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【启明智显技术分享】sigmastar ssd202d双网口开发板多串口调试说明

提示：作为Espressif（乐鑫科技）大中华区合作伙伴及sigmastar（厦门星宸）VAD合作伙伴，我们不仅用心整理了你在开发过程中可能会遇到的问题以及快速上手的简明教程供开发小伙伴参考。同时也用心整理了乐鑫及星宸科技的新产品、新方案的主要特点及应用！希望你能第一时间了解并快速用上好的方案和产品！

基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析实践技术

它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。理解物种分布模型（SDMs）的理论基础，包括模型的种类、用途以及在生态研究和环境管理中的应用。在R环境中有效地使用BIOMOD2软件包，包括数据准备、模型构建、模型评估和结果解释。获取、处理和分析环境与物种数据的能力，包括数据清洗、变量选择和模型优化。生态模型基础：介绍生态模型的基本概念和物种分布模型（SDMs）的重要性。物种分布特征预测： 基于单一模型与集成模型预测物种未来分布特征。

radsystems教程的基本使用之时间字段范围检索

根据之前的文章，我相信大部分人都能够做到，页面的数据展示，基本的查询功能。我们知道的是这个数值范围检索是非常容易实现的，但是这个时间字段范围检索并不是很如愿。细心的朋友会发现每次用Date Fied这个组件都会报错，不管怎么修改还是报错。相信很多朋友和我一样，怀疑是它软件的问题，于是升级了软件版本，从原来的8.5.9，升级到了8.7.0虽然升级了软件版本，但是并没有得到解决，估计是软件问题，希望官方能够解决。尽管问题还存在，但是我找到了解决方法，博主也是花了许多时间，成功解决了。

优雅地设计一个Restful响应体类(结构体)——R

highlight: xcodetheme: vuepress简介今天给大家介绍一下如何设计一个业务数据响应体类，就是前端每次请求后端返回的数据我们要统一数据结构，不能想怎么写就怎么写。规定一个通用的后端数据响应体类十分必要。响应体类R其实也很简单，只需要声明一个类，随便你叫什么。R、Result、RestResponse 都行啦，我这边为了简洁声明为了 R 类。R ...

汽车IVI中控开发入门及进阶（二十二）：video decoder视频解码芯片

视频解码器在许多汽车、专业和消费视频应用中仍有需求。Analog Devices是模拟视频产品领域的行业领导者，提供一系列视频解码器，可将标准（SD，standard definition）和高清（HD，High definition）分辨率的模拟视频高质量转换为MIPI或TTL格式的数字视频数据。典型的应用包括解码后视摄像机模拟视频和音频视频接收器，对于有屏类产品，有摄像头类产品，这是比较常见的一类芯片。视频解码器是一种电子电路，通常包含在单个集成电路IC芯片中，用于将基带模拟视频信号转换为数字视频。

FirstOrDefaultAsync()与GetQueryableAsync()解说

在大多数情况下，直接从执行查询可能会比通过自定义仓库接口执行查询具有更好的性能。但是，具体的性能差异取决于多种因素，包括查询提供程序的实现、数据源的位置、网络延迟、序列化成本以及错误处理和日志记录逻辑的实现等。因此，在实际应用中，最好通过基准测试来确定哪种方法更适合你的特定用例。

Python | MATLAB | R 心理认知数学图形模型推断

图形模型推断二元过程概率：:pen:模型1：确定成功率 θ 的后验分布 | :pen:模型2：确定两个概率差 $\delta$ 的后验分布 | :pen:模型3：确定底层概率，后验预测 | :pen:模型4：推断概率分布和试验次数 :dart:时间和记忆关系 | :dart:心里信号检测 | :dart:外部物理刺激内部心理感觉 | :dart:超感知学 | :dart:语义相关连续回忆 | :dart:尺度不变记忆、感知和学习 | :dart:风险判断和偏好个体心里差异 | :dart:多维心理刺激个体相

DW怎么Python：探索Dreamweaver与Python的交织世界

通过Python编写的后端逻辑，我们可以实现数据的动态获取和处理，从而丰富前端页面的内容和功能。例如，在开发一个动态网站时，我们可以使用DW来设计页面的布局和样式，然后利用Python编写后端逻辑来处理用户请求和数据交互。从表面上看，这两者似乎并无直接联系，但实则不然。总之，DW与Python虽然各自独立但又相互联系，它们的交融将为网页设计和开发带来更加丰富的可能性和挑战。在这场充满困惑与探索的旅程中，我们需要保持开放的心态和创新的思维，不断挖掘和利用这两大工具的潜力，创造出更加出色的网页作品和应用。

DW怎么Python：探索Dreamweaver与Python的交织世界

通过Python编写的后端逻辑，我们可以实现数据的动态获取和处理，从而丰富前端页面的内容和功能。例如，在开发一个动态网站时，我们可以使用DW来设计页面的布局和样式，然后利用Python编写后端逻辑来处理用户请求和数据交互。从表面上看，这两者似乎并无直接联系，但实则不然。总之，DW与Python虽然各自独立但又相互联系，它们的交融将为网页设计和开发带来更加丰富的可能性和挑战。在这场充满困惑与探索的旅程中，我们需要保持开放的心态和创新的思维，不断挖掘和利用这两大工具的潜力，创造出更加出色的网页作品和应用。

R语言探索与分析-美国房价及其影响因素分析

P值<0.01，说明p的值非常的小，表明有99%的把握认为至少有一个解释变量是属于这个回归方程的，但这只能说明模型总体是显著的,且*号越多影响越显著。本次实验完整的研究了多元线性回归模型，首先简单的介绍了多元线性回归模型及其相关的基本理论，然后运用 R 语言实现多元回归模型的拟合，学习了如何求变量间的相关系数矩阵和画散点图矩阵，然后运用 lm 函数拟合回归模型，并运用赤池信息准则选择最优模型，最终对拟合的最优模型进行预测。近年来，随着经济的不断增长，飞速增长的房价仍然是民众心中最看重的问题之一。

超光速大型文件传输指南：用 Homebrew 和 Rsync 在 SSH 上飙速

想象一下，在一个风和日丽的下午，你决定将一些大型数据集发送到远程服务器。你希望这会是一个快速且愉快的过程，但不幸的是，文件传输速度却像一只慢吞吞的乌龟，让你等得不耐烦。无论你是使用的是哪种操作系统，面对缓慢的 SSH 文件传输速度，你可能会希望有一种方式能够像打开加速器一样解决问题。在这种情况下，介绍两位赛场新星——Homebrew和Rsync，他们将助你一臂之力，让文件传输如同穿越虫洞般迅速。