串口调试工具，支持110-576000波特率。

STM32驱动4.3英寸TFT LCD彩色液晶触摸屏例程。TFT LCD采用16位8080并口驱动芯片NT35510，触摸屏触摸芯片为I2C总线GT968/GT1151。本例程将正点原子KEIL工程例程移植到STM32CUBEIDE工程环境。具体介绍见CSDN博文《STM32 驱动4.3寸TFT LCD 触摸屏》。

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数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：184 标注数量(xml文件个数)：184 标注数量(txt文件个数)：184 标注类别数：1 标注类别名称:["Crocodile"] 每个类别标注的框数： Crocodile 框数 = 194 总框数=194 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

微信跑步统计小程序-悦跑圈源代码，仿微信跑步步数统计，可记录用户跑步的轨迹，与地图结合使用，在地图上标记出跑步的线路，记录步数，记录里程数和跑步用时，可统计使用本小程序跑步的排行榜，跑步名次记录等，和微信中的步数统计有相似之处。

YOLOv8是一种高效的目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLO系列以其快速和准确的实时目标检测能力而闻名，而YOLOv8则在此基础上进行了优化，提升了检测速度和精度。在本项目中，开发者使用了ONNXRuntime作为推理引擎，结合OpenCV进行图像处理，实现了YOLOv8的目标检测和实例分割功能。 ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，它支持多种深度学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放标准，可以方便地在不同的框架之间转换和运行模型。利用ONNXRuntime，开发者能够轻松地将训练好的YOLOv8模型部署到各种环境中，实现高效的推理。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在目标检测和实例分割任务中，OpenCV可以用于预处理输入图像，如缩放、归一化等，以及后处理预测结果，例如框的绘制和NMS（非极大值抑制）操作，以去除重叠的边界框。 YOLOv8模型在目标检测方面有显著提升，采用了更先进的网络结构和优化技术。相比于之前的YOLO版本，YOLOv8可能包含了一些新的设计，比如更高效的卷积层、自注意力机制或其他改进，以提高特征提取的效率和准确性。同时，实例分割是目标检测的延伸，它不仅指出图像中物体的位置，还能区分同一类别的不同实例，这对于复杂的场景理解和应用至关重要。 在这个项目实战中，开发者可能详细介绍了如何将YOLOv8模型转换为ONNX格式，然后在ONNXRuntime中加载并执行推理。他们可能还演示了如何使用OpenCV来处理图像，与YOLOv8模型接口交互，以及如何解析和可视化检测结果。此外，项目可能还包括了性能测试，展示了YOLOv8在不同硬件环境下的运行速度，以及与其他目标检测模型的比较。 这个项目提供了深入实践YOLOv8目标检测和实例分割的完整流程，对理解深度学习模型部署、计算机视觉库的使用，以及目标检测和实例分割算法有极大的帮助。通过学习和研究这个项目，开发者可以掌握相关技能，并将这些技术应用于自己的实际项目中，如智能监控、自动驾驶等领域。

**Avalonia for Visual Studio 2022 扩展包** Avalonia 是一个开源的、跨平台的用户界面框架，它允许开发者为Windows、Linux、macOS以及WebAssembly等平台创建美观的应用程序。这款扩展包是专为Visual Studio 2022设计的，旨在提升开发者的开发体验，特别是针对那些在开发过程中遇到下载速度慢问题的用户。 Avalonia 的核心特性包括： 1. **跨平台支持**：Avalonia 提供了一致的API，使得开发者可以编写一次代码，然后在多个操作系统上运行，无需进行大量的平台特定的调整。 2. **XAML支持**：如同WPF（Windows Presentation Foundation），Avalonia 使用XAML（Extensible Application Markup Language）来定义用户界面。XAML是一种声明式语言，能方便地构建UI布局和逻辑。 3. **独立于.NET框架**：尽管Avalonia最初是为.NET Core设计的，但它并不依赖特定的.NET版本，因此可以在.NET Framework、.NET Core或.NET 5/6上运行。 4. **强大的社区支持**：Avalonia有一个活跃的开发者社区，不断更新和改进框架，同时提供各种教程、文档和示例项目，帮助新用户快速上手。 Visual Studio 2022的扩展包则提供了以下功能和优势： 1. **加速开发**：安装此扩展包后，开发者可以更快地获取Avalonia相关的库和工具，减少了因网络延迟或下载速度慢而浪费的时间。 2. **集成开发环境（IDE）增强**：扩展包可能包含对Visual Studio 2022的集成优化，如模板、调试工具、代码提示和自动完成，以提高开发效率。 3. **调试和测试支持**：通过扩展，开发者可以更容易地调试Avalonia应用程序，确保其在不同平台上运行时的正确性和稳定性。 4. **资源和教程**：扩展可能提供内置的链接和资源，帮助开发者学习和理解Avalonia的最佳实践和最新特性。 文件名列表中的 `VSIXvvvrluxw.vsix`、`VSIXtz5jriar.vsix` 和 `VSIXxvvvi1qk.vsix` 是Visual Studio的扩展安装包文件，它们包含了安装该扩展所需的所有组件。这些`.vsix`文件可以直接在Visual Studio中安装，以添加Avalonia的支持和相关工具。 Avalonia for Visual Studio 2022 扩展包是一个旨在简化跨平台UI开发过程的工具，通过集成到Visual Studio 2022，它能够提高开发速度，降低网络问题对开发效率的影响，并提供丰富的开发支持，使开发者能够充分利用Avalonia框架的优势。对于那些希望在多种平台上部署应用的.NET开发者来说，这是一个非常有价值的工具。

