内容概要：本文详细介绍了雷尼绍BISS-C协议编码器的Verilog源码设计与实现。该源码支持多种位数配置（如18、26、32、36bit），并且可以通过简单修改适应其他非标准配置。它能够在高达10MHz的时钟频率下稳定运行，具备高度的灵活性和可移植性。此外，该源码实现了高效的CRC并行计算，在一个时钟周期内即可完成校验，显著提高了数据处理的速度和效率。文中还提到，该源码已经成功在硬件板卡上进行了测试和验证，证明了其稳定性和可靠性。 适合人群：从事FPGA开发的技术人员，尤其是那些需要处理编码器数据并希望提升系统性能的研发人员。 使用场景及目标：① 需要在FPGA平台上实现高效、可靠的编码器数据读取；② 支持多路编码器同时读取，满足复杂应用环境的需求；③ 实现快速的CRC校验，确保数据完整性。 其他说明：该源码不仅展示了具体的实现细节，还提供了详细的仿真和板卡测试结果，帮助开发者更好地理解和应用这一解决方案。

该资源是一个综合性的Java毕业设计项目，主要涵盖了商品供应管理系统的开发全过程，包括项目报告、答辩PPT、源代码、数据库以及部署视频等关键组成部分。这个项目对于学习和理解Java编程语言在实际业务系统中的应用具有很高的参考价值，尤其是对于正在准备毕业设计的学生。 我们来探讨“基于Java的商品供应管理系统”这一核心概念。Java是一种广泛应用的面向对象的编程语言，以其跨平台的特性而闻名。在商品供应管理系统中，Java可以用于构建后端服务器，处理数据的增删改查、业务逻辑处理以及与前端交互等功能。该系统可能采用了MVC（Model-View-Controller）设计模式，这是一种常用的应用程序设计架构，能够将业务逻辑、用户界面和数据存储分离，便于维护和扩展。 项目报告通常会详细描述系统的背景、需求分析、系统功能设计、技术选型、数据库设计、系统实现以及测试结果等。在这个报告中，你可以了解到商品供应管理系统的具体业务流程，如供应商管理、商品入库、出库、库存管理、订单处理等关键功能的实现细节。 答辩PPT则集中展示了项目的亮点、关键技术以及解决方案。这部分内容可以帮助我们快速了解项目的核心价值，同时为口头阐述提供了依据。PPT中可能会包含系统架构图、流程图、关键类的设计等视觉元素，有助于理解系统的整体结构。 源代码是项目的核心部分，它揭示了系统如何通过Java编程语言实现各项功能。通过阅读源代码，我们可以学习到如何使用Java进行数据库操作（例如，使用JDBC或ORM框架如Hibernate），如何设计和实现业务服务，以及如何创建RESTful API供前端调用。此外，源代码也可能包含了错误处理、日志记录等最佳实践。 数据库文件通常包含了商品供应管理系统的数据模型和数据结构。可能是SQL脚本文件，用于创建表、定义字段、建立索引等。通过对数据库设计的分析，我们可以了解到商品、供应商、库存、订单等实体的关联关系，以及系统如何存储和查询数据。 部署视频提供了实际运行环境下的系统演示，展示了如何配置服务器环境（如Tomcat）、如何导入数据库、如何启动项目以及如何进行基本的操作。这对于初学者来说非常有帮助，能够直观地了解一个完整的项目部署过程。 这个Java毕业设计项目是一个很好的学习资源，它涵盖了软件工程的各个环节，从需求分析到系统设计，再到编码实现和部署，对于提升Java开发技能和理解业务系统运作有着显著的帮助。

内容概要：本文档详细介绍了齐治堡垒机（RIS）的安装与部署指南，涵盖基于CentOS和银河麒麟系统的安装过程。首先，文档提供了安装所需的硬件和软件资源要求，并逐步讲解了从准备环境、创建虚拟机到安装RIS软件的全过程。接下来，文档深入探讨了RIS的部署流程，包括网络配置、更新访问密钥和密码、完成初始设置、配置授权文件等关键步骤。此外，文档还涵盖了高级配置选项，如配置高可用性（HA）、高级集群、总分部署、多站点配置、应用发布服务器及安全证书的设置。最后，文档提供了详细的通信矩阵，帮助用户理解不同部署方式下的网络端口配置要求。 适用人群：适用于具备一定IT基础，尤其是熟悉Linux系统和虚拟化技术的运维人员和技术支持团队成员。 使用场景及目标：①帮助用户在企业环境中高效部署RIS，实现运维操作的集中管理；②确保RIS在不同网络拓扑下的稳定性和安全性；③指导用户完成从单机到高可用集群的复杂部署，满足不同规模企业的运维需求；④提供详尽的操作步骤，确保部署过程顺利进行，减少潜在的技术障碍。 其他说明：本文档不仅提供了详细的安装和配置步骤，还特别强调了部署过程中应注意的事项和限制条件，确保用户在实施过程中避免常见错误。文档还包含了丰富的图表和示例，帮助用户更好地理解和执行每个步骤。此外，文档提供了详细的通信矩阵，有助于用户规划和配置网络环境，确保RIS与其他设备之间的通信顺畅。

