Android8.0平台实现双wifi模块STA+AP模式

农业是我们国家的主要生计来源。 当前面临水资源短缺、供需失控的成本以及天气不确定性等挑战，农民必须配备智能农业。 尤其需要解决由于气候变化不确定、灌溉设施差、土壤肥力下降和传统耕作技术而导致作物产量低的问题。 机器学习就是一种用于预测农业作物产量的技术。 各种机器学习技术如预测、分类、回归和聚类被用来预测作物产量。 人工神经网络、支持向量机、线性和逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯是一些用于实现预测的算法。 然而，从可用算法池中选择合适的算法给研究人员带来了关于所选作物的挑战。 在本文中，对各种机器学习算法如何用于预测作物产量进行了调查。 已经提出了一种在大数据计算范式中使用机器学习技术预测作物产量的方法。

最新的STA 书籍，介绍非常详细，写的通俗易懂，作者 J. Bhasker

Galaxy Constraint Analyzer 用户手册，可供参考

完整的wpa_supplicant工具的代码流程解析

亲测可用，freeglut_static.lib库文件，3D项目，openGL使用。

兆易创新GD32130G-START(GD32F130G8U6)单片机开发板PDF原理图+固件库源码

RT2870固件Linux源码

包含“静态时序分析（Static_Timing_Analysis）基础及应用.pdf“、“静态时序分析STA.pdf”、“系统设计中时钟、时序相关问题.pdf”

近年来，状态转移算法 (STA) 已成为一种用于全局优化的新型元启发式方法。 在以前的版本中，连续 STA 中的变换算子的参数保持恒定或周期性地减少。 在这个改进版本中，考虑了STA的最优参数选择。