GitHub开源的10个超棒后台管理面板
目录 1、AdminLTE 2、vue-Element-Admin 3、tabler 4、Gentelella 5、ng2-admin 6、ant-design-pro 7、blur-admin 8、iview-admin 9、material-dashboard 10、layui 项目开发中后台管理平台必不可少，但是从零搭建一套多样化后台管理并不容易...
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2020-12-31 00:29:48
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直流电源防反接电路设计
目录 1、二极管防反接电路 2、桥式整流管防反接电路 3、MOS管防反接电路 电子产品设备在使用的过程中最容易且最致命的一个错误操作就是：正负极接反，运气好没啥大事，通常轻则烧毁电源电路器件，重则烧毁MCU、昂贵的核心元器件。 本篇博文将分享几种常用的防反接电源电路设计，希望可以帮助到各位朋友。 1、二极管防反接电路 通常情况，直流电源防反接保护电路最简单节省...
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2020-12-30 23:51:44
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力扣(LeetCode)刷题，简单+中等题(第30期)
目录 第1题：单词规律 第2题：找不同 第3题：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 第4题：使用最小花费爬楼梯 第5题：寻找峰值 第6题：字符串中的第一个唯一字符 第7题：两个数组的交集 II 第8题：分发饼干 第9题：旋转图像 第10题：矩阵置零 力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解...
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2020-12-30 23:25:21
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EEPROM CAT24CXX实现分页读、写数据
目录 1、CAT24CXX分页读、写数据原理 2、代码实现 近日驱动CAT24C08时遇到这样一个问题： 通常配置数据写入到EEPROM，256个字节基本可满足需求，最近做的一个项目数据量较大，且不确定以后时候还需要增加保存的数据。所以打算使用分页读、写数据，使不同类型的配置数据空间较大一些。 本项目EEPROM地址使用如下所示： 配置1数据：0Byte~100...
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2021-01-03 00:10:58
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国产芯片WiFi物联网智能插座—项目简介
目录 1、项目背景 2、项目功能 3、硬件设计 随着智能电子设备的不断进步和发展，必然会提升智能设备的使用率，诸如智能移动设备、智能家居等设备发展极为迅速。物联网作为一个互联网和通信网络的信息载体，能够使物理对象实现网络互通，近年来，很多智能家居设备都是基于物联网技术来设计和使用的。 物联网虽然能够使家居设备和系统实现自动化、智能化管理，但是依然需要依靠更为先进的...
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2021-01-10 23:43:35
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力扣(LeetCode)刷题，简单+中等题(第31期)
目录 第1题：同构字符串 第2题：最后一块石头的重量 第3题：最小路径和 第4题：键盘行 第5题：存在重复元素 II 第6题：两数相加 第7题：三个数的最大乘积 第8题：等价多米诺骨牌对的数量 第9题：公平的糖果棒交换 第10题：替换后的最长重复字符 力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案...
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2021-02-08 00:58:31
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困扰一周的奇葩bug：重复相似代码多，导致单片机程序跑飞
今天是个好日子，困扰一周的bug终于解决了，迫不及待将这个奇葩问题分享给各位朋友~ 硬件环境： 国产MCU：华大HC32L130 问题描述： 最近做一款基于Modbus协议的三通道温度采集模块，程序设计是移植之前验证过的两通道温度、压力采集模块的程序，完成后，三通道温度采集程序可正常运行。 最后需要对三通道温度采集模块添加二次校准算法功能，新功能写好后，也可正常采集...
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2021-03-26 00:40:38
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单片机如何从上电复位执行到main函数？
目录 1、启动文件 2、系统初始化过程 3、全局变量的初始化 从事嵌入式开发的伙伴可能会思考过一个问题，我们一般都是使用芯片厂商提供的驱动库和初始化文件，直接从main函数开始写程序，那么系统上电之后，程序怎么引导进main函数执行的呢？还有，系统上电之后RAM的数据是随机的，那么定义的全局变量的初始值又是怎么实现的呢？ 下面我将带着这两个问题，以Cortex-M...
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2021-03-29 02:31:44
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Grasp2Vec：通过自我监督式抓取学习物体表征
从很小的时候开始，人类就能够识别最喜欢的物品，并将它们捡起来，尽管从未有人明确教过他们这样做。认知发展研究表明，与周围物体互动的能力在培养物体感知和操纵能力（例如有目的的抓取）的过程中起着至关重要的作用。通过与周围的环境互动，人类能够以自我监督的方式学习：我们知道自己作出的动作，并会从结果中学习。在机器人领域，人们正在积极研究这种自我监督学习，因为这使机器人系统能够在不需要大...
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Python搭建Keras CNN模型破解网站验证码
在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下：  利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： 将数据集分为训练集和测试集，占比为8：2，该模型训练的代码如下：  # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom...
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