内容概要：本文档详细介绍了MediaPipe人脸检测项目在Linux系统上的安装、配置和运行步骤。首先讲解了通过Bazelisk安装和管理Bazel的方法，包括下载、赋予执行权限、验证安装等步骤。接着阐述了MediaPipe的三种导入或下载方式，并重点描述了如何安装OpenCV和FFmpeg，包括使用包管理器安装预编译库、从源代码构建等方法。此外，文档还涉及了CUDA或GPU加速的配置，以及C++和Python版本的“Hello World”示例的编译与运行。最后，针对常见的编译错误如GCC版本不兼容、Python路径设置错误等提供了详细的解决方案。 适合人群：具备一定Linux操作基础，对计算机视觉或机器学习领域感兴趣的开发者，尤其是希望在嵌入式设备或Linux平台上实现人脸检测功能的研发人员。 使用场景及目标：①帮助开发者在Linux系统上快速搭建MediaPipe人脸检测环境；②解决在编译和运行过程中可能出现的技术难题；③为后续深入研究MediaPipe或其他相关项目提供基础支持。 阅读建议：由于涉及到较多命令行操作和技术细节，建议读者在实际环境中跟随文档逐步操作，同时注意根据自身环境调整相关配置参数。对于遇到的问题，可以参考文档提供的常见问题解决方案，并结合自身情况进行排查和解决。

威盾产品的安装和部署详解，以便更好的安装部署

在银河麒麟操作系统中部署DeepSeek涉及多种场景与工具的应用，包括网页版的访问方式、桌面客户端的使用，以及DeepSeek在服务器上的本地部署。此外，还提供了一种将DeepSeek集成至VSCode环境的方法，以实现更高效的辅助编程。 介绍的是网页版DeepSeek，用户可以通过浏览器输入网址来访问DeepSeek，或者在银河麒麟软件商店中下载安装“DeepSeek网页版”。这种方式简单便捷，适合快速开始DeepSeek的使用。 在客户端使用方面，除了网页版外，DeepSeek还提供了一个桌面客户端应用程序。以ChatboxAI为例，这是一个易于使用的AI客户端应用，支持多种先进的AI模型和API。用户可以从麒麟软件商店下载并安装它。安装并运行Chatbox后，用户需要配置DeepSeek官方API。除此之外，麒麟软件商店还提供了NextChat、CherryStudio等其他实用的AI客户端应用供用户选择。 本地部署DeepSeek的推荐环境是银河麒麟高级服务器操作系统，这可以提供更好的性能和算力。本地部署涉及多个步骤，包括安装ollama和DeepSeek-R1模型。ollama的安装可以通过执行官网的下载指南提供的命令，或者从GitHub平台下载软件包后进行解压安装。安装完成后，通过设置环境变量和启动命令行服务来启动ollama。接着，下载并运行DeepSeek-R1模型，根据机器配置选择适当的模型大小。 本地部署完成后，可以在桌面操作系统中通过chatbox客户端接入所部署的DeepSeek。在chatbox客户端的设置界面中，用户需要配置模型提供方、API域名及选择相应的模型。 对于想要将DeepSeek集成到VSCode环境的用户，文档同样提供了一套详细的集成指南。用户需要安装VSCode的相关插件，并在VSCode中进行配置，以便利用DeepSeek提供的辅助编程功能。 文档附有银河麒麟桌面操作系统部署过程的截图，以图文并茂的方式辅助用户理解整个部署流程。 以上内容不仅概述了DeepSeek在银河麒麟系统中的各种使用场景，还详细介绍了如何解决在部署和使用过程中可能遇到的问题，提供了一个全面的部署指南，确保用户能顺利地将DeepSeek集成至银河麒麟操作系统中。

docker离线部署安装包

《基于SSM+Vue的超市管理系统》是一个集成了后端服务和前端界面的综合性软件解决方案，旨在为超市的日常运营和管理提供支持。该系统采用Java语言开发，结合了Spring、SpringMVC和MyBatis（SSM）框架，以及Vue.js作为前端技术，确保了系统的稳定性和易用性。 ### 功能模块 1. **用户管理**：系统支持用户注册、登录、权限管理等功能，确保不同角色的用户可以访问相应的功能模块。 2. **商品管理**：提供商品的添加、删除、修改和查询功能，支持对商品的库存、价格等信息进行管理。 3. **库存管理**：系统能够实时监控商品的库存状态，支持库存预警功能，帮助管理人员及时补充库存。 4. **订单管理**：实现订单的生成、处理和查询功能，支持订单的多种状态管理，如待支付、已发货、已完成等。 5. **报表统计**：系统提供销售报表、库存报表等统计功能，帮助管理人员分析超市的经营状况。 6. **权限控制**：通过角色和权限的管理，确保系统的安全性，不同角色的用户可以访问不同的功能模块。 ### 技术应用 - **Spring Framework**：作为核

