本文将介绍通过STM32的定时器输入捕获，如果对定时器不太熟悉的同学可以看下之前的文章《STM32基础定时器详解(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzIxNTg1NzQwMQ%3D%3D%26mid%3D2247

从模型开始，先建立模型而不是建立支架 ruby script/generate model ad name:string description:text price:decimal seller_id:integer email:string img_rul:string从新迁移一下数据库rake db:migrate空模型

\TOC\User模型User模型是这个框架的核心部分。他的完整的路径是在django.contrib.auth.models.User。以下对这个User模型做一个简单的了解：字段：内置的User模型拥有以下的字段：1.username:用户名。150个字符以内。可以包含数字和英文字符

初始化模型,位置为SCNVector3(0,1,2),对于大的模型,初始化后不容易被用户找到,所以初始化时让模型全貌的显示在屏幕前方lazyvarnode:AudioinARKitLocationNode{letmodelSceneSCNScene(named:scnN

关于2020，确实有点不一样（十年后，回忆此时，依然会印象深刻）。从之前的《两个月0薪？薪资发放的问卷调查(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzAxMTM2NzQ5MA%3D%3D%26mid%

新年第一篇。一个开发板上一节(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzIxMjE1MzU4OA%3D%3D%26mid%3D2648918742%26idx%3D1%26sn%3D2295c0e85

Flutter实现手机端App，如果想利用AI模型添加新颖的功能，那么ncnn就是一种可考虑的手机端推理模型的框架。本文即是Flutter上使用ncnn做模型推理的实践分享。

大模型的多模态能力是研究热点，图像识别作为其中重要组成部分，应用价值日益凸显。本文选取国内几家具有代表性的大模型厂商，对其图像识别能力进行试验观察，旨在比较分析各厂商模型的性能差异，为用户选择合适的图像识别模型提供参考。

对于追求AI产能提升的你来说，是否考虑过跨模型组合的可能？ModelGate首次打通多家业内顶级大模型，以高稳定性和低延迟托管，带来跨模型流程自动协作的新模式。