STM32是一系列由ST Microelectronics（意法半导体公司）推出的微控制器(MCU)。这些微控制器基于ARM Cortex-M架构，并且提供各种不同的封装和引脚配置。STM32系列中一些受欢迎的微控制器包括STM32F103，STM32F407和STM32F429。 STM32微控制器以其低功耗，高性能和广泛的功能而闻名。它们通常用于物联网设备，可穿戴技术和其他需要低功耗和高性能的应用。 总体而言，STM32微控制器是许多开发人员的首选，因为它们的多功能性，可靠性和广泛的功能。 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/u010249597/article/details/134762381

ENSP（Enterprise Network Simulation Platform）是一款由华为公司开发的强大网络模拟软件，对于网络工程师和学习者来说，它是一个必备的工具。通过ENSP，用户可以在虚拟环境中构建、配置和测试复杂的网络拓扑，无需实际购买和连接硬件设备，极大地降低了学习和实验的成本。 在开始ENSP的安装之前，确保你的系统满足以下基本要求： 1. 操作系统：ENSP支持Windows和Linux操作系统，具体版本可能因不同发布版而异，通常要求是64位系统。 2. 内存：为了流畅运行，至少需要4GB内存，推荐8GB或更多。 3. 硬盘空间：ENSP安装文件本身较大，需要足够的硬盘空间，此外还需要额外的空间来保存模拟的网络环境和日志文件。 4. 处理器：双核处理器是基础，四核或更高性能的处理器能提供更好的性能。 5. 虚拟化支持：ENSP依赖于虚拟化技术，如Intel VT-x或AMD-V，因此确保你的CPU支持这些特性并已在BIOS中启用。 安装步骤通常如下： 1. 下载ENSP安装包：首先从华为官网或者授权渠道获取ENSP的稳定版安装包。 2. 解压文件：将下载的压缩包解压到一个适当的目录，通常选择一个没有空格和特殊字符的路径以避免安装过程中的问题。 3. 运行安装程序：找到解压后的安装文件，双击运行。 4. 接受许可协议：阅读并接受软件的许可协议。 5. 选择安装路径：根据个人偏好选择安装的位置，建议避免安装在系统盘。 6. 等待安装完成：安装过程可能需要几分钟到十几分钟，取决于你的系统性能。 7. 启动ENSP：安装完成后，可以通过桌面快捷方式或安装目录下的可执行文件启动ENSP。 ENSP的主要功能包括： 1. 模拟网络设备：你可以模拟华为的各种路由器、交换机和其他网络设备，如AR系列路由器、S系列交换机等。 2. 创建拓扑：在图形化的界面中拖拽设备，连线，构建所需的网络拓扑结构。 3. 配置设备：通过命令行接口（CLI）或图形化用户界面（GUI）对设备进行配置，模拟真实网络环境。 4. 实验与验证：在模拟环境中进行网络配置、故障排查、性能测试等实验。 5. 脚本自动化：支持使用Python等脚本语言自动化执行任务，提高效率。 6. 版本兼容性：ENSP通常与华为的网络设备固件版本保持同步，确保模拟的准确性。 使用ENSP进行学习时，可以从以下几个方面入手： 1. 学习网络基础知识：如TCP/IP协议栈、路由原理、交换机工作模式等。 2. 熟悉华为设备命令行：掌握基本的配置和调试命令。 3. 实战演练：模拟实际网络场景，如VLAN划分、路由协议配置、QoS策略设置等。 4. 故障排除：通过模拟故障，学习如何定位和解决问题。 ENSP是一个强大的工具，它能够帮助网络工程师和学习者提升技能，理解和掌握网络原理，无论是在学习还是工作中都是不可或缺的助手。

