基于 STM32-ESP8266-AT的例程源码 1.（寄存器版本，适合MiniSTM32开发板）扩展实验13 ATK-ESP8266WIFI模块实验 2.（库函数版本，适合MiniSTM32开发板）扩展实验13 ATK-ESP8266WIFI模块实验 3. ATK-ESP8266 WIFI模块使用说明(探索者开发板)_AN1509B 4. ATK-ESP8266 WIFI用户手册_V1.0 5. ATK-ESP8266-V1.3 6. RT9193

在当今数字时代，长时间面对电脑屏幕工作和学习已成为常态，这无疑对人们的眼睛健康提出了挑战。为了缓解因长时间使用电脑导致的视觉疲劳和视力损害，各种护眼软件和工具应运而生。其中，“Chrome浏览器护眼色插件”便是针对广大使用Chrome浏览器用户的一款实用工具，它的设计初衷在于帮助用户减轻眼睛负担，保护视力。 该插件具有简洁直观的用户界面，并提供了多种预设的颜色方案供用户选择。其中包括豆沙绿、薄荷蓝、暖黄色和纯白色等，这些颜色都被认为是在视觉上对眼睛较为柔和的色调。豆沙绿和薄荷蓝具有降低屏幕亮度和减少蓝光的效果，能够有效减少对眼睛的刺激。暖黄色则提供了一种温馨舒适的视觉体验，适合夜晚使用，减少对睡眠周期的影响。纯白色虽为常规背景色，但通过调整其亮度和对比度，用户依然可以找到适合自己的舒适度。 除了提供预设的颜色方案，Chrome护眼色插件还支持用户进行自定义配色。这意味着用户可以根据个人喜好或是对色彩敏感度的不同，调整背景色和文字颜色，找到最适合自己的个性化设置。这一功能极大地增强了插件的实用性和用户粘性。 使用该插件的步骤非常简单。用户只需在Chrome网上应用店中搜索“Chrome浏览器护眼色插件”，点击安装后，即可在浏览器右上角的插件列表中找到该插件的图标。点击插件图标，用户便能进入设置界面，在这里可以选择不同的颜色方案，或自定义配色。更改完成后，浏览器的背景色和文字颜色将立即发生改变，用户可以即刻享受到新的视觉体验。 值得一提的是，该插件在设计上充分考虑了易用性。无论是调整色彩的细微差别，还是切换不同的色彩方案，用户都可以通过直观的操作快速完成，确保了使用上的便捷性和流畅性。此外，由于插件直接作用于浏览器，它支持所有基于Chrome内核的网页和应用程序，这意味着用户可以在浏览任何网站或使用任何扩展时都能享受到护眼功能。 在数字化办公和学习愈发普及的背景下，维持良好的视力显得尤为重要。Chrome浏览器护眼色插件的出现，为用户提供了在工作和学习中保护视力的一个简单有效的方法。它不仅能够减轻眼部疲劳，降低长时间使用电脑带来的眼部损害，还能提升阅读和工作的舒适度。在当前众多护眼软件中，该插件凭借其便捷的操作和良好的用户体验脱颖而出，成为许多电脑用户日常使用中不可或缺的一部分。 Chrome浏览器护眼色插件以其实用的功能、简便的操作和个性化的设置选项，为用户在数字化生活中提供了一种有效的护眼解决方案。它不仅反映了人们对健康生活方式追求的趋势，也预示着未来护眼技术将更加注重用户体验和科技融合。随着人们对视力保护意识的提高，类似的产品将会得到更多的关注和应用，有助于构建更为健康舒适的数字化生活空间。

