STM32的W5500以太网通信模块快速实现方法.pdf

奎奇 MsQuic是协议的Microsoft实现。 它是跨平台的，用C语言编写，旨在用作通用QUIC库。 重要说明QUIC协议不是正式的RFC。 它已被IESG批准，现在在RFC编辑器队列中（最后一步）。 IETF草案：， ，，， 协议功能 与现有的“基于TCP的TLS”方案相比，QUIC具有许多优点： 所有数据包均已加密，并且握手使用TLS 1.3进行了身份验证。 （可靠和不可靠）应用程序数据的并行流。 在第一个往返（0-RTT）中交换应用程序数据。 改善了拥塞控制和丢失恢复。 保留客户端IP地址或端口中的更改。 无状态负载平衡。 轻松扩展新功能和扩展。 图书馆特色 Ms

本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间 下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

本次设计任务是要设计一个实习管理系统，通过这个系统能够满足实习管理及用户的管理功能。系统的主要功能包括首页，个人中心，班级管理，学生管理，教师管理，实习单位管理，实习作业管理，教师评分管理，单位成绩管理，系统管理等。 管理员可以根据系统给定的账号进行登录，登录后可以进入实习管理系统对所有模块进行管理。包括查看和修改自己的个人信息以及登录密码。 该系统为每一个用户都分配了一个用户账号，用户通过账号的登录可以在系统中查看实习管理信息及对个人信息进行修改等功能。

之前语音采集模块用到的8通道AD转换芯片，已实现语音数据采集功能。设计采用了AD7608的并行数据传输，并在busy高时取数AD转换数据以达到最大转换速率，亲测过采样为0时最大转换速率超过200kbps。

微信小程序实现用户登录（详）源码 用户登录流程可以用这一句话简单概括：" 3个角色，4个步骤 "，3个角色就是" 小程序 ，开发者服务器 ，微信接口服务 "，4个步骤就是：其一小程序获取code，其二将code发送到开发者服务器，其三开发者服务器通过微信接口服务校验登录凭证 ，其四开发者服务自定义登录的状态。 原文章地址：https://blog.csdn.net/weixin_52203618/article/details/127130032

学习如何使用 IBM:registered: Rational:registered: Software Architect 和 Rational:registered: Systems Developer 工具将 UML 建模适于开发 C++ 应用程序。本文描述了7.0版本支持 C++ 领域建模的特性。在此，假设您正在不断更新模型和代码，并且想要实现 UML 与 C++ 之间的对应修改。那么您只需要拥有 UML 的基本知识，了解本文中介绍到的 Rational 软件产品，掌握如何运行转换以及如何应用概要文件和构造类型，就可以达到您的目的。

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

springSecurity Spring Security的基本实现