有没有C#可编程的开发板
时间: 2023-07-12 22:05:11 浏览: 19
当然有！以下是一些常见的支持C#编程的开发板：
1. Netduino - 这是一个基于.NET微框架和C#编程语言的开源电子平台。
2. GHI Electronics - 他们提供了一系列基于.NET微框架和C#编程语言的开发板，如FEZ Panda、FEZ Cerberus等。
3. Arduino - 虽然Arduino本身是基于C/C++编程语言的，但是也支持通过.NET框架进行C#编程。
4. Raspberry Pi - 它是一种基于Linux的开发板，支持多种编程语言，包括C#。
希望这些信息能帮助到你。
相关推荐
最新推荐
启明欣欣stm32f103rct6开发板原理图
启明欣欣stm32f103rct6开发板原理图 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈...
Xilinx KC705开发板原理图
Xilinx KC705开发板原理图 Xilinx KC705开发板原理图 Xilinx KC705开发板原理图 Xilinx KC705开发板原理图
Linux开发板启动需要登录密码设置方法
在编译busybox的时候把相关的选项选上，就可以支持用户密码登录了，见下图。 编译好busybox之后，在可执行文件中，可以找一个文件名为login的软链接，就是负责用户验证登录的。
nucleo-g070RB开发板-数据手册
nucleo-g070RB开发板-数据手册，包含开发板的资源介绍，以及功能特性等，可查阅原理图及板框尺寸图。
sylixos 学习板 全志T3开发板简介.pdf
sylixos 学习板 全志T3开发板具有高性能，低功耗 稳定可靠等优势。适用于工业级控制产品，目标工业产品控制，人工智能，开发学习等。对标树莓派。
学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx
学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx
ELECTRA风格跨语言语言模型XLM-E预训练及性能优化
+v：mala2277获取更多论文×XLM-E：通过ELECTRA进行跨语言语言模型预训练ZewenChi，ShaohanHuangg，LiDong，ShumingMaSaksham Singhal，Payal Bajaj，XiaSong，Furu WeiMicrosoft Corporationhttps://github.com/microsoft/unilm摘要在本文中，我们介绍了ELECTRA风格的任务（克拉克等人。，2020b）到跨语言语言模型预训练。具体来说，我们提出了两个预训练任务，即多语言替换标记检测和翻译替换标记检测。此外，我们预训练模型，命名为XLM-E，在多语言和平行语料库。我们的模型在各种跨语言理解任务上的性能优于基线模型，并且计算成本更低。此外，分析表明，XLM-E倾向于获得更好的跨语言迁移性。76.676.476.276.075.875.675.475.275.0XLM-E（125K）加速130倍XLM-R+TLM（1.5M）XLM-R+TLM（1.2M）InfoXLMXLM-R+TLM（0.9M）XLM-E（90K）XLM-AlignXLM-R+TLM（0.6M）XLM-R+TLM（0.3M）XLM-E（45K）XLM-R0 20 40 60 80 100 120触发器（1e20）1介绍使�
docker持续集成的意义
Docker持续集成的意义在于可以通过自动化构建、测试和部署的方式，快速地将应用程序交付到生产环境中。Docker容器可以在任何环境中运行，因此可以确保在开发、测试和生产环境中使用相同的容器镜像，从而避免了由于环境差异导致的问题。此外，Docker还可以帮助开发人员更快地构建和测试应用程序，从而提高了开发效率。最后，Docker还可以帮助运维人员更轻松地管理和部署应用程序，从而降低了维护成本。
举个例子，假设你正在开发一个Web应用程序，并使用Docker进行持续集成。你可以使用Dockerfile定义应用程序的环境，并使用Docker Compose定义应用程序的服务。然后，你可以使用CI
红楼梦解析PPT模板：古典名著的现代解读.pptx
红楼梦解析PPT模板：古典名著的现代解读.pptx
大型语言模型应用于零镜头文本风格转换的方法简介
+v：mala2277获取更多论文一个使用大型语言模型进行任意文本样式转换的方法Emily Reif 1页 达芙妮伊波利托酒店1，2 * 袁安1 克里斯·卡利森-伯奇（Chris Callison-Burch）Jason Wei11Google Research2宾夕法尼亚大学{ereif，annyuan，andycoenen，jasonwei}@google.com{daphnei，ccb}@seas.upenn.edu摘要在本文中，我们利用大型语言模型（LM）进行零镜头文本风格转换。我们提出了一种激励方法，我们称之为增强零激发学习，它将风格迁移框架为句子重写任务，只需要自然语言的指导，而不需要模型微调或目标风格的示例。增强的零触发学习很简单，不仅在标准的风格迁移任务（如情感）上，而且在自然语言转换（如“使这个旋律成为旋律”或“插入隐喻”）上都表现出了1介绍语篇风格转换是指在保持语篇整体语义和结构的前提下，重新编写语篇，使其包含其他或替代的风格元素。虽然