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Shiny SSRR adds advanced Screen Space Raytraced Reflections to your scenes in real-time making them more realistic. This bundle contains 2 packages optimized for each rendering pipeline:- Shiny SSRR for built-in pipeline.- Shiny SSRR for URP (Universal Rendering Pipeline). Both packages offer the same functionality and support forward and deferred rendering path.

《深入探索Flash测验应用与JavaScript技术》 Flash测验应用是一种基于Adobe Flash技术的交互式学习工具，它能够提供动态、丰富的用户体验，使学习过程更加生动有趣。此类应用广泛应用于在线教育、企业培训以及各类知识测试场景。而JavaScript作为Web开发中的重要脚本语言，与Flash测验应用的结合，更是为这种互动体验注入了新的活力。 在Flash测验应用中，用户可以参与多种类型的测验，如选择题、填空题、判断题等，通过点击、拖拽等交互方式完成答题。这些功能的实现离不开Flash ActionScript的编程支持，ActionScript是Flash中的编程语言，它允许开发者创建复杂的交互逻辑和动画效果。 JavaScript则在Flash测验应用中扮演着不可或缺的角色。JavaScript可以用来处理页面上的动态内容，如加载Flash对象、控制Flash与HTML之间的通信。例如，当用户完成测验后，JavaScript可以将得分结果显示在HTML页面上，或者将用户的答案提交到服务器进行存储和分析。此外，随着HTML5的发展，许多原本由Flash完成的功能现在可以通过JavaScript和相关库（如Canvas、WebGL）来实现，这使得Flash测验应用有了更多的技术选择和发展方向。 在"flash-quiz-app-master"这个压缩包文件中，我们可以期待找到一个完整的Flash测验应用项目源代码。通常，这类项目会包含以下组件： 1. FLA文件：这是Flash的原始工作文件，包含了所有的图形、动画和ActionScript代码。 2. SWF文件：这是编译后的Flash应用程序，可以在浏览器中运行。 3. HTML文件：用于嵌入SWF文件，与JavaScript代码协同工作。 4. JavaScript文件：包含了与Flash交互的逻辑，例如初始化Flash、处理用户输入和结果展示。 5. CSS文件：用于定义应用的样式和布局。 6. 图片、音频和其他资源文件：支持测验应用的视觉和听觉效果。 通过分析和学习这个项目，开发者不仅可以了解到Flash测验应用的基本结构和工作原理，还可以深入理解如何利用JavaScript和Flash进行有效的跨平台交互，这对于提升Web开发技能，特别是对于在线教育和互动内容创作领域来说，是非常有价值的。 Flash测验应用结合JavaScript技术，为学习者提供了富媒体、高互动性的学习环境。尽管随着HTML5的普及，Flash的应用逐渐减少，但其在教育领域的创新仍然值得我们去研究和借鉴。通过"flash-quiz-app-master"这个项目，我们可以回顾和学习这一历史阶段的Web开发技术，并从中汲取灵感，为未来的学习应用开发提供新的思路。