零基础入门学习Python（第2版）-微课视频版

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

对osi七层模型的功能进行了描述，并细致讲述了每一层的功能和需要注意的知识点，介绍ARP、TCP、UDP、DHCP等协议，并对ip地址划分、静态路由配置、ACL配置进行了讲述，非常适合初学网络的人员，通过学习可以对网络从整体层面有一个很好的认知，当然对于正在进行网络维护的人员也会有很大的帮助。 网络入门级的基础知识涵盖了许多关键概念，包括OSI七层模型、网络协议、IP地址划分、静态路由配置和ACL配置。这些知识对于理解和操作网络至关重要，无论是初学者还是经验丰富的网络管理员都能从中受益。 OSI七层模型是国际标准化组织（ISO）提出的通信系统互联标准，它将网络通信过程分解为七个层次，分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每一层都有其特定的功能，如物理层负责比特流传输，数据链路层则处理帧的封装与解封装，网络层则负责寻址和路由选择，传输层确保数据的可靠传输，会话层建立和管理会话，表示层处理数据格式和加密，而应用层为用户提供直接的服务接口。 在物理层，我们关注的是物理介质，如同轴电缆、双绞线、光纤和无线技术。例如，双绞线（网线）有568B线序标准，而光纤因其传输距离远、速度快、损耗低和抗干扰能力强等特点，被广泛应用于长距离通信。 数据链路层是网络通信的重要一环，负责将数据封装成帧，同时进行链路控制和MAC地址寻址。MAC地址是48位的二进制数，用于标识网络设备，通常以16进制形式表示。 网络层的主要任务是编址和路由。IP地址由网络地址和主机地址两部分构成，IP地址的划分需要借助子网掩码。子网划分是根据网络需求将大的IP地址空间划分为多个小的子网，例如在给定的C类IP地址192.168.10.0下，通过借用主机位可以创建4个子网，每个子网有62个可用IP地址。 ARP（Address Resolution Protocol）协议在网络层用于将IP地址解析为对应的MAC地址，以实现数据包在局域网内的正确传输。TCP（Transmission Control Protocol）和UDP（User Datagram Protocol）是传输层的两种主要协议，TCP提供可靠的、面向连接的通信，而UDP则是一种无连接、不可靠的数据传输方式。 DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol）协议则是网络基础中的另一重要组件，它自动分配IP地址和其他网络配置信息给网络设备，简化了网络管理。 静态路由配置涉及网络管理员手动设定路由规则，以指导数据包从源到目的地的路径。而ACL（Access Control List）配置则是用来过滤网络流量，允许或拒绝某些特定的数据包通过网络，起到网络安全和流量管理的作用。 理解这些基础知识，可以帮助我们构建网络通信的整体框架，理解网络数据传输的过程，以及如何管理和优化网络资源。无论是对网络初学者还是专业网络维护者，这些知识都是必备的。通过学习和掌握这些概念，我们可以更好地诊断网络问题，设计和实施有效的网络解决方案。

matplotlib入门教程

给深度学习入门者的python教程，包括常用的numpy和matplotlib的入门知识，简单易懂。

• 一、现实中的组件与接口； • 二、把现实中的思想融入到软件中； • 三、C++程序中的组件与接口； • 四、COM组件与COM接口； • 五、QueryInterface函数，HRESULT类型，IID类型， 数据类型转换。

在本文中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库进行C++编程，特别关注图像的加载、显示和输出。OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域的一个强大工具，广泛应用于图像处理、图像分析以及机器学习算法的实现。 让我们了解OpenCV的基本概念。OpenCV是一个跨平台的库，提供了丰富的函数和类来处理图像和视频数据。它最初由Intel开发，现在由全球的开源社区维护。OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，而在这个场景中，我们使用的是C++。 在Visual Studio 2015环境下，你需要配置OpenCV库才能使用其功能。下载并安装OpenCV 3.4.9版本，然后在项目设置中添加OpenCV的头文件目录和库目录。确保在链接器选项中指定OpenCV的库文件，这样你的项目就能正确地找到和使用OpenCV的功能。 接下来，我们将讨论三个基本的OpenCV图像操作：图像加载、显示和输出。 1. **图像加载**：在OpenCV中，可以使用`imread()`函数从磁盘加载图像。这个函数返回一个`Mat`对象，这是OpenCV中表示图像的主要数据结构。例如： ```cpp cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg"); ``` 如果图像成功加载，`image`将包含图像数据；否则，它将是一个空的`Mat`。 2. **图像显示**：一旦图像被加载，你可以使用`imshow()`函数在窗口中显示它。你需要为每个窗口指定一个唯一的标题，并传递`Mat`对象作为参数。显示图像后，可以使用`waitKey()`函数暂停程序，等待用户按键事件，通常设置一个延迟时间，例如1毫秒。 ```cpp cv::namedWindow("Image Display", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("Image Display", image); cv::waitKey(0); ``` 3. **图像输出**：要将图像保存到磁盘，可以使用`imwrite()`函数。提供输出文件路径和要保存的`Mat`对象即可。 ```cpp cv::imwrite("output_image.jpg", image); ``` 在提供的压缩包文件中，可能包含了三个示例项目：openCVTest05、openCVTest04和opencvTest。这些项目可能分别演示了上述的图像加载、显示和输出过程，或者可能涉及更复杂的图像处理技术，如颜色空间转换、滤波、特征检测等。通过查看和运行这些项目，你可以更好地理解和应用OpenCV的基本功能。 总结一下，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，适用于图像处理和分析。在Visual Studio 2015中，你可以使用C++配合OpenCV 3.4.9进行图像的读取、显示和保存。通过实践上述示例和项目，你可以加深对OpenCV的理解，为后续的计算机视觉项目打下坚实的基础。

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