在处理图像识别和文字识别模型时，PaddlePaddle框架提供的PP-OCRv5模型被广泛应用。为了进行模型的跨平台部署，常常需要将模型导出为ONNX格式，以便在不同的推理引擎上进行优化与推理。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它使得模型能够在不同的深度学习框架和推理引擎之间自由转换，例如TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle等。 在将PaddlePaddle训练好的模型转换成ONNX格式之前，需要先准备模型文件，包括模型的参数文件（通常为.pdparams或.pdiparams格式）以及结构文件（通常为.pdmodel格式）。有了这些文件后，可以利用PaddlePaddle提供的工具或接口进行转换工作。转换过程中，需要确保所有输入输出节点的名称和格式符合ONNX标准。转换成功后，模型的参数和结构信息会被保存在.onnx文件中。 得到ONNX模型文件后，可以通过ONNX Runtime或其它支持ONNX的推理引擎进行模型的加载和推理。在加载和推理过程中，通常需要设置输入数据的预处理方式，比如图像的缩放、归一化等，以确保输入数据符合模型训练时的预期格式。推理得到的结果则需要经过相应的后处理，才能转换为用户可读的文本或图像识别结果。 PP-OCRv5模型包含了文本检测、文本方向分类、文本识别三个主要部分，每部分模型都需要按照上述流程进行ONNX格式的转换和推理。例如，在文本检测模型中，输入通常是图像，输出是检测到的文本框的位置和置信度。在文本识别模型中，输入是文本区域的图像，输出是该区域文本的文字内容。而文本方向分类模型则用于判断文本区域的阅读方向。 此外，进行模型转换和推理时，还需要考虑模型的优化问题。不同的推理引擎有各自的优化工具和策略，比如模型的图优化、算子融合、内存优化等。这些优化手段能够在保持模型精度的同时，提升模型的推理速度，降低计算资源的消耗，对于部署在边缘设备或者移动设备上尤其重要。 使用ONNX进行模型部署与推理，不仅提高了模型的跨平台兼容性，而且有利于模型的快速迭代与应用。开发者可以更加灵活地选择和切换不同的硬件平台和软件框架，更方便地将模型集成到各种产品和服务中，从而加快人工智能技术在各个领域的应用落地。 为了保证模型转换和推理的准确性，开发者需要进行充分的测试，确保模型在不同环境和输入数据上的表现符合预期。在测试过程中，需要注意模型在不同硬件和软件环境下的表现差异，并根据实际情况进行必要的调整和优化。通过这样的过程，可以确保最终部署的模型在实际应用中能够稳定运行，达到预期的效果。

小红书AI截流自热聚合工具是一款多功能软件，主要用于在小红书平台上进行精准截流操作。工具支持多账号操作，需通过比特浏览器进行多开，单账号则可以使用谷歌或其他浏览器。主要功能包括获取关键词作品、同步作品链接分析评论用户、对目标用户进行点赞收藏评论关注等操作，以及账号养号工具的使用。此外，工具还能获取主页数据信息、搜索目标用户分析归纳、实时监控作品并一键同步，支持分地区评论和定时发布操作。工具还提供图文笔记复制链接、AI自动改写内容去重发布等功能，更多功能将持续更新完善。 小红书AI截流工具是一款综合性软件应用，它专注于小红书这一社交媒体平台的特定任务：实现精准的流量拦截。这个工具设计之初就具备了多账号操作的特性，使得用户能够通过特定的比特浏览器进行多账户的管理，如果只需要操作单个账号，则可以选择谷歌或其他标准的网络浏览器。 该工具的核心功能围绕着社交互动展开，包括但不限于以下几点：自动获取含有特定关键词的作品、同步作品链接以分析评论用户的行为、为特定目标用户执行点赞、收藏、评论以及关注等社交动作。除了互动，该工具还提供了账号管理方面的支持，比如“养号”功能，帮助用户维护和提升账号的活跃度和可信度。 为了增强用户体验，小红书AI截流工具还包含了一系列的分析与监控功能。它能够收集并展示主页数据信息，对目标用户进行深入分析，归纳整理用户行为模式，并对作品进行实时监控，一键同步更新内容。此外，针对区域性和时效性内容发布的功能，工具支持按地区设置评论和定时发布操作。 在内容创作方面，工具内置了图文笔记复制链接的功能，并配合AI技术实现内容的自动改写和去重，这对于用户进行内容发布和推广尤其重要。它解决了在不同平台或同一平台重复发布相同内容可能引发的版权问题和内容审核问题。随着用户需求的不断变化和增长，工具也在持续更新和完善，不断增加新的功能特性。 该软件包的发布形式是一个压缩文件，其中包含源码，这意味着高级用户和开发人员可以访问这些代码，进行自定义修改和扩展，或者学习其中的算法和编程逻辑。源码的开放性为工具的使用和开发带来了更大的灵活性和扩展性。软件包中包含了必要的文件，以确保用户可以顺利地下载、安装和运行软件。 此软件工具的标签显示了它的属性和用户定位，其中“软件开发”和“软件包”表明了这是一个可供下载的软件产品，“源码”和“代码包”则说明它提供了原始代码，允许用户进行研究和定制开发。这些标签为我们提供了工具的使用背景和技术层面的详细信息。

