手机和其他便携式电子设备的复杂性和性能要求呈指数级增长。随着对新的高性能、高数据速率功能的需求增加，系统级电源管理变得至关重要。使用先进的电源管理技术来降低功耗并延长电池寿命比以往任何时候都更加重要。 系统电源管理接口 (SPMI) 是一种 MIPI 标准接口，可将片上系统处理器系统 (SoC) 的集成电源控制器 (PC) 与一个或多个 PMIC 电压调节系统 (电源管理集成电路) 连接起来。借助 SPMI，系统可以使用单个 SPMI 总线动态调整 SoC 内电压范围的电源和基板偏置。 为了最大限度地降低便携式电子设备中数字处理器的功耗，系统和 IC 设计人员使用先进的电源管理技术。

Apache Karaf 调研文档 Karaf 是一个基于 OSGi 的运行环境，提供了一个轻量级的 OSGi 容器，可以用于部署各种组件，应用程序。Karaf 提供了很多特性用于帮助开发者和用户更加灵活的部署应用，例如热部署、动态配置、几种日志处理系统、本地系统集成、可编程扩展控制台、ssh 远程访问、内置安装认证机制等等。 OSGi（Open Service Gateway Initiative）是 Java 动态化模块化系统的一系列规范。使用 OSGi 的基本目标是高度模块化、高度解藕、SOA、好维护。OSGi 最重要的特性是在 Java 中 ClassLoader 是非常重要的概念，而大家也知道，JVM 本身在ClassLoader 上并没有提供非常强大的功能，比如模块开发非常重要的模块隔离 ClassLoader 的机制、版本加载机制等。OSGI 基于 JVM ClassLoader 形成模块隔离 ClassLoader 的机制，同时也增强了 ClassLoader 按版本加载、属性过滤等多种功能。 Bundle 即 OSGi 中的模块。最终在 Karaf 容器中表现为一个 jar 包。1 个 bundle 对应 1 个 OSGi ClassLoader。Bundle 之间类的共享：通过 export package 的方式实现的，在 bundle 的 manifest 中通过指定 export package 的方式将特定的 package 与其他的 bundle 共享。而引用其他 bundle 所暴露的 package 有两种方式，第一是通过 import package 的方式，第二种是通过 required bundle 的方式。 Feature 即一组 bundle，其具备特定的功能。 Blueprint 是 OSGi 的 DI 框架或 OSGi 依赖注入的标准，非常类似于 spring 上下文。以 xml 的方式构建应用。用来处理 POJO 对象的装配，可以达到跨 bundle 访问对象。使用 blueprint 上下文将 xxService 作为一个 OSGi 服务发布。其有 2 个具体实现：Apache 的 Aries、Eclipse 的 Gemini。包含的子标签：bean、service、refrence、refrence-list 等等。 Configuration adminOSGi 容器包含一个非常好的配置规范：来自企业级规范的 Config Admin 服务。可以在 bundle 中自动部署配置文件。基本上在 Config Admin 服务中的配置是一个字典，这个字典包含了属性和他们的值。字典由持久性标识 PID 标识。PID 就是一个简单的字符串，它唯一标识了配置。文件结尾是.cfg，则它认为这是一个 config admin 资源，创建或更新由文件名确定的 pid 的 Config Admin 服务配置。 CXF 框架是一种基于 Servlet 技术的 SOA 应用开发框架，要正常运行基于 CXF 应用框架开发的企业应用，除了 CXF 框架本身之外，还需要 JDK 和 Servlet 容器的支持。CXF 继承了 Celtix 和 XFire 两大开源项目的精华，提供了对 JAX-WS 全面的支持，并且提供了多种 Binding 、DataBinding 、Transport 以及各种 Format 的支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（CodeFirst）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用。 karaf 常用命令包括查看所有 bundle 启动状态、查看所有配置文件列表、改变配置、启动 karaf 或者 karaf.bat、停止等。

