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stepper-motors [Smoothieware] 主要资料来自官网,这儿直接上图吧 沙冰主板支持G代码,因此,最核心的就是如何编写G代码了。 发送相关的命令即可: # 打开mos(我习惯叫他指示灯) M800 M802 M804 M806 M808 M…

openpnp - Smoothieware project build

文章目录 openpnp - Smoothieware build概述笔记用vs2022打开工程, 进行code review, 编译工程现在来看看X-PAXES的问题查一下我的配置文件中 mm_per_arc_segment 配置项, 在官方文档中没有说明的问题剩下事情, 就是看逻辑了.END openpnp - Smoothieware build 概述 在自己设…

3D打印机DIY之六------G代码命令

切片软件对模型进行切片后会生成.gcode文件,这就是我们常说的G代码。G代码是用于指导3D打印机怎么动作的文件,其实最主要就是指导打印机的3轴电机和挤出机如何动作,比如某个电机正转多少、速度多少。 3D打印机本质就是gcode的执行器&#xff…

Lazada关键字搜索API返回值深度剖析及电商新玩法探索

【1.店铺定位,前期5点必须考虑清楚】 ①市场需求、产品定位(数据是前提) ②市场竞争(是否大概率做起来的产品) ③你对产品有多深的了解,优势在哪里 ④货源哪里来(自有货、采购代发、稳定/应…

Lazada API揭秘:一键搜索,商品列表尽在掌握

在电商开发中,通过API接口获取商品列表是一个常见的需求。对于Lazada这个东南亚知名的电商平台,开发者可以通过其提供的API接口来获取关键字搜索的商品列表。下面,我将详细介绍如何使用Lazada的API进行关键字搜索并获取商品列表。 一、准备工…

一、Marlin中存储到EEPROM的设置及相关参数介绍

目录 相关G代码命令 EEPROM EEPROM G代码 保存的参数详情 相关G代码设置命令 M500 将参数保存到EEPROM M501 将EEPROM恢复默认源码设置,并通过串口打印 M502 将EEPROM恢复默认源码设置 M503 将EEPROM参数通过串口打印 M504 验证EEPROM的内容 EEPROM 大多数 3D 打印机…

yolov5-cls部署之onnx导出

本文旨在介绍说明yolov5自带的分类如何导出动态的batch的onnx。其中输出两种形式: 形式(1):导出带softmax映射到概率的 形式(2):导出不带softmax的,这个也是官方默认的方式 一、动态导出 我们先看下如何得到我们想要的仅有动态batch的导出,在export.py中修改代码如下…

安卓开发笔记(二十九):顶部标题栏

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模型压缩之知识蒸馏

一、知识蒸馏功能 除了前面笔记中的剪枝,知识蒸馏也是模型压缩一个重要方法之一,并且该方式是把一个复杂的大模型上学习到的知识迁移到另一个更适合部署的小模型上,在保证精度不下降的同时,实现模型压缩。 二、知识蒸馏的类型 注…

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(1)通道选择 这里要先解释一下: (1)通道剪枝 那我们实际做法不是上面直接对所有层都添加L1正则项,而是仅仅对BN层权重添加L1正则项。通道剪枝具体步骤如下: 1.BN层权重添加L1正则项&#xf…

ROC、TPR、FPR的含义

1、ROC(Receiver Operating Characteristic) ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种用于评估分类模型性能的工具。它通过绘制真阳性率(True Positive Rate, TPR)与假阳性率(False…

关于LibTorch的错误记录

1.由于安装LibTorch改变了系统变量PYTHONHOME和PYTHONPATH,打开anaconda时直接崩溃,无法识别conda,这时候把这两个系统变量删除就好了,对LibTorch来说也不是非必须。 2.在删除上述两个系统变量后,关机重开仍有报错&…

android标题栏尺寸,安卓开发笔记(二十九):顶部标题栏

首先上图: 实现这个标题栏,我们还需要一个返回的按钮,这里也贴出来。笔者直接将这个简单的标题栏制作成了一个依赖库,放在到github上,方便下次进行调用。 返回按钮如下: 在使用这个按钮的时候需要注意其尺寸…

[深度学习基础] 斯坦福CS231n李飞飞计算机视觉Lecture 1笔记

前言:目前做深度学习也有一段时间了,系统的知识也学了很多,但是大多数都是自己在网上所获得的零散的知识,最近看了李飞飞的斯坦福网上公开课,觉得可以好好的巩固一下基础,对每个Lecture做一下笔记&#xff…

【论文阅读】ConNeXt —— A ConvNet for the 2020s

A ConvNet for the 2020s 讨论通过改善卷积网络模型,使其达到优于transformer模型的效果(文章基于ResNet模型框架进行改造升级) 研究基线: 基于训练transformer模型的训练技术训练ResNet-50 设计决策: 宏观设计ResNeXt反向 bottleneck大…

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做好的CSV直接导入hbase数据库,中文是这样的 ��������ʨ��һ������&#…

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如果没达到效果,可以重装virtual audio cable

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