__int64 eptAddr = USBDevice->EndPoints[2]->Address;//HexToInt(addr); BulkInEpt = (CCyBulkEndPoint *) USBDevice->EndPointOf((UCHAR)eptAddr);帮我解释一下

时间: 2024-04-10 17:32:23 浏览: 110
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p4-hello-endpoints:云 p4 hello-endpoints

这段代码中，首先定义了一个__int64类型的变量eptAddr，它用来存储USB设备的第3个端点（EndPoints[2]）的地址。这个地址可以是一个十六进制值，需要转换为整数（可能使用了HexToInt函数，但该函数在代码中并未提到）。 接下来，通过USBDevice对象的EndPointOf函数，将整数类型的eptAddr转换为CCyBulkEndPoint类型的指针，并将结果赋值给BulkInEpt变量。这样就得到了指向USB设备的输入端点（Bulk In Endpoint）的指针。 总的来说，这段代码的作用是获取USB设备的特定端点的地址，并将其转换为对应的端点指针。
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解析/*--------------------------------------------------------------------------*/ /** * @brief UAC Class Initial * * @param[in] None * * @return None * * @details This function is used to configure endpoints for UAC class */ void UAC_Init(void) { /* Init setup packet buffer */ /* Buffer for setup packet -> [0 ~ 0x7] */ USBD->STBUFSEG = SETUP_BUF_BASE; /*****************************************************/ /* EP0 ==> control IN endpoint, address 0 */ USBD_CONFIG_EP(EP0, USBD_CFG_CSTALL | USBD_CFG_EPMODE_IN | 0); /* Buffer range for EP0 */ USBD_SET_EP_BUF_ADDR(EP0, EP0_BUF_BASE); /* EP1 ==> control OUT endpoint, address 0 */ USBD_CONFIG_EP(EP1, USBD_CFG_CSTALL | USBD_CFG_EPMODE_OUT | 0); /* Buffer range for EP1 */ USBD_SET_EP_BUF_ADDR(EP1, EP1_BUF_BASE); /*****************************************************/ /* EP2 ==> Isochronous IN endpoint, address 1 */ //USBD_CONFIG_EP(EP2, USBD_CFG_EPMODE_IN | ISO_IN_EP_NUM | USBD_CFG_TYPE_ISO); USBD_CONFIG_EP(EP2, USBD_CFG_EPMODE_IN | BULK_IN_EP_NUM); /* Buffer offset for EP2 */ USBD_SET_EP_BUF_ADDR(EP2, EP2_BUF_BASE); /*****************************************************/ /* EP3 ==> Isochronous OUT endpoint, address 2 */ //USBD_CONFIG_EP(EP3, USBD_CFG_EPMODE_OUT | ISO_OUT_EP_NUM | USBD_CFG_TYPE_ISO); USBD_CONFIG_EP(EP3, USBD_CFG_EPMODE_OUT | BULK_OUT_EP_NUM); /* Buffer offset for EP3 */ USBD_SET_EP_BUF_ADDR(EP3, EP3_BUF_BASE); /* trigger receive OUT data */ USBD_SET_PAYLOAD_LEN(EP3, EP3_MAX_PKT_SIZE); }

对于每个端点，都使用 USBD_CONFIG_EP 函数进行配置，使用 USBD_SET_EP_BUF_ADDR 函数设置它的缓冲区地址。最后，配置了 EP2 和 EP3，分别是 Isochronous IN 和 Isochronous OUT 端点，地址分别是 1 和 2。但是，...
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Java 中的 Google Cloud Endpoints 框架应用程序。 将appengine-web.xml中application的值更新为您已在 App Engine 管理控制台中注册并希望用于托管此示例的实例的应用 ID。 将您的 API 方法添加到src/main/java/...

ETCDCTL API=3 /usr/local/bin/etcdctl \ --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \ --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt \ --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key \ --endpoints=”https://127.0.0.1:2379” snapshot save /root/etcd.db

其中--cacert参数指定了使用的CA证书，--cert和--key参数指定了用于验证etcd服务器的客户端证书和密钥，--endpoints参数指定了etcd服务器的主机和端口，snapshot save /root/etcd.db则是指将etcd数据保存至/root/...

