采用esp8266模块，将stm32的数据从串口发送到上位机，可以根据需要修改发送数据的数组即可实现无线传输。此例程为传输两幅图片。

RANDELEMENT(ARRAY,N) 返回一行 N 个元素，这些元素是从 ARRAY 中随机选择（和替换）的。 [可能有一些工具箱功能可以做一些非常相似的事情。] 例子： randelement([0:9],5) 可能会返回 [4 8 8 5 2] randelement({'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f'},2) 可能返回 {'f' 'd'}

本书为《Eclipse从入门到精通》一书的全新改版。本书以最新的Eclipse 3.2作为写作版本。全书分为5篇：起步篇介绍了Eclipse及相关插件的安装，还介绍了一些Eclipse开发环境的基本使用技巧；SWT/JFace篇详细介绍了SWT、JFace的使用；插件开发篇详细讲解了Eclipse插件开发的各个步骤；RCP开发篇给出了一个基于数据库开发和面向对象分析设计的完整RCP项目实例；[1] Hibernate为开发环境，详述了其下载、安装、配置和开发的全过程。本书以SWT/JFace、插件开发、RCP平台开发为核心内容，并兼顾了Web开发，Eclipse开发环境的使用只占极少部分。[1] 本书内容循序渐进，实例丰富，操作及开发步骤讲解详细，配书光盘含有各主要章节的操作视频演示，是Eclipse开发者不可多得的教程。本书适合的读者对象见本书前言中的详细介绍。

ThingsBoard 3.4.4源码部署从零到落地 包含Navicat Premuim 12数据库连接工具、PostGres数据库、Maven-3.8.5（包含部署ThingsBoard可能遇到的Jar包和pom坐标问题报错）、Node.js以及yarn安装方法、OpenJdk11以及各种环境变量的配置方法，IDea请手动装载，只能上传1000MB，带上IDea就超了哈，抱歉，各位可以在网上自行找到IDea的资源，如有需要也可留言获取 整合了ThingsBoard源码落地绝大部分（常见错误），带你避坑ThingsBoard基于源码的二次开发体验 如有新的问题，欢迎留言讨论

这不是最终版本，而是正在进行的工作。 我发布代码只是希望对您有所帮助。 随着项目的积极开发，将来还会有进一步的更新。

Java测试与设计_从单元测试到自动Web测试

此 Matlab 脚本可用于在地心惯性 (ECI) 真实日期笛卡尔坐标与地球平均赤道和 J2000 (EME2000) 坐标系中的相应坐标之间进行转换。 该软件基于 JPL ( http://naif.jpl.nasa.gov/naif/ ) 提供的 SPICE 库例程的多个 MATLAB 版本。

人工智能 人工智能的第一个项目，由 Benjamin Carle 教授教授。 Rubik 旨在检查任何给定多维数据集状态的有效性，并使用快速高效的 IDA* 搜索解决该问题。

视频帧提取器 从剪辑提取视频帧以创建数据集。 frame-generator.py从示例视频生成所有帧，然后将其保存到extracted-frames目录中。 软件包的依赖关系和安装： 我们将为此项目需要python的opencv和os软件包。从python3.4开始，os是python不可或缺的一部分。我们将需要安装opencv来运行frame-generator.py 。建议您将虚拟环境用于任何与计算机视觉相关的项目，以避免软件包依赖关系的冲突。 pip3 install opencv-python 运行代码： 创建一个名称为sample-clips的目录。 将视频片段保存在新创建的sample-clips目录中。 确保frame-generator.py和sample-clips目录保存在同一目录下。 在命令行中按以下命令。 python3 frame-generator.py

ChatGPT 作为⼀种强⼤的⾃然语⾔处理模型，已经成为⼈⼯智能领域的重要研究⽅向之⼀。在不断的发展和创新中，ChatGPT 已经具备了很强的⾃然语⾔处理能⼒，其可以实现⾃然语⾔的⽣成、理解和交互，为⼈类的⽣产和⽣活带来了巨⼤的便利和创新。 本书从⼊ 到精通，介绍了 ChatGPT 的基础知识、实现⽅法、进阶应⽤以及最新进展等多个⽅⾯。同时，本书的全部内容均是由 ChatGPT 完成，展现了 ChatGPT 强⼤的能⼒和⼴阔的应⽤前景。通过学习本书，读者可以深⼊了解 ChatGPT 的相关知识和应⽤，掌握 ChatGPT 的实现⽅法，同时也可以了解 ChatGPT 在⼈⼯智能领域的最新进展和未来发展趋势。 随着技术的不断发展和应⽤场景的不断拓展，⼈⼯智能已经成为了当前最具有发展潜⼒的领域之⼀。⼈⼯智能不仅可以为⼈类的⽣产和⽣活带来便利和创新，还可以帮助我们解决⼀些关键性的问题，⽐如环境保护、医疗卫⽣等⽅⾯。同时，⼈⼯智能也带来了⼀些新的挑战和 险， 如数据隐私、伦理问题等 。因此，在推动 智能的发展和应⽤的过程中，我们需要权衡其利弊，并采取相应的措施来规范和引导其发展。