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：135.0.7049.42 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

本书深入解析Lotus Domino平台的Java集成开发，涵盖数据库操作、文档管理、视图控制及代理自动化等核心技术。通过丰富的代码示例，讲解如何利用lotus.domino包实现邮件、富文本处理、URL头信息获取等功能。适合企业级应用开发者参考，助力构建高效协作系统。 Lotus Domino是一个成熟的企业级协作平台，提供了丰富的集成开发功能，尤其是其Java集成开发能力。《Domino开发指南精华》一书深入探讨了如何利用Lotus Domino进行Java开发。书中详细介绍了数据库操作技巧、文档管理方法、视图控制技术以及代理自动化的实现。通过大量实用的代码示例，读者可以学习如何使用lotus.domino包来处理邮件、富文本和获取URL头信息等功能。这些技能对于需要构建高效协作系统的开发者来说具有很高的实用价值。 Lotus Domino平台不仅提供了基础的开发工具，还允许开发者通过其API实现邮件的发送与管理，操作富文本内容，并且可以处理网络请求中的头信息。书中强调了Lotus Domino平台在企业级应用开发中的优势，尤其是在团队协作和文档管理方面，让开发者能够快速构建起强大的企业应用。 在企业应用开发中，Lotus Domino的邮件和文档管理功能尤其受到重视。通过本书的指导，开发者可以学会如何在应用程序中集成这些功能，以满足企业对于沟通和文档管理的特定需求。同时，开发者还将学会如何控制视图，优化用户界面，并通过代理自动化执行复杂任务，从而提高应用的响应速度和用户体验。 本书的一个显著特点就是代码示例丰富，这使得学习者能通过实践更加深入地理解Lotus Domino的开发精髓。由于Lotus Domino平台具有自己独特的开发环境和工具集，因此书中对这些工具的使用方法给予了详尽的说明，从而帮助开发者更高效地利用这些工具完成开发工作。 对于Lotus Domino平台的Java集成开发，本书不仅是一本操作手册，更是一本权威的开发指南。它不仅覆盖了Lotus Domino的Java集成开发的各个方面，还提供了一些高级主题的深入讨论，比如如何在企业环境中应用这些开发技术，以及如何在现有的Lotus Domino架构中实施新的功能和改进。 《Domino开发指南精华》不仅适合于有经验的开发者，对于那些初次接触Lotus Domino平台的开发者来说，它也是一本非常好的入门读物。通过本书的学习，开发者能够快速掌握Lotus Domino的开发技巧，并构建起高效、协作性强的企业级应用。 本书还涉及了在使用Lotus Domino平台进行开发时，应当注意的版权和商标问题。Lotus Domino拥有众多的注册商标和版权，因此在进行开发和文档编写时，必须尊重这些知识产权，避免侵犯相关的商标权和版权。书中明确指出，未经Lotus Development Corporation事先书面同意，不得复制、复印、翻译、重新制作或者以其他方式传播文档或软件，除非这些行为在文档或许可协议中有明确规定。这些条款保证了Lotus Domino平台的知识产权受到尊重和保护，也体现了Lotus Development Corporation对自身产品知识产权的重视。 本书的出版和内容的编写都严格遵循了法律和版权规定，体现了专业和责任。它不仅是开发者学习和参考的宝库，也是企业应用开发领域中不可或缺的参考资料。