Esclient->indices()->exists 返回不是布尔类型的

$existsResponse = $esClient->indices()->exists(['index' => 'your_index_name'])->execute(); $exists = $existsResponse->isExists(); if ($exists) { echo "索引存在"; } else { echo "索引不存在"; } ...

public static void fitLineSubPixel(Mat srcImage, List fitPList, ref Point2f p1, ref Point2f p2) { if (fitPList.Count < 2) return; MatOfPoint2f matFitPList = new MatOfPoint2f(); matFitPList.FromList(fitPList); // Compute the initial line estimate using cv::fitLine() Mat line = new Mat(); Cv2.FitLine(matFitPList, line, DistanceTypes.L2, 0, 0.01, 0.01); // Extract the line parameters float vx = line.At<float>(0, 0); float vy = line.At<float>(1, 0); float x0 = line.At<float>(2, 0); float y0 = line.At<float>(3, 0); // Compute the endpoints of the line segment float lefty = (-x0 * vy / vx) + y0; float righty = ((srcImage.Width - x0) * vy / vx) + y0; // Refine the endpoints to subpixel accuracy using cv::fitLine() again MatOfPoint2f subMatFitPList = new MatOfPoint2f(); subMatFitPList.FromArray(new Point2f[] { new Point2f(0, lefty), new Point2f(srcImage.Width - 1, righty) }); Cv2.FitLine(subMatFitPList, line, DistanceTypes.L2, 0, 0.01, 0.01); vx = line.At<float>(0, 0); vy = line.At<float>(1, 0); x0 = line.At<float>(2, 0); y0 = line.At<float>(3, 0); // Update the endpoints based on the refined line estimate lefty = (-x0 * vy / vx) + y0; righty = ((srcImage.Width - x0) * vy / vx) + y0; p1 = new Point2f(0, lefty); p2 = new Point2f(srcImage.Width - 1, righty); }未能找到类型或命名空间名“MatOfPoint2f”(是否缺少 using 指令或程序集引用?，请生成新程序

看起来这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的，但是编译器报错未能找到类型或命名空间名“MatOfPoint2f”，可能是缺少了相关的using指令或者程序集引用。请确保你的项目引用了OpenCV库，并且在代码文件开头添加了...

这段代码 def generate_npc(): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) # if blueprint.has_attribute('driver_id'): # driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) # blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') start_point =carla.Location(x=npc_startpoints[i][0], y=npc_startpoints[i][1], z=npc_startpoints[i][2]) end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation(yaw=0)) #0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 carla.Rotation() 中，参数 yaw 表示偏航角度，即车辆或物体相对于地图坐标系（东北天）的旋转角度，以度为单位。0度表示车辆或物体朝向东方，180度表示车辆或物体朝向西方。 target_location = carla.Transform(end_point, carla.Rotation(yaw=180)) # 创建目标Transform对象 # print('aaaaa') #--- NPC =world.spawn_actor(blueprint, transform) #已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) # 设置Vehicle的位置和朝向 NPC.set_transform(target_location) return NPC global NPC NPC = generate_npc() global blueprint global transform def reset_npc(): NPC.destroy() NPC=generate_npc()报错 ^ SyntaxError: name 'NPC' is assigned to before global declaration

end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation(yaw=0)) #0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 ...

@FeignClient( name = "vector-music-score", path = "/score/v1" )

In summary, this annotation is used to create a client interface to communicate with a microservice called "vector-music-score" that has RESTful endpoints under the path "/score/v1".

for k in range(5): # 在这里写上循环体的代码 for i in range(1): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) # if blueprint.has_attribute('driver_id'): # driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) # blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') start_point = carla.Location(x=npc_startpoints[i][0], y=npc_startpoints[i][1], z=npc_startpoints[i][2]) end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation( yaw=0)) # 0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 carla.Rotation() 中，参数 yaw 表示偏航角度，即车辆或物体相对于地图坐标系（东北天）的旋转角度，以度为单位。0度表示车辆或物体朝向东方，180度表示车辆或物体朝向西方。 target_location = carla.Transform(end_point, carla.Rotation(yaw=180)) # 创建目标Transform对象 print('aaaaa') # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam NPC = world.spawn_actor(blueprint, transform) # 已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) # 设置Vehicle的位置和朝向 NPC.set_transform(target_location) while NPC.get_location().distance(end_point) > 2.0: time.sleep(0.1) # 销毁车辆 NPC.destroy()报错Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

你贴上来的代码中存在多层循环嵌套，但缺少了父循环的定义，导致程序无法正常运行。你需要在 while True 或 for 循环外部套上一个 for 循环，来控制外部循环的次数，如： for j in range(100): # 外层循环，...

为一个2*2的线性方程设计一个名为LinearEquation的类： ax+by=e cx+dy=f x= (ed-bf)/(ad-bc) y= (af-ec)/(ad-bc) 这个类包括： 1）私有数据域a、b、c、d、e和f; 2)一个参数为a、b、c、d、e、f的构造方法； 3）a、b、c、d、e、f的六个get方法； 4）一个名为isSolvable()的方法，如果ad-bc不为0则返回true; 5)方法getX()和getY()返回这个方程的解。 假设两条直线相交。第一条直线上面的两个点是（x1,y1）和（x2,y2）,第二条直线上的两个点是(x3,y3)和（x4,y4）。两条直线的交点可以通过下面的线性方程组求解： （y1 - y2）x – (x1 - x2)y = (y1 - y2)x1 – (x1 - x2)y1 （y3 - y4）x – (x3 - x4)y = (y3 - y4)x3 – (x3 - x4)y3 编java写一个程序，提示用户输入这四个点，然后使用LinearEquation类来求解并显示这两条直线的交点。

System.out.print("Enter the endpoints of the second line: "); double x3 = scanner.nextDouble(); double y3 = scanner.nextDouble(); double x4 = scanner.nextDouble(); double y4 = scanner.nextDouble...

分析以下代码并给出注释function plotDecisionBoundary(theta, X, y) % Plot Data plotData(X(:,2:3), y);%绘制样本点 hold on if size(X, 2) <= 3%输入数据为2维 % Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % Calculate the decision boundary line plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % Plot, and adjust axes for better viewing plot(plot_x, plot_y) % Legend, specific for the exercise legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else % Here is the grid range u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); % Evaluate z = theta*x over the grid for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta; end end z = z'; % important to transpose z before calling contour % Plot z = 0 % Notice you need to specify the range [0, 0] contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off end

plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % 计算决策边界直线 plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % 绘制直线，并调整坐标轴以便更好的观察 plot(plot_x, plot_y) % 指定图例，用于本...

% eta数据 % 输入:24个激光干涉数据 % 输出:6列eta数据 function [eta,etatstart,etaNpoints]=etadata(t0,sci,scib,tao,epsilon) global Fs M m1 m2 m3 m4 m5 m6; Npoints=length(sci(:,1)); prePoints=10*Fs+2*M; endPoints=2*M; etaNpoints=Npoints-prePoints-endPoints; etatstart=t0+prePoints/Fs; eta=zeros(etaNpoints,12); epsilon1=epsilon(:,1);epsilon2=epsilon(:,2);epsilon3=epsilon(:,3); epsilon4=epsilon(:,4);epsilon5=epsilon(:,5);epsilon6=epsilon(:,6); tao1=tao(:,1);tao2=tao(:,2);tao3=tao(:,3); tao4=tao(:,4);tao5=tao(:,5);tao6=tao(:,6); for ii=prePoints+1:prePoints+etaNpoints ti=t0+(ii-1)/Fs; Ltime=lasertravelTime(ti,0); delay0=Ltime(1:6)*Fs; delay0M=ceil(delay0); delay0e=delay0M-delay0; doppler0=1-Ltime(7:12); d3epsilon5tao5=epsilon5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1)-tao5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1); d1epsilon6tao6=epsilon6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1)-tao6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1); d2epsilon4tao4=epsilon4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1)-tao4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1); d5epsilon3tao3=epsilon3(ii-delay0M(5)+M:-1:ii-delay0M(5)-M+1)-tao3(ii-delay0M(5)+M:-1:ii-delay0M(5)-M+1); d6epsilon1tao1=epsilon1(ii-delay0M(6)+M:-1:ii-delay0M(6)-M+1)-tao1(ii-delay0M(6)+M:-1:ii-delay0M(6)-M+1); d4epsilon2tao2=epsilon2(ii-delay0M(4)+M:-1:ii-delay0M(4)-M+1)-tao2(ii-delay0M(4)+M:-1:ii-delay0M(4)-M+1); d3tao2tao5=tao2(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1)-tao5(ii-delay0M(3)+M:-1:ii-delay0M(3)-M+1); d1tao3tao6=tao3(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1)-tao6(ii-delay0M(1)+M:-1:ii-delay0M(1)-M+1); d2tao1tao4=tao1(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1)-tao4(ii-delay0M(2)+M:-1:ii-delay0M(2)-M+1); eta(ii-prePoints,1)=sci(ii,1)-(epsilon(ii,1)-tao(ii,1))/2-doppler0(3)*fracdelay(delay0e(3))*(d3epsilon5tao5+ d3tao2tao5)/2; eta(ii-prePoints,2)=sci(ii,2)-(epsilon(ii,2)-tao(ii,2))/2-doppler0(1)*fracdelay(delay0e(1))*(d1epsilon6tao6+ d1tao3tao6)/2; eta(ii-prePoints,3)=sci(ii,3)-(epsilon(ii,3)-tao(ii,3))/2-doppler0(2)*fracdelay(delay0e(2))*(d2epsilon4tao4+ d2tao1tao4)/2; eta(ii-prePoints,4)=sci(ii,4)-(epsilon(ii,4)-tao(ii,4))/2-doppler0(5)*fracdelay(delay0e(5))*d5epsilon3tao3/2+(tao(ii,1)-tao(ii,4))/2; eta(ii-prePoints,5)=sci(ii,5)-(epsilon(ii,5)-tao(ii,5))/2-doppler0(6)*fracdelay(delay0e(6))*d6epsilon1tao1/2+(tao(ii,2)-tao(ii,5))/2; eta(ii-prePoints,6)=sci(ii,6)-(epsilon(ii,6)-tao(ii,6))/2-doppler0(4)*fracdelay(delay0e(4))*d4epsilon2tao2/2+(tao(ii,3)-tao(ii,6))/2; eta(ii-prePoints,7)=(scib(ii,1)-sci(ii,1))/m5; eta(ii-prePoints,8)=(scib(ii,2)-sci(ii,2))/m6; eta(ii-prePoints,9)=(scib(ii,3)-sci(ii,3))/m4; eta(ii-prePoints,10)=(scib(ii,4)-sci(ii,4))/m3; eta(ii-prePoints,11)=(scib(ii,5)-sci(ii,5))/m1; eta(ii-prePoints,12)=(scib(ii,6)-sci(ii,6))/m2; end end

