当前位置: 首页 > news >正文

MQTT C库下载

方法一、从Eclipse paho下载

https://eclipse.dev/paho/index.php?page=downloads.php
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

方法二,从MQTT官网下载

https://mqtt.org/software/
https://os.mbed.com/teams/mqtt/code/MQTTPacket/
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
MQTTPacket源码和paho下载的差不多

方法三、从Keil5 包管理工具下载MQTT C库

在这里插入图片描述

相关文章:

MQTT C库下载

方法一、从Eclipse paho下载 https://eclipse.dev/paho/index.php?pagedownloads.php 方法二,从MQTT官网下载 https://mqtt.org/software/ https://os.mbed.com/teams/mqtt/code/MQTTPacket/ MQTTPacket源码和paho下载的差不多 方法三、从Keil5 包管理工具…...

android U广播详解(一)

概念介绍 进程队列 BroadcastQueueModernImpl 的设计围绕着为设备上的每个潜在进程维护一个单独的 BroadcastProcessQueue 实例。表明用于传送到特定进程的Pending {link BroadcastRecord} 条目队列。整个类都标记为 {code NotThreadSafe},因为调用者有责任始终与…...

input标签的23种type类型

一、概述 随着html5的出现,input标签新增了多种类型,用以接收各种类型的用户输入。其中传统输入控件有10种,新增输入控件有13种。 二、传统类型 传统输入控件有10种,如下所示。 text 定义单行文本输入框 password 定…...

分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输…...

解决echarts配置滚动(dataZoom)后导出图片数据不全问题

先展现一个echarts&#xff0c;并配置dataZoom&#xff0c;每页最多10条数据&#xff0c;超出滚动 <div class"echartsBox" id"echartsBox"></div>onMounted(() > {nextTick(() > {var chartDom document.getElementById(echartsBox);…...

【vue3+ts】项目初始化

1、winr呼出cmd&#xff0c;输入构建命令 //用vite构建 npm init vitelatest//用cli脚手架构建 npm init vurlatest2、设置vscode插件 搜索volar&#xff0c;安装前面两个 如果安装了vue2的插件vetur&#xff0c;要禁用掉&#xff0c;否则插件会冲突...

c++视觉图像----扩充边界

图像扩充边界 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image cv::imread("1.jpg", cv::IMREAD_COLOR);if (image.empty()) {std::cerr << "Could not open or find the imag…...

邮政编码,格式校验:@ZipCode(自定义注解)

目标 自定义一个用于校验邮政编码格式的注解ZipCode&#xff0c;能够和现有的 Validation 兼容&#xff0c;使用方式和其他校验注解保持一致&#xff08;使用 Valid 注解接口参数&#xff09;。 校验逻辑 有效格式 不能包含空格&#xff1b;应为6位数字&#xff1b; 不校验…...

Appium自动化测试框架:关键字驱动+数据驱动

1. 关键字驱动框架简介 原理及特点 关键字驱动测试是数据驱动测试的一种改进类型&#xff0c;它也被称为表格驱动测试或者基于动作字的测试。主要关键字包括三类&#xff1a;被操作对象&#xff08;Item&#xff09;、操作行为&#xff08;Operation&#xff09;和操作值&…...

简单多状态dp【动态规划】

目录 一、按摩师 二、打家劫舍 三、删除并获得点数 四、粉刷房子 五、买卖股票的最佳时机 六、买卖股票的最佳时机&#xff08;含手续费&#xff09; 七、买卖股票的最佳时机III 八、买卖股票的最佳时机IV 一、按摩师 class Solution { public:int massage(vector<int>…...

OpenCV中initUndistortRectifyMap ()函数与十四讲中去畸变公式的区别探究

文章目录 1.十四讲中的去畸变公式2. OpenCV中的去畸变公式3. 4个参数和8个参数之间的区别4.initUndistortRectifyMap()函数源码 最近在使用OpenCV对鱼眼相机图像去畸变时发现一个问题&#xff0c;基于针孔模型去畸变时所使用的参数和之前十四讲以及视觉SLAM中的畸变系数有一点不…...

【C++】C++11——智能指针、内存泄漏、智能指针的使用和原理、RAII、auto_ptr、unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr

文章目录 C117.智能指针7.1内存泄漏7.2智能指针的概念7.3智能指针的使用7.3.1 auto_ptr7.3.2 unique_ptr7.3.3 shared_ptr7.3.4 weak_ptr C11 7.智能指针 7.1内存泄漏 什么是内存泄漏&#xff1a; 内存泄漏指因为疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏…...

