问

例如以下代码的解析 -ms-transform:rotate(7deg); -moz-transform:rotate(7deg); -webkit-transform:rotate(7deg); -o-transform:rotate(7deg); 首先transform字母上就是变形,改变的意思.在css3中transform主要包括以下几种:旋转rotate.扭曲skew.缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix.下面我们一起来看看css3中transform的旋转r

在 IOS7 以前,在IOS中实现二维码和条形码扫描,有两大开源组件 ZBar 与 ZXing. 总结下各自的缺点: ZBar在扫描的灵敏度上,和内存的使用上相对于ZXing上都是较优的,但是对于 "圆角二维码" 的扫描确很困难. ZXing 是 Google Code上的一个开源的条形码扫描库,是用java设计的,连Google Glass 都在使用的.但有人为了追求更高效率以及可移植性,出现了c++ port. Github上的Objectivc-C port,其实就是用OC代码封

一.         财务报表有什么作用 财务报表又叫会计报表,包含:资产负债表.损益表.现金流量表三表.财务报表对企业经营状况有重要的参考意义: n  全面系统地揭示企业一定时期的财务状况.经营成果和现金流量: n  有利于投资者.债权人和其他有关各方掌握企业的财务状况.经营成果和现金流量情况,进而分析企业的盈利能力.偿债能力.投资收益.发展前景等,为他们投资.贷款和贸易提供决策依据. n  满足财政.税务.工商.审计等部门监督企业经营管理. 二.         财务报表数据采集的困难 当前

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 最后下载4.0版本 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. https://github.com

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库