在函数中，首先计算出预先点数 prePoints 和结束点数 endPoints，以及 eta 数据的点数 etaNpoints 和起始时间 etatstart。然后，将输入数据中的 epsilon 和 tao 按列分别赋值给对应的变量 epsilon1~6 和 tao1~6。 ...

出错 detect_lake_line_bay (line 9) endpoints = bwmorph(bw, 'endpoints');

这个错误可能是由于函数bwmorph的第二个参数'endpoints'导致的。该参数只能用于二值化的骨架化或者去噪后的图像，而不能用于二值化的原始图像。 您可以尝试将第7行和第8行的代码： matlab se = strel('disk...

这个依赖不存在 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-etcd</artifactId> <version>3.0.1</version></dependency>

<groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-etcd</artifactId> <version>2.2.4.RELEASE</version> </dependency> 同时，我也注意到在上一个回答中缺少一些必要的配置...

bw = imread('image.jpg'); % 对图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声 se = strel('disk', 2); bw = imopen(bw, se); % 执行端点检测 endpoints = endpoints_detection(bw); % 判断图形类型 if sum(endpoints(:)) == 0 disp('该图形是一个湖泊。'); else % 执行骨架化操作 skel = skeletonize(bw); % 获取端点坐标 endpoints_coord = get_endpoints_coord(endpoints); % 计算两个端点之间的距离 d = pdist(endpoints_coord); % 判断图形类型 if d <= 2 disp('该图形是一个海湾。'); else disp('该图形是一条线。'); end end % 端点检测函数 function endpoints = endpoints_detection(bw) % 初始化端点矩阵 endpoints = false(size(bw)); % 检测端点 for i = 2:size(bw, 1) - 1 for j = 2:size(bw, 2) - 1 if bw(i, j) == 1 % 判断当前像素是否为端点 neighbors = bw(i-1:i+1, j-1:j+1); if sum(neighbors(:)) == 2 if neighbors(1, 2) + neighbors(2, 1) + neighbors(2, 3) + neighbors(3, 2) == 1 endpoints(i, j) = 1; end end end end end end % 骨架化函数 function skel = skeletonize(bw) % 初始化骨架化结果 skel = false(size(bw)); % 迭代骨架化过程，直到无法再进行骨架化 last = zeros(size(bw)); while any(bw(:)) eroded = imerode(bw, strel('disk', 1)); temp = imdilate(eroded, strel('disk', 1)); subtracted = bw - temp; skel = skel | subtracted; bw = eroded; if isequal(last, bw) break; end last = bw; end end % 获取端点坐标函数 function endpoints_coord = get_endpoints_coord(endpoints) [y, x] = find(endpoints); endpoints_coord = [x, y]; end

这段代码是用 MATLAB 实现的图像分析程序，通过对输入的图像进行腐蚀和膨胀操作去除噪声，然后执行端点检测和骨架化...如果端点数为 2 且两个端点之间的距离小于等于 2，说明该图形是一个海湾；否则，该图形为一条线。
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资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具，这些组件共同作用，使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时，开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像，还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分，它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中，系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如，Linux系统镜像通常包含了内核（kernel）、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时，开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分，它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常，工具链包括编译器（如GCC）、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中，开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如，如果原平台使用ARM架构，而目标平台使用x86架构，则需要重新编译源代码，生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链，系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括： - 启动加载程序（Bootloader）：负责初始化硬件设备，加载操作系统。 - 驱动程序：使得操作系统能够识别和管理硬件资源，如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具：用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具：用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在，方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容： - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明，包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时，开发者首先需要下载对应的文件包，解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中，开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验，以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说，系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起，以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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