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AP6255-AP6256固件及Android/Linux版本兼容资源推荐

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AP6255 蓝牙驱动移植

1:平台 imx6 2:蓝牙模块为AP6255 原理图部分: 配置UART4 static iomux_v3_cfg_t mx6sl_uart4_pads[] { MX6SL_PAD_KEY_COL6__UART4_RXD, MX6SL_PAD_KEY_COL7__UART4_RTS, MX6SL_PAD_KEY_ROW6__UART4_TXD, MX6SL_PAD_KEY_ROW7__UART4_CTS,…

解决armbian 下ap6255 wifi不能使用问题

三无rk3399模块,安装armbian比较容易,但是wifi一直没有调试通过,甚为苦恼。 今天终于解决了。 一、故障现象: 仔细看linux启动的log,可以看出驱动程序加载,但报超时错误。 [ 1677.822786] input: 2.4G M…

RK3399驱动开发 | 14 - AP6255 SDIO WiFi 调试(基于linux5.4.32内核)

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RK3399驱动开发 | 12 - AP6255 SDIO WiFi 调试(基于linux4.4.194内核)

文章目录 一、AP62551. 概述2. 功能框图3. 引脚图4. 时序4.1. 上电时序二、设备树描述1. mmc设备描述2. rfkill描述三、驱动配置1. sdio_pwrseq驱动2. sdio驱动3. rfkill驱动4. ap6255驱动四、模组固件和配置文件五、测试1. 扫描wifi2. 连接wifi3. 查看ip4. 外网测试5. 测速结果…

[物联网篇 ] 15 -博通AP6255模块中WL_HOST_WAKE功能

博通的WiFi模组算是业界中比较稳定的了,目前项目中产品加入了电池,需要考虑下系统的整机功耗问题. 首先从最耗电的入手,CPU与WiFi是如何配合的. CPU 与 WiFi 通过SDIO接口连接,用于传输数据,而要考虑功耗的事情&#x…

《异常检测——从经典算法到深度学习》25 基于深度隔离林的异常检测算法

《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: …

【C++】vector 的模拟实现

目录 👉前言👈👉如何看源码👈👉vector 的模拟实现👈vector 的主要框架无参的拷贝构造正向迭代器size 和 capacityreserve 和 resizepush_back 和 pop_back[ ] 运算符重载insert 和 erasefront 和 backswap …

【AI工具学习4】利用文生类AI工具提高工作效率1

目录 1.会议纪要 2.专业翻译 3.电商文案助手 4.回复/拒绝老板 5.工作日报 在撰写工作报告、项目计划书或者营销文案等文档时,文生类 AI 工具可以根据简单的提示和要求,迅速生成一份初稿。例如,你只需输入 “写一份关于新产品推广的营销方案,主要针对年轻消费者…

UI中经常出现的下拉框下拉自动筛选效果的实现

小需求是当你在第一个下拉框选择了国家时,会自动更新第二个省份的下拉框,效果如下 快速浏览更多在线 Demo 想查看源代码,可以自行F12,或在github中直接查看源码,或者欢迎直接留言。 两个下拉选择Html如下: …

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中企海外周报 | 华为在西班牙启动Wi-Fi 6高校创新应用测试试点;爱奇艺人脸识别技术获全球学术会议认可...

通信业 华为在西班牙启动Wi-Fi 6高校创新应用测试试点 近日,在产业组织无线宽带联盟WBA(Wireless Broadband Alliance)举办的无线全球大会上,华为携手WBA宣布共同启动Wi-Fi 6高校创新应用测试试点项目,并将在西班牙蒙德…

印度洋重建及东经九十度海岭

最近由于在印度洋从事大洋调查,涉及到印度洋和东经九十度海岭,搜索了一些文献,也重点看了李江海老师的印度洋图集和李三忠老师写的海底构造理论和系统方面的书,也逐渐熟悉了一些地幔柱、海底扩张,磁性年表等概念&#…

国人骄傲!中国方案开花结果,马来西亚尝到大甜头!

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马来西亚纳闽岛(Labuan)

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SpringBoot2整合SSM框架详解

开发环境 开发工具:Eclipse STS插件JDK版本:9.0.4MySQL版本:8.0.12Spring Boot版本:2.1.2 1、创建Spring Boot工程 (1)工程创建过程 (2)工程目录结构 注:工程创建完成…

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基于华为atlas的分类模型实战

分类模型选用基于imagenet训练的MobileNetV3模型&#xff0c;分类类别为1000类。 pytorch模型导出为onnx&#xff1a; 修改mobilenetv3.py中网络结构&#xff0c;模型选用MobileNetV3_Small模型&#xff0c;网络输出节点增加softmax层&#xff0c;将原始的return self.linear4…