这个问题是关于计算在1到N之间，数字1和2出现的总次数，并要求求出这个总数除以20123的余数。这其实是一个经典的字符串处理问题，可以通过编程算法来解决。我们可以使用动态规划或者数学分析的方法来计算F(N)。 让我们分析数字1和2在1到N的序列中的出现规律。对于数字1，我们知道在每个1位数、2位数、3位数等中，1都会出现一次，除了个位是1的情况外，十位和百位也会有1的出现。同样，对于数字2，也有类似的规律。但要注意的是，当N较大时，我们需要考虑更高位的数字出现情况。 为了简化问题，我们可以分别计算数字1和数字2的出现次数，然后相加。对于数字1，我们可以观察到： 1. 在1位数中，1出现1次。 2. 在2位数中（10到19），1出现了10次。 3. 在3位数中（100到199），1在百位出现了100次，在十位出现了90次，在个位出现了10次。 4. 对于更高位的数，可以类似地进行分析。 我们可以发现，对于k位数，1在百位、十位和个位出现的次数分别是10^(k-1)，9*10^(k-2)，和10^(k-2)。所以，对于数字1的总出现次数F1(N)，可以这样计算： F1(N) = Σ[10^(k-2) + 9 * 10^(k-3)] for k从1到log10(N)+1 对于数字2，我们可以用类似的方法计算。不过需要注意，2在个位出现的频率会比1高，因为它在10的倍数中也会出现。所以，对于数字2的总出现次数F2(N)，计算方式会稍有不同： F2(N) = Σ[(k-1) * 10^(k-2)] for k从1到log10(N)+1 F(N) = F1(N) + F2(N)，并求F(N)对20123取模即可得到输出结果。 在实际编程实现时，可以使用循环或者递归的方式来计算上述公式，并在每次累加时对20123取模，避免溢出。对于输入的N值（1 ≤ N ≤ 10^100），这种计算方法是可行的，因为即使N非常大，计算次数也不会超过100，所以时间复杂度和空间复杂度都是线性的。 对于给定的样例输入10，按照上述方法计算，我们得到F(10) = 3，与样例输出一致。在实际编程解题时，可以编写一个函数，接受N作为参数，返回F(N)对20123取模的结果。这样，无论N的值是多少，都能快速得出正确答案。

4.2 自举程序选择 下图显示了自举程序选择机制。 图 6.STM32F03xx4/6 器件的自举程序选择 4.3 自举程序版本 下表列出了 STM32F03xx4/6 器件自举程序版本。 MS35015V1 GPIO IWDG SysTick USARTx 0x7F USARTx USARTx BL_USART_Loop 表 7.STM32F03xx4/6 自举程序版本 自举程序版本 号 说明 已知限制 V1.0 初始自举程序版本 对于 USART 接口，当发送 Read Memory 或 Write Memory 命令且 RDP 电平有效时，将发 送两个连续的 NACK 信号，而不是 1 个 NACK 信号。

