The Designer’s Guide to the Cortex-M Microcontrollers gives you an easy-to-understand introduction to the concepts required to develop programs in C with a Cortex-M based microcontroller. The book begins with an overview of the Cortex-M family, giving architectural descriptions supported with practical examples, enabling you to easily develop basic C programs to run on the Cortex-M0/M0+/M3 and M4 and M7. It then examines the more advanced features of the Cortex architecture such as memory protection, operating modes, and dual stack operation. Once a firm grounding in the Cortex-M processor has been established the book introduces the use of a small footprint RTOS and the CMSIS-DSP library. The book also examines techniques for software testing and code reuse specific to Cortex-M microcontrollers. With this book you will learn: the key differences between the Cortex-M0/M0+/M3 and M4 and M7; how to write C programs to run on Cortex-M based processors; how to make the best use of the CoreSight debug system; the Cortex-M operating modes and memory protection; advanced software techniques that can be used on Cortex-M microcontrollers; how to use a Real Time Operating System with Cortex-M devices; how to optimize DSP code for the Cortex-M4; and how to build real time DSP systems. Includes an update to the latest version (5) of MDK-ARM, which introduces the concept of using software device packs and software components Includes overviews of the new CMSIS specifications Covers developing software with CMSIS-RTOS showing how to use RTOS in a real world design Provides a new chapter on the Cortex-M7 architecture covering all the new features Includes a new chapter covering test driven development for Cortex-M microcontrollers Features a new chapter on creating software components with CMSIS-Pack and device abstraction with CMSIS-Driver Features a new chapter providing an overview of the ARMv8-M architecture including the TrustZone hardware security model

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C系列编译器 一种类似于c语言的简单语言的编译器。 写在Lex，Yacc，C。 编译器具有3个步骤： 词法分析重用将成为语法分析的抽象语法树。 语法分析。 三地址代码（3AC）生成。 演示： 为了运行该应用程序： 克隆此存储库。 打开Linux命令。 下载bison lex和yacc：sudo apt-get install bison。 转到项目位置。 根据语言规则更改codeTest.txt或保留模板代码。 运行命令：yacc -d parser.y 运行命令：lex Scanner.l 运行命令：cc -o test y.tab.c -ll 运行命令：./test <projectPath / codeTest.txt 如果您发现错误或需要修复的问题，请告诉我。 希望你喜欢。

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介绍 自2015年以来， UNet在医学图像分割方面取得了重大突破，开启了深度学习的时代。 后来的研究人员在UNet的基础上做了很多改进，以提高语义分割的性能。 在这个项目中，我们已经编译了近年来与UNet（ UNet family ）有关的语义分割模型。 我的实现主要基于pytorch ，其他实现是从原始论文的作者或优秀存储库中收集的。 作为记录，该项目仍在建设中。 如果您有任何建议或问题，请提出问题或通过电子邮件与我联系。 此外，为什么UNet神经网络在医学图像分割中表现良好？ 您可以从在纸湖的中找出。 网络家庭 2015年 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络（MICCAI）[] [ ] [ ] 2016年 V-Net：用于体积医学图像分割的全卷积神经网络[] [ ] [ ] 3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割[] [ ] 2017年 H-Dens

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