EDUSRC-记某擎未授权与sql注入

目录 360天擎 - 未授权与sql注入 信息收集 FOFA语法 鹰图搜索 360天擎未授权访问 - 数据库信息泄露 漏洞复现 修复方案 360天擎终端安全管理系统ccid处SQL注入 漏洞复现 手动测试方法 修复方案 360天擎 - 未授权与sql注入 通常访问的页面如下&#xff0c;存在登录框…...

1688拍立淘API接口分享

拍立淘接口&#xff0c;顾名思义&#xff0c;就是通过图片搜索到相关商品列表。通过此接口&#xff0c;可以实现图片搜索爆款商品等功能。 接口地址&#xff1a;1688.item_search_img 公共参数 名称类型必须描述keyString是调用key&#xff08;必须以GET方式拼接在URL中&…...

昇腾910使用记录

一. 压缩文件和解压文件 1. 压缩文件 tar -czvf UNITE-main.tar.gz ./UNITE-main/2. 解压文件 tar -xvf ./UNITE-main/二. CUDA更改为NPU data[label] data[label].cuda() data[instance] data[instance].cuda() data[image] data[image].cuda()更改为 data[label] da…...

从一部iPhone手机看芯片的分类

目录 问题 iPhone X 手机处理器&#xff1a;A11 iPhone X 的两大存储芯片 数字 IC CPU&#xff1a;计算设备的运算核心和控制核心 GPU&#xff1a;图形处理器 ASIC&#xff1a;为解决特定应用问题而定制设计的集成电路 存储芯片&#xff1a;DRAM 和 NAND Flash iPhone…...

arm day 7

完成字符串收发函数的封装并且验证现象&#xff0c;一个字符串发送接受后会有‘\n’ \r src/uart.c #include"uart.h"void uart4_init() {//设置UART4的RCc时钟使能//RCC_MP_APB1ENSETR[16]->1RCC->MP_APB1ENSETR | (0x1<<16);//设置GPIOB和GPIOG的时钟…...

Java基础面试-面向对象

什么是面向对象&#xff1f; 对比面向过程&#xff0c;是两种不同的处理问题角度 面向过程更注重事情的每一个步骤及顺序&#xff0c;面向对象更注重事情有哪些参与者&#xff08;对象&#xff09;&#xff0c;及各自需要做什么 比如洗衣机洗衣服 面向过程会将任务拆解成一系…...

GCC vs. G++:C 与 C++ 编译器的差异和比较

本文将介绍 GCC&#xff08;GNU Compiler Collection&#xff09;和 G 编译器的区别&#xff0c;并对它们在 C 和 C 程序开发中的特性和用法进行比较和总结。 引言 在 C 和 C 程序开发中&#xff0c;选择合适的编译器是至关重要的。GCC&#xff08;GNU Compiler Collection&a…...

MAC m系列docker login报错

错误&#xff1a;ERROR: failed to solve: XXX error getting credentials - err: exit status 1, out: 解决&#xff1a; vi ~/.docker/config.jsonzsxzsx [15时55分55秒] [~] { {"auths": {"harbor-g42c.corp.matrx.team": {"auth": "…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架&#xff0c;专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用&#xff0c;其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退

1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间&#xff0c; 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点&#xff0c;不需要开启数据库闪回。…...

从WWDC看苹果产品发展的规律

WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会&#xff0c;其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具&#xff0c;对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析&#xff0c;形成了这份…...

【入坑系列】TiDB 强制索引在不同库下不生效问题

文章目录 背景SQL 优化情况线上SQL运行情况分析怀疑1:执行计划绑定问题?尝试:SHOW WARNINGS 查看警告探索 TiDB 的 USE_INDEX 写法Hint 不生效问题排查解决参考背景 项目中使用 TiDB 数据库,并对 SQL 进行优化了,添加了强制索引。 UAT 环境已经生效,但 PROD 环境强制索…...

深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法

深入浅出&#xff1a;JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中&#xff0c;随机数的生成看似简单&#xff0c;却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥&#xff0c;还是创建安全令牌&#xff0c;随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

学校招生小程序源码介绍

基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码&#xff0c;专为学校招生场景量身打造&#xff0c;功能实用且操作便捷。 从技术架构来看&#xff0c;ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务&#xff0c;FastAdmin加速开发流程&#xff0c;UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...