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-

文章目录 背景 1.连接ST-LINK V2与单片机 2.配置工程 3.配置ST-LINK Utility 4.烧录bin文件 背景 项目需求,要把字模文件导入到32中FLASH的指定地址,使用了ST-LINK V2 连接单片机和计算机,然后通过ST-LINK Utility 软件的配合将弄好的字模bin文件导入到FLASH指定地址.下面记录一下整个过程: 1.连接ST-LINK V2与单片机 博主的只需要连接4个线即可: VDD GND SWCLK SWDIO 2.配置工程 然后打开工程,进行

转载地址:https://blog.csdn.net/ybhuangfugui/article/details/52597133 总结的很好!!! Ⅰ.写在前面本文讲述的内容是STM32 ST-LINK Utility介绍.下载.安装.使用方法,如需要了解更多关于STM32相关的文章,可以到我博客,或微信公众号查看并下载. STM32 ST-LINK Utility这个软件工具其实主要就是配套“ST-LINK”这个下载工具一起使用的上位机软件.因此使用STM32 ST-LINK Utility上

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

客户端检测一共分为三种,分别为:能力检测.怪癖检测和用户代理检测,通过这三种检测方案,我们可以充分的了解当前浏览器所处系统.所支持的语法.所具有的特殊性能. 一.能力检测: 能力检测又称作为特性检测,检测的目标不是识别特定的浏览器,而是识别浏览器的能力. 能力检测不必估计特定的浏览器,只需要确定当前的浏览器是否支持特定的能力,就可以给出可行的解决方案. var width = window.innerWidth; //如果是非 IE 浏览器 if (typeof width != 'number

眼球追踪需要对人脸进行识别,然后再对人眼进行识别,判断人眼张合度,进而判断疲劳... 解析:人脸检测的harr检测函数使用方法 代码理解: 利用训练集,检测出脸部,画出框 void CAviTestDlg::HaarFaceDetect( IplImage* TheImage, CvBox2D* faceBox) { if( !cascade ) { return ; } storage = cvCreateMemStorage(0); int scale = 1; int i; IplImag

先在电脑上安装STM32 ST-LINK Utility,软件安装一路Next就可以了,安装好软件之后界面如下:    下载程序只需要使用3个图标就可以了 第一个图标Connect to the target,这个图标用来连接器件,在硬件连接正确的情况下,会读出器件的ID号,以及一些其他信息 第二个图标:Open file,点击这个图标,打开要下载的HEX文件,例如下图,就是打开一个程序后软件出现的代码 第三个图标:Program Verify,点击后会弹出一个窗口,这个窗口的配置默认就好,不用

24V低压检测电路 - 低压检测电压 参考: ADC采样工作原理详解 使用单片机的ADC采集电阻的分压 问题: 当ADC采集两个电阻分压后的电压的时候,ADC转换出来的电压值和万用表量出来的不一样差异还挺大,但只要在采集点和GND之间跨接一个小电容(比如0.1uf)就解决问题了.这是啥原理? N1: 分压电阻的输出阻抗太高:ADC的采样时间太短. N2: MCU的ADC,输入首先是一个采样电路,等效一个电子开关.串联电阻.采样保持的负载电容.在采样时间内,外部信号源,信号源内阻,采样电阻内阻,对

目标检测之单步检测(Single Shot detectors) 前言 像RCNN,fast RCNN,faster RCNN,这类检测方法都需要先通过一些方法得到候选区域,然后对这些候选区使用高质量的分类器进行分类.这类方法的检测准确率比较高但是计算开销非常大,不利于实时检测和嵌入式等设备. 另一类方法是将提取候选区和进行分类这两个任务融合到一个网络中.既不使用预定义的box也不使用候选区生成网络来进行寻找目标物体.而是通过一些的卷积核来对卷积网络得到的特征来计算类别分数和位置偏差. 利用卷积

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072

; 脚本由 Inno Setup 脚本向导 生成!; 有关创建 Inno Setup 脚本文件的详细资料请查阅帮助文档! #define MyAppName "小小鸟软件"#define MyAppVersion "2012.2.29"#define MyAppPublisher "小小鸟科技"#define MyAppURL "http://www.cnblogs.com/IT-SmallBird/"#define MyAp

前言 对于确定某个对象是不是数组,一直是数组的一个经典问题.本文专门将该问题择出来,介绍什么才是正确的javascript数组检测方式 typeof 首先,使用最常用的类型检测工具--typeof运算符 var arr = [1,2,3]; console.log(typeof arr);//'object' 数组的本质是一种特殊的对象,所以返回'object'.typeof运算符只能用来区分原始类型和对象类型,对于更具体的对象类型是无法鉴别出来的 instanceof instanceof运算

一.什么是BlockCanary? 检测主线程卡顿的一个开源工具,基本展现模式等都和LeakCanary很像 二.BlockCanary的工作原理是什么? 工作原理所涉及到的底层的内容一定要理解清楚 http://blog.zhaiyifan.cn/2016/01/16/BlockCanaryTransparentPerformanceMonitor/ 这里是作者写的一个内容 下面这个是:讲解了一下ANR的一个检测原理,这个BlockCanary其实就是基于这个ANR检测逻辑的 http://b

x #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_gray, dst; src = imread("test1.jpg"); char INPUT_TITLE[] = "inpu

说实话这玩样儿的代码量真的很少,大家如果能耐得住性子啃一会儿也就能撸懂了. 在这之前研究USB线插拔的时候就知道了有这么个东西,当时也就看了看,但没做什么笔记.最近想用起来,却发现就只有个名字在记忆中了. 好了,又扯了这么多,来回到正题. 首先按照技术博客一贯的作风,得先有个入口点,这里我就先从怎么使用这个UEventObserver开始一步步分析. 首先这玩样儿是java代码,所以你就别想着c++什么用了. 这里我举例了USB线插拔来分析,代码地址如下: frameworks/base/ser

一.正确的方法: 通过navigator对象的userAgent属性来判断, 主要是判断userAgent 的信息里是否含有以下字段信息: js代码(非完整版) /************ navigator.userAgent.indexOf("Firefox") >-1 火狐 navigator.userAgent.indexOf("Chrome") >-1 谷歌 navigator.userAgent.indexOf("MEIS"

(1)线段检测应用背景 (2)线段检测原理简介 (3)线段检测实例 a line segment detector (4)hough 变换和 lsd 的区别 ---------------------author:pkf ------------------------------time:2015-1-26 -----------------------------------------qq:1327706646 (1)线段检测应用背景 线段检测在高铁电机机车顶部图像检测系统中有很大应用,像

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr