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工作中使用需要USART0 重映射到PB6(TX) 和PB7(RX) 上； 1.根据手册查只能部分映射 2.程序中采用部分映射 GPIO_USART0_REMAP -/I USARTO重映射/ GPIO_

5.8. Trusted Board Boot启动 Trusted Board Boot(TBB) 功能通过验证所有固件镜像（包括正常世界引导加载程序）来防止恶意固件在平台上运行。它通过使用公钥加密标准 (PKCS) 建立信任链来实现这一点。 本文介绍了可信固件-A (TF-A) TBB 的设计，它是Trusted Board Boot(TBBR)启动要求规范Arm DEN0006D 的实现。它应与 Firmware Update (FWU)设计文档结合使用 ，该文实现 TBBR 的特定方

QT之时钟 会用到一个时间类：qtime 定时类：qtimer #------------------------------------------------- # # P

这里写目录标题 搭配 umijs+vue的项目实战 以umijs为主应用+vue微应用

Hello大家好，上架一门新的视频课程，课程主要包含两大部分，第一部分搭建环境，第二部分从无到有的编写代码。带领大家"手把手"编写。 具体大纲如下： qemu v8环境搭建 搭建一个qemu_v8的环境，用于跑BL1–>BL2–>BL31–>BL32–>BL33–>Linux kernel；直接使用已搭建好的镜像工程使用以及说明 CA/TA开发编程实践 从无到有编写代

本译文是译者为了学习 E 文和 Oracle 数据库而翻译的，仅提供给 大家学习使用，不得用于任何其它目的。由于译者 E 文和 Oracle 水平有限，如发现错误恳请指正 转载于:https://blog.51cto.com/luodetao/846953

https://docs.spring.io/spring/docs/5.2.5.BUILD-SNAPSHOT/spring-framework-reference/images/prototype.png本文档是对spring官方文档的解读，原文档参见

官方文档地址为：http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR2/#_serving_alternative_formats 文中例子我做

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原文链接：Spring Cloud I.云原生应用

官方文档地址为：http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR2/#_spring_cloud_netflix 文中例子我做了一些测试在：

以下几个Java官方文档描述了一些java区别于其他语言的特殊性 反射 http://java.sun.com/javase/6/docs/technotes/guides/reflection/index.html Proxy

掌握 HTML，CSS，JavaScript，AJAX 基础知识选用 VSCode 作为开发工具课程安排：基础 → 本地应用 → 网络应用 → 综合应用 基础 Vue 简介 JavaScript 框架简化 Dom 操作响应式数据驱动 第一个 Vue 程序

tensorflow 1.0的示例代码 demo_01.py import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' def tf114_demo(): a = 3 b = 4 c = a + b print("a + b in py =",c) a_t = tf.constant(3) b_t =

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目录 The Second Article前言

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本人是在pycharm运行代码，安装了tensorflow版本2.13.0 先运行代码查看有没有使用GPU加速： import tensorflow as tf # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') print("Num GPUs:

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一. 前言 这篇就是总结一下Anaconda里也就是jupyter notebook中如何安装使用tensorflow的GPU版本，踩了好多好多坑，各种各样的错误，写这篇文章也是为了记录一下步骤和各种错误，以防自己忘了还要在踩坑。(这里我就默认已经装好了Anaconda和jupyter notebook了) 二. 所有步骤 1）通过Anaconda建造一个虚拟环境，保证不会影响到全局，一切都在虚拟环境中进行 2）下载匹配的cuda

环境 windows 10 64位Anaconda 通常来说，官方文档作为一个建议，因为和国内场景会有些比较大的区别，当然参考文档 https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn Anaconda升级 python建议升级到python3.0+，这里通过Anaconda来升级到最新版本，Anaconda升级参考

Go 教程 gRPC 基础: Go 本教程提供了 Go 程序员如何使用 gRPC 的指南。 通过学习教程中例子，你可以学会如何： 在一个 .proto 文件内定义服务。用 protocol buffer 编译器生成服务器和客户端代码。使用 gRPC 的 Go API 为你的服务实现一个简单的客户端和服务器。

http://bigdata.rzaixian.com/tensorflowzh/ TensorFlow 官方文档中文版

TensorFlow 官方文档中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ w3cschool https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/ 转载于:https://www.cnblogs.com/huangsxj/p/8573140.html

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.aibbt.com/a/16370.html

在终端中输入pip install tensorflow，报错如下，使用pip3也不行 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow ERROR: No matching distribution found for tensorflow

TensorFlow 安装失败可能有很多原因，下面是一些可能导致安装失败的常见问题： 系统环境不支持：请确保您的系统环境符合 TensorFlow 的要求，可以参考 TensorFlow 官方文档的系统要求说明。 依赖包缺失：TensorFlow 依赖于很多其他包，如果这些包没有安装或者版本不正确，可能会导致安装失败。 网络原因：在安装 TensorFlow 时，可能会因为网络问题导

MVVM在vue中的应用案例 M：model-->在调用构造函数的参数对象中，有一个data属性，它定义的就是模型 V：view-->插入了一些特殊语法（比如{{}}）的HTML页面就是视图 VM：viewModel-->通过Vue（）构造函数创建的名为vm的实例就是视图模型 Vue.js的核心工作：创建一个视图模型对象。 let vm = new Vue({ //"根实例"--->一般一个应用中会有唯一的，最上层的V

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tensorflow 1.14.0， 提供远程访问 tensorboard 服务的方法 第一步生成 events 文件： 在上一篇demo的基础上加了一句，如下，  tf.summary.FileWriter("./tmp/summary", graph=sess1.graph) hello_tensorboard_remote.py import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

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历时四天，痛苦至极。 问了好多同学，大家都没有新建过；问了超算的技术老师，回答的十分官方“查看用户手册”，就这一句话。 记录安装过程中遇到的问题的word，达到两千字，都是血和泪。 把最后的总结放在这里，方便查看 总结：（推荐1） 方法1：按照CSDN武大超算记录帖子的方法新建anaconda和env，剩下的步骤可以不用他的。然后运行程序前，在putty中输入： module unload google/tensorflow/python3.6-gpu 就可以直接使用python3.6的tensorflow-gp

Python TensorFlow中文教程 TensorFlow是Google开发的一个开源机器学习框架。使用TensorFlow可以轻松地构建神经网络，并进行训练和预测。TensorFlow在机器学习领域中非常流行，因为它支持各种各样的任务，包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 在这篇博客文章中，我们将为您提供Python TensorFlow中文教程。我们将介绍TensorFlow的基础知识，并为您提供一些示例代码，以帮助您开始使用这个强大的工具。

作者：禅与计算机程序设计艺术 决策树（decision tree）是一个很古老但是应用非常广泛的机器学习模型。在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域都有着广泛的应用。如何使用TensorFlow实现决策树呢？本文将从零开始，带领大家实现一个简单版本的决策树模型。 2.基本概念术语说明 1.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树形结构进行分析的监督学习方法，它主要用于分类、回归或预测任

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