STC8PROG - Linux下的 STC8G STC8H 烧录工具

在Linux下用 VSCode + PlatformIO 做开发, 因为VSCode的界面字体代码提示, 以及自定义的类JetBrain风格快捷键, 开发体验非常好. 在这个环境下, 有两个基础工具链必不可少, 一个是SDCC, 另一个是stcgal. 前者是MCS-51的编译工具, 后者是用于STC系列MCU的烧录工具. 

STC8PROG - Linux下的 STC8G STC8H 烧录工具

目录
STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解)
STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解)
前面介绍了在Windows的Keil5环境下使用FwLib_STC8, 以下介绍在Linux(本文使用Ubuntu20.04)的VSCode下的环境搭建
配置VSCode开发环境运行演示用例

已经安装完

STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解)

对于眼图测试、误码率和抖动容限测试，最常用的测试码是PRBS，主要有PRBS7、PRBS15、PRBS23和PRBS31。本文主要解释了PRBS的定义,生成方法以及简单应用。



二进制序列指的是，a0, ..... , aN-1的N bit的序列，其中 aj∈{0，1}，j=0, 1, ..., N-1。
一个二进制序列中，包含m=∑aj个1, 以及N-M个0。
如果一个二进制序列的自相关函数

一文读懂PRBS定义、生成办法、作用

1.生成对抗网络
让两个网络相互竞争，通过生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器判别真伪，最后希望生成网络生成的数据能够以假乱真骗过判别器
2.生成模型
就是‘生成’样本和‘真实’的样本尽可能的相似。生成模型的两个主要功能是学习一个概率分布Pmodel（X）和生成数据。
在生成对抗网络中，不再是将图片输入编码器得到隐含向量然后生成图片，而是随机初始化一个隐含向量，根据变分自动编码器的特点，初始

torch_09_GAN

效果图：


如图分为多选模式和单选模式。
group-select：


  1 <template>
  2     <div>
  3         <el-select
  4             v-model="innerValue"
  5             :placeholder="placeholder"
  6             @change="chang

Vue【原创】基于elementui的【分组多选下拉框group-select】

在 Word 文档中启用跟踪更改功能后，会记录文档中的所有编辑行为，例如插入、删除、替换和格式更改。对插入或删除的内容，可通过本文中介绍的方法来获取。
引入Jar
方法1
手动引入：将 Free Spire.Doc for Java 下载到本地，解压，找到lib文件夹下的Spire.Doc.jar文件。在IDEA中打开如下界面，将本地路径中的jar文件引入Java程序：

方法2
通过 Maven

Java 获取Word中的所有插入和删除修订

中断，异常，以及中断描述符表--IDT
 关于异常,中断中断描述符表IDT表项保护模式的IDTIA-32e模式的IDT中断堆栈帧
  开始干活拆分中断门/陷进门的结构中断堆栈帧关于调用约定Preserved 和 Scratch 寄存器x86-interrut调用约定为IDT设置异常处理函数
  
  下一步做什么

 
关于异常,中断 
中断大多都是由外部硬件产生的,例如,键盘,硬盘,光驱等,产生

使用Rust开发操作系统(中断描述符表--IDT)

package com.yang;

 import java.awt.Color;
 import java.awt.Graphics;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;

 import javax.swing.JFrame;
 import javax.swing.JPanel;

 public class drawl

根据点画线java

题目链接：https://codeforces.com/contest/1385/problem/C
题意
去除一个数组的最短前缀使得余下的数组每次从首或尾部取元素可以排为非减序。
题解一
当两个大数夹着一个小数那么第一个大数及其之前的数必须要去掉，比如 $1,1,2,1,2$，要去除的前缀长为 $3$，但是考虑到也会有 $1,1,2,1,1,2$ 的情况，所以可以将原数组去重后判断每三个相邻的元

Codeforces Round #656 (Div. 3) C. Make It Good

作者信息：
唐聪、王超凡，腾讯云原生产品中心技术专家，负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。
王子勇，腾讯云专家级工程师， 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。

作为当前中国广泛使用的云视频会议产品，腾讯会议已服务超过 3 亿用户，能高并发支撑千万级用户同时开会。腾讯会议数百万核心服务都部署在腾讯云 TKE 上，通过全球多地域多集群部署实现高可用容灾。在

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

目录
问题
思路
kafka参数问题
支持batchmode的问题
参数提交至kafkasource的问题
group by支持问题
实现
编译
测试

因为在一篇博文上看到介绍“汽车之家介绍flink数据平台”中提到“基于 SQL 的开发流程”。基于kafka connector，通过source,sink,transformation三条sql完成数据接入，逻辑转换处理，结果落地三步工作。出于

《Flink SQL任务自动生成与提交》后续：修改flink源码实现kafka connector BatchMode

1. 前言
在之前的笔记No.2 中，我们直接采用ndt_matching的方法实现定位，但需要在打开rviz中，通过2D Pose Estimate指定初始位置。加入GNSS后，可以帮助ndt_matching找到初始位置，同时如果ndt_matching在运动过程中匹配失败，GNSS可以帮助重定位。
在/ndt_matching算法中，有两个条件使用GNSS重定位：
(1) 如果设置ndt_m