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2024STM32巡回研讨会成都站打卡

线下活动 STM32全国研讨会

STMCU-管管回答时间：2024-9-5 13:56

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ST巡回研讨会成都站分享

STM32全国研讨会

STMCU-管管回答时间：2024-9-5 13:52

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STM32H743VIT6+LWIP Ping不通

STM32H7 开发板

JIATing 回答时间：2024-9-5 13:37

好的

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STM32H7B0 DMA搬运GPIO外设最大速率是多少啊？我目前最大只能跑到25Mhz

STM32H7 DMA

一加一回答时间：2024-9-5 11:42

使用的是通用DMA的DMA2，然后搬运GPIO输入信号

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基于STM32H743VIT6 + LWIP + FreeRTOS

STM32H7

JIATing 回答时间：2024-9-5 11:01

请问楼主这个问题怎么解决的呢，我也遇到了同样的问题

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请教关于CAN同时支持OBDII和J1939的问题

STM32F1

空耳回答时间：2024-9-5 09:16

轮询。根据协议内容差异去解析判断吧

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stm32 +lwip1.3.1 客户端异常导致网络ping不通

未设置标签

yanyan85119 回答时间：2024-9-5 09:16

楼主问题怎么解决的？

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STM32H743IIT6配置CAN如何同时接收标准帧和扩展帧？

STM32H7

Wjff 回答时间：2024-9-5 09:05

是这样吗，我这样试过也不行!(data/attachment/forum/202409/05/090448jbuaklaxvpzspiue.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/300 "image.png")

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STM32G474 mian()函数中变量被异常改写的问题

STM32G4 程序

废鱼回答时间：2024-9-4 18:42

检查是不是有野指针的操作，导致写入到这个地址。

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如何使用ST官网例程_LIN总线通讯_STM8AF

STM8

xmshao 回答时间：2024-9-4 18:03

这里提供的是完整源文件，肯定可以在IAR for STM8环境下使用。至于那个make目录及相关内容，如果想make成lib库文件也行，但不是必须的。

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下载到flash无法运行，开调试就能成功，是什么问题？

STM32F0

butterflyspring 回答时间：2024-9-4 17:29

开调试是指的连上 ST-LINK 么？如果是，那么检查一下供电和复位功能，最好量测一下上电复位信号是否正常。

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STM32F207VET6电源部分的CAP1、CAP2没有按要求接2.2uF为什么上电失败？

STM32F2

Glenxu 回答时间：2024-9-4 17:04

肯定说的是MCU,只不过不是你这个，举个例子而已，原则是“看电流”。很多有无线功能的MCU都是这样，平时工作电流并不大。我说的确实是2.2不够！手册上的都是最低的建议，是MCU本身，一般应用不可能没有任何外部电路和功能电路。

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STM8 LIN

STM8

stm8菜鸟回答时间：2024-9-4 14:42

求配置手顺

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STM8AF6266 LIN通讯实例

通讯

stm8菜鸟回答时间：2024-9-4 13:53

请问这个软件包，如何使用，软件平台是IAR STM8

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CubeAI如何加载caffe模型

STM32F4 STM32CubeMX STM32CubeAI

STMCU-管管回答时间：2024-9-3 16:04

以下是将 Caffe 模型转换为其他格式的一般步骤：使用 Caffe 转换工具：Caffe 提供了一些工具来将模型转换为其他格式。例如，你可以使用 caffe2onnx 工具将 Caffe 模型转换为 ONNX 格式，然后再将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 或 PyTorch 格式。转换为 ONNX 格式：首先，确保你有 Caffe 的 Python 接口安装在你的系统中。使用 caffe2onnx 转换工具，你可以将 .prototxt 和 .caffemodel 文件转换为 ONNX 格式。命令可能类似于：bash python -m caffe2onnx.convert --proto_file namexxx.prototxt --model_file namexxx.caffemodel --output_name namexxx.onnx 将 ONNX 转换为 TensorFlow 或 PyTorch：使用 ONNX 工具，如 onnx-tf 或 onnx-pytorch，将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 或 PyTorch 格式。TensorFlow 转换示例：bash python -m onnx_tf.backend_rep --onnx-model namexxx.onnx --output_model namexxx.pb PyTorch 转换示例：bash python -m onnx2pytorch namexxx.onnx namexxx.pth 加载转换后的模型：一旦你有了 TensorFlow 或 PyTorch 格式的模型，你就可以在 CubeAI 中加载它。请注意，转换过程可能会有一些复杂性，因为不同的模型架构和层可能需要特定的处理。此外，转换后的模型可能需要一些微调才能在新的环境中达到最佳性能。

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