本文详细介绍了如何对YOLO11模型进行热力图可视化，以增强模型的可解释性和改进有效性。文章首先阐述了热力图可视化在深度学习研究中的重要性，包括帮助理解模型决策、定位模型缺陷、提升模型可解释性、支持跨模型比较、辅助模型调优以及增强论文说服力等方面。随后，文章提供了具体的代码实现步骤，包括如何在ultralytics文件夹下新建gradcam.py文件，并加载模型进行热力图生成。最后，文章推荐了作者的专栏，该专栏专注于YOLO11的深入解析和改进策略，并定期更新前沿技术分享和实战经验。 热力图可视化是深度学习研究中的重要工具，尤其在目标检测领域，它能显著提升模型的可解释性。YOLO11模型作为一种先进的目标检测模型，通过热力图的可视化，可以直观地展示模型在识别和定位目标时的注意力分布，进而增强模型的透明度和用户对模型性能的理解。在模型的热力图中，颜色的深浅代表了模型对于图像特定区域的关注程度，颜色越深表示模型对该区域的关注越大，反之则越小。通过分析这些热力图，研究者和工程师可以更清晰地了解模型识别的决策过程，发现模型在处理特定类型的对象时可能存在的偏差或错误，并据此进行优化。例如，如果热力图表明模型在某些特定的背景区域有异常高的响应，这可能意味着模型在此类区域存在过拟合现象。进一步的分析和调整将有助于改进模型的泛化能力，从而提升模型的整体性能。 此外，热力图可视化在支持跨模型比较方面也具有重要作用。不同的模型或模型版本在相同的输入数据上可能会产生不同的热力图，通过对这些热力图的比较分析，研究者可以直观地看出不同模型的优势和不足。这种视觉化的比较方法对于模型的设计和选择提供了直观的辅助。在模型调优过程中，热力图同样发挥着至关重要的作用。通过观察热力图的变化，可以有效地监控调优过程中模型对输入数据的关注点变化，以评估调优策略是否有效。 YOLO11模型在目标检测领域具有广泛应用，其热力图可视化教程不仅可以帮助研究人员和工程师深入理解模型的工作原理，还能够指导他们在实际应用中更加有效地部署和调优YOLO11模型。为了便于学习者实际操作，文章提供了一份可运行的源码，详细介绍如何通过编程实现YOLO11模型的热力图可视化。通过创建gradcam.py文件并在ultralytics文件夹下加载模型，用户可以轻松生成所需的热力图，从而深入分析模型行为。 文章最后还推荐了作者的专栏，该专栏致力于YOLO11模型的深入解析以及改进策略的探讨。专栏不仅会定期分享前沿的技术研究和实战经验，还会为读者提供一系列关于模型优化的实用技巧。这为YOLO11模型的学习者和实践者提供了一个宝贵的学习和交流平台。

这款交通灯模拟系统基于labview软件开发，界面全部自己设计，简洁明了。在以往单纯的红绿交替变化功能上添加了倒计时功能和灯光闪烁功能，并且配备有操作板可以人为设置各路口红绿灯的亮灭时间，现实中可以根据实际路况进行有目地的调整，使交通更加通畅。 ### LabVIEW设计的倒计时红绿灯模拟系统知识点总结 #### 一、项目背景与目标 本项目基于LabVIEW软件开发了一款交通灯模拟系统。该系统的主要目的是通过模拟真实的十字路口红绿灯切换场景，帮助用户了解并学习相关的交通规则。此外，通过与硬件设备连接，该系统还可以用于实际的十字路口交通灯控制。 #### 二、系统功能特点 1. **倒计时功能**：在传统红绿灯交替的基础上增加了倒计时功能，能够准确地告知驾驶者红灯或绿灯剩余时间。 2. **灯光闪烁功能**：黄灯不再保持常亮状态，而是采用闪烁的方式，更接近于实际交通灯的工作模式。 3. **可配置性**：系统配备操作板，用户可以根据不同路段的实际交通状况，手动设置各个方向红绿灯的亮灭时间，提高交通效率。 #### 三、设计过程详解 1. **初步实现**： - 使用LabVIEW的簇（Cluster）工具构建基本的红绿黄灯模型，通过While循环配合层叠顺序结构（Sequence Structure）实现红绿黄灯的交替变换。 - 此阶段实现了最基础的功能，但较为简单，没有考虑实际交通灯的复杂逻辑。 2. **添加倒计时模块**： - 通过对实际交通路口的观察，确定了需要增加倒计时功能。 - 通过多种尝试后，最终利用数组索引控制簇内各个控件的状态来模拟LED灯的效果，并结合特定算法实现了倒计时功能。 - 这一改进使得系统能够准确地展示剩余时间，提高了模拟的真实性。 3. **黄灯闪烁功能**： - 为更真实地模拟实际交通灯工作方式，需要实现黄灯的闪烁效果。 - 采用了