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这是用来调试tcp通信的安卓插件以及前端demo，安卓项目可以在Android studio运行，前端demo可以在hbuilderx运行，已经测试过可以正常使用。

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该问题由某客户提出，发生在 STM32F103TBU6 器件上。据其工程师讲述：在其产品设计中，软件的架 构采用 IAP Loader+App 的模式。 IAP Loader 部分负责管理和更新 App 部分，而 App 部分则负责常 规的业务的处理，两部分代码分别由独立的软件工程生成。系统运行时先启动 IAP Loader，由其判断 是否需要更新 App，如不需更新则跳转到 App，由 App 进行常规业务处理。在软件调试过程中，其软 件工程师发现从 IAP Loader 到 App 的跳转存在某种不可靠性。该跳转在某些时候可以完成预设的功 能，即启动 App 运行，而另外的一些情况下则会导致程序跑飞。而该跳转的结果又与一些看似不相关 的事物相关联，比如，在中断向量表的末端加入一个多余的向量，或将某个全局变量变更一下定义的 位置都会应响到该跳转的结果是成功还是跑飞。该工程师对此颇为不解。由于其在异地，只能通过电 话沟通，但从话语中可以感受到浓重的疑惑与震惊，不亚与当年麦哲伦发现地球是圆的而带来的惊 叹：怎么会这样？！

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一个android app

Android实现红绿灯检测APP(可实时运行))： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240334 ； 考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的红绿灯检测模型yolov5s05_320。从效果来看，Android红绿灯检测模型的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93919，而轻量化版本yolov5s05_416平均精度平均值mAP_0.5=0.71944左右。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

这款源码可以根据自己的适用场景去搭建，功能介绍:产品分类清晰明了，首页有显眼的海报图，页面展示产品也比较清楚明了，流程不繁琐，后期也方便用户查看订单情况。

自动完成appC和appD的合并，并且自动合并boot和appC的烧录文件