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

标题中的“RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档”指的是在Rockchip RK3588处理器上实现YoloV5s深度学习模型的实时摄像头物体检测应用。这是一个硬件加速的AI推理项目，其中包含了源代码和详细的部署说明。 RK3588是Rockchip公司推出的一款高性能、低功耗的系统级芯片（SoC），主要应用于智能物联网、边缘计算和人工智能设备。它集成了多核CPU、GPU以及神经网络处理单元（NPU），为AI应用提供了强大的计算能力。 YoloV5s是You Only Look Once (YOLO)系列的第五版的一个变体，专门优化了速度，适用于实时物体检测任务。YOLO算法以其高效和准确性在计算机视觉领域广泛应用，尤其在实时视频流处理中。 部署YoloV5s模型到RK3588上，通常需要以下步骤： 1. **模型转换**：将预训练的YoloV5s模型转换为适合RK3588 NPU运行的格式。这可能涉及到使用工具如ONNX或TensorRT将模型转换为特定的硬件优化格式。 2. **SDK集成**：下载并安装Rockchip提供的开发套件，包括驱动程序、编译器、SDK等。这些工具通常包含用于与NPU交互的API，可以用来编写源代码来加载和执行模型。 3. **源码编写**：根据提供的源码，创建一个应用程序，该程序能够捕获摄像头输入，将图像数据传递给NPU进行物体检测，然后将结果显示回显示器。这涉及到了图像处理、模型推理以及结果解析等环节。 4. **环境配置**：确保操作系统（如Linux）配置正确，包括库依赖、权限设置等。还需要配置好OpenCV库，用于摄像头访问和图像处理。 5. **性能优化**：利用NPU的硬件加速功能，调整模型的推理参数，如批处理大小、内存分配等，以达到最佳性能和功耗平衡。 6. **测试与调试**：在部署前，需要进行充分的测试，检查模型的准确性和实时性。如果发现问题，可能需要调整模型参数或者优化代码。 7. **部署说明文档**：部署说明文档会详细列出每一步操作，包括硬件连接、软件安装、环境配置、代码修改等，以便其他开发者或使用者能够按照步骤复现整个过程。 在提供的“npu”文件中，可能包含了针对RK3588 NPU的特定代码优化或接口封装，用于更高效地运行YoloV5s模型。用户需根据文档指导，结合源代码进行编译和调试，最终实现模型在RK3588上的实时物体检测应用。

爱德万测试（Advantest）的V93000系列测试系统是一个高度模块化和可扩展的平台，专为复杂和高性能的半导体器件测试而设计，包括系统级芯片（SoC）、存储器、射频（RF）和混合信号器件等，附件为advantest 93000 7.10.8 pdf资料文档 爱德万测试（Advantest）V93000系列测试系统是一套专门为半导体器件测试而设计的高度模块化和可扩展的测试平台。该系列支持多种复杂及高性能的半导体设备测试需求，包括系统级芯片（SoC）、存储器、射频（RF）和混合信号器件等。它为用户提供了强大的测试能力，能够满足现代集成电路设计中的严格测试标准。该系统的核心设计理念在于通过模块化的设计让用户可以根据自己的需求进行定制，无论是对于小规模的测试还是大规模的生产，均能够提供相应的解决方案。 附件中提到的“advantest 93000 7.10.8 pdf资料文档”是该测试系统的一份详细资料，文档编号为7.10.8，估计涵盖了该版本的测试系统使用的详细指南、操作手册及维护服务说明等重要信息。文档可能包含了从基本操作到复杂测试程序的全面指导，旨在帮助测试工程师熟悉和掌握V93000测试系统的所有功能。 文件列表中包含的各个PDF文档则是与V93000测试系统相关的各类指导手册，具体涵盖了多个不同的方面。例如，“TMU_Training.pdf”可能是关于测试模块单元（Test Module Unit，简称TMU）的培训资料，用于指导用户如何有效地使用测试模块单元进行各种测试操作。“Z4_Maintenance_Service_Guide.pdf”可能是一份针对V93000系列的维护和服务指南，用于指导技术人员如何进行日常的维护和故障排除。“SmartShell_7_Command_Reference.pdf”与“SmartShell_7_Quick_Start.pdf”则可能涉及SmartShell 7软件的命令参考和快速入门指南，SmartShell 7是V93000系列可能附带的软件工具，用于测试程序的开发和管理。 “convmgr_manual.pdf”、“SE-UDPS-user-manual_200.pdf”、“vcdstil_tutorial.pdf”、“vcd93k_manual.pdf”、“ste_manual.pdf”和“stileditor_manual.pdf”这些文档则分别对应于不同的测试工具或软件，可能包括转换管理器、用户数据包服务、VCD样式表教程、VCD93K管理手册、测试执行器和样式表编辑器的使用说明。这些手册共同构成了一个全面的技术文档资源库，为测试人员提供了从设备安装、软件操作到测试程序开发等全方位的支持。 这份资料集合包含了丰富的技术信息，不仅包括了V93000系列测试系统的操作指导和维护手册，还涵盖了软件工具的使用说明和快速入门教程。这些资料对于确保半导体测试工程师能够高效、准确地使用V93000测试系统至关重要。它们共同构成了一个完整的学习和参考体系，对于爱德万测试设备的用户来说，是不可或缺的技术支持。