神经网络部署是当下深度学习领域的热点话题，特别是在高性能芯片上的应用越来越广泛。RK3588作为一款先进的AI芯片，其在神经网络部署方面的应用实践和学习更是吸引了大量专业人士的关注。本文将深入探讨RKNPU在RK3588芯片上的部署实践，以及相应的开发环境搭建和模型部署过程。 RKNPU，全称为Rockchip Neural Processing Unit，是专为神经网络计算优化的推理框架。它包括硬件层和驱动层等多个组成部分，可以极大地提升神经网络模型的运行效率和性能。RKNPU的硬件层主要包括AXI接口、AHB接口、卷积神经网络加速单元（CNA）、数据处理单元（DPU）和平面处理单元（PPU）。其中，AXI接口主要用于高性能、低延迟地与内存进行连接，获取模型和图像的相关参数与数据。而AHB接口则主要用于访问寄存器，进行RKNPU的配置、调试和测试。 在硬件层的更细致划分中，包含卷积预处理控制器、NPU内部缓存区、序列控制器、乘加运算单元和累加器等关键部分。序列控制器可自动配置和控制卷积计算序列，而乘加运算单元则用于执行卷积计算，高度并行的设计提升了其计算速度和效率。累加器负责累加卷积计算的结果。 RKNPU的发展历程也值得关注，它体现了技术的演进和对性能不断追求的过程。此外，RKNPU的软件框架部分是其软件栈整体的介绍，包含从开发环境搭建到模型部署的各个步骤。 开发环境的搭建对于整个部署流程至关重要。在PC端，通常采用虚拟机上的Ubuntu系统，并安装conda环境管理器创建虚拟环境。接着是安装RKNN-Toolkit依赖库以及RKNN-Toolkit本身，并验证安装是否成功。在板端，使用的是arm架构的Linux系统，需要装备NPU环境并确认驱动版本和连板环境。 RKNN模型是RKNPU中的核心概念之一，它是RKNN工具链介绍和RKNN软件栈整体介绍的基础。RKNN-Toolkit具备功能介绍和RKNPU-SDK。学习RKNPU部署实践的过程，还包括了模型评估工具的使用，其中包括模型精度分析、性能分析和内存评估等。 在板端实际部署方面，部署步骤涉及训练模型转换为ONNX模型，进而转换为RKNN模型。在PC端加载RKNN模型可在模拟器上运行，连接实际硬件后进行运行，并在板端通过Python和C API进行部署。 除了部署模型，还应该进行一些板端的常见操作，比如CPU、NPU的定频操作和查看NPU的占用率，以保证模型运行的稳定性和效率。 在部署过程中，可能会遇到一些挑战，例如由于OCR扫描造成的文字识别错误或漏识别，需要通过专业知识进行合理推断和理解，以确保文档内容的连贯性和准确性。 通过RK3588部署实践和学习，不仅可以掌握RKNPU部署神经网络模型的流程和方法，还可以深刻理解其背后的技术原理，对于希望深入研究神经网络部署的读者来说，本文提供了非常丰富的知识点。

内容概要：本文详细介绍了如何从零开始构建基于ROS的激光雷达小车，涵盖硬件组装、ROS环境部署、SLAM建图和导航系统的配置与调优。首先，针对硬件组装提供了详细的避坑指南，强调了关键部件如雷达供电、电机编码器接线以及USB转串口模块的选择。其次，讲解了ROS环境的快速部署方法，推荐使用预构建镜像和Docker容器来简化安装流程。然后，深入解析了SLAM核心代码，特别是gmapping和cartographer的配置参数调整。最后，探讨了导航系统的调参实战，包括代价地图设置、路径规划优化等。 适合人群：对ROS和激光雷达小车感兴趣的初学者，尤其是希望快速上手并掌握基本原理和技术细节的研发人员。 使用场景及目标：帮助读者从硬件组装到软件配置全面了解ROS激光雷达小车的搭建过程，最终实现自主建图和导航功能。适用于科研项目、教学实验和个人兴趣探索。 其他说明：文中还分享了许多实践经验，如常见错误排查、调试技巧和进阶学习路线，确保读者能够顺利避开常见陷阱并逐步深入学习。