CC2530是一款符合IEEE 802.15.4标准的无线收发芯片，广泛应用于2.4GHz的ZigBee、RF4CE、6LoWPAN、RF4CE等无线通信技术。本文将探讨如何使用CC2530芯片实现点对点的无线通信功能，同时去除802.15.4协议中的网络ID、源地址、目标地址等参数，简化通信过程，专注于点对点通信。 CC2530芯片的无线部分使用起来相对复杂，需要进行合适的初始化配置才能工作。初始化配置包括设定合适的寄存器值，如帧过滤控制、发射功率控制、信道选择等。这些配置通常通过阅读数据手册和使用相关工具来完成。在本文中，通过使用smartRF工具，可以生成推荐的寄存器配置值，例如TXPOWER、FREQCTRL和CCACTRL0等。 在程序中实现的初始化代码片段如下： ```c void rf_init() { FRMFILT0 = 0x0C; // 静止接收过滤，即接收所有数据包 TXPOWER = 0xD5; // 发射功率为1dBm FREQCTRL = 0x0B; // 选择通道11 CCACTRL0 = 0xF8; // 推荐值smartRF软件生成 // 其他相关配置... RFIRQM0 |= (1 << 6); // 使能RF数据包接收中断 IEN2 |= (1 << 0); // 使能RF中断2 RFST = 0xED; // 清除RF接收缓冲区ISFLUSHRX RFST = 0xE3; // RF接收使能ISRXON } ``` 在上述代码中，FRMFILT0寄存器的值被设置为0x0C，禁用了帧过滤器，使得CC2530可以接收任意无线数据帧。TXPOWER寄存器设置发射功率为1dBm，FREQCTRL寄存器设置为选择通道11。CCACTRL0寄存器值通过smartRF软件生成，用于优化接收器的性能。RFIRQM0和IEN2寄存器的设置用于启用RF数据包接收中断和RF中断。 除了初始化过程，代码中还需处理串口数据的接收和发送。串口数据处理采用了基于时间间隔的方法，与Modbus-RTU协议中串口数据处理方式类似。这种方式允许接收无特殊格式要求的数据，从而实现真正的无线串口功能。 为了验证程序的功能，需要两套CC2530模块进行通信实验。实验过程中，可以通过串口调试助手发送数据，观察数据在两个设备间通过无线方式传输的效果。例如，通过串口向一个设备发送字符串“HelloCC2530”，另一个设备将能够接收到这个字符串，并通过串口调试助手将其打印出来。 实验结果部分描述了设备A和设备B的串口调试界面，并提到了RSSI值。RSSI值表示接收信号强度，单位是dBm。在ZigBee等无线通信技术中，信号强度是一个重要的指标，它反映了信号质量。信号强度越高，通信可靠性越高，反之亦然。 实验部分提到了在调试过程中可能需要使用仿真器，如CCDebugger或SmartRF04EB，以及CC2531USBDongle作为嗅探器来抓取RF发送数据，以便进行调试分析。 通过上述分析，可以看出，要使用CC2530实现简单的点对点无线通信功能，需要掌握初始化配置、串口数据处理、信号强度分析以及调试技巧。通过这些步骤，可以有效地利用CC2530芯片的无线部分进行数据传输。

这是一款健康菜谱小程序的源码，包含了源码导入教程和详细的图文文档教程。这款小程序旨在提供用户健康的饮食选择，包括各种不同类型的菜谱，适合各种口味和饮食需求。在这个小程序中，用户可以浏览不同的菜谱，查看食材和制作步骤，还可以根据自己的口味和饮食习惯进行筛选。此外，该小程序还提供了一些有用的功能，例如创建菜单和购物清单，以及分享菜谱给朋友和家人。通过这些功能，用户可以更方便地选择健康的饮食，并享受美食的乐趣。 此外，该小程序还使用了一些先进的技术和设计，以提供更好的用户体验。例如，小程序界面简洁明了，易于使用，还提供了搜索功能和分类浏览功能，方便用户快速找到自己喜欢的菜谱。同时，小程序还使用了AI技术，可以根据用户的饮食需求和口味，推荐适合用户的菜谱。此外，该小程序还支持多语言，可以满足不同地区和国家的用户需求。 总之，健康菜谱小程序是一款非常实用的小程序，为用户提供了丰富的饮食选择和有用的功能，可以帮助用户更好地控制自己的饮食，享受健康美食的乐趣。如果你对这款小程序感兴趣，可以通过本文提供的源码导入教程和详细的图文文档教程来学习使用，相信你也会爱上这款小程序的。

基于SLMP算法的MATLAB水下传感器网络定位仿真研究——参考IEEE Transactions文章的可扩展移动预测定位技术,【6】MATLAB仿真 水下传感器网络定位，SLMP算法，有参考文档。 主要参考文档： 1. Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks，IEEE Transactions on Mobile Computing 主要供文档方法的学习 非全文复现。 ,MATLAB仿真;水下传感器网络定位;SLMP算法;参考文档;可扩展性定位;移动预测。,MATLAB仿真：水下传感器网络定位的SLMP算法研究

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IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。