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2023-05-03-Raspbian-Bullseye-ARM64-Lite-Version.img.xz

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简介：
这是Raspbian操作系统Bullseye版本的一个轻量级镜像文件，适用于支持ARM64架构的设备，特别优化了资源消耗和性能。 这是2023年5月发布的Raspberry Pi OS Lite (Bullseye) ARM64版本的镜像文件。该版本基于Debian Bullseye，并针对ARM64架构进行了优化，提供了一个精简的操作系统，适合低资源消耗的应用场景。文件格式为.img.xz，需解压后烧录到SD卡使用，请按照Raspberry Pi官方指南进行安装和配置。

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  • 2023-05-03-Raspbian-Bullseye-ARM64-Lite-Version.img.xz
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    这是Raspbian操作系统Bullseye版本的一个轻量级镜像文件，适用于支持ARM64架构的设备，特别优化了资源消耗和性能。 这是2023年5月发布的Raspberry Pi OS Lite (Bullseye) ARM64版本的镜像文件。该版本基于Debian Bullseye，并针对ARM64架构进行了优化，提供了一个精简的操作系统，适合低资源消耗的应用场景。文件格式为.img.xz，需解压后烧录到SD卡使用，请按照Raspberry Pi官方指南进行安装和配置。
     
  • Raspios-Bullseye-Arm64-Img
    优质
    Raspios-Bullseye-Arm64-Img 是专为树莓派设备设计的基于 Debian Bullseye 的 64位操作系统镜像，支持更广泛的硬件兼容性和性能优化。 raspios-bullseye-arm64.img
     
  • PHP 8.2 中文手册 【2023-04-03 更新】
    优质
    本手册为PHP 8.2提供全面的中文文档和教程，涵盖语法、函数及最新特性的详细介绍。更新至2023年4月3日，适合开发者快速查询与学习使用。 如果下载后无法浏览可能是文件被锁定，请在属性中进行解锁。重要的事情说三遍：如果下载后无法浏览可能是文件被锁定，请在属性中进行解锁；如果下载后无法浏览可能是文件被锁定，请在属性中进行解锁。PHP8.2手册的中文版可以从php.net获取，具体路径为：cn2.php.net/get/php_manual_zh.chm/from/a/mirror。
     
  • GeoLite2-City.mmdb 更新至2023年05月18日
    优质
    本资源提供MaxMind GeoLite2-City数据库的最新版本（更新至2023年05月18日），包含全球IP地址到地理位置的映射信息，适用于IP定位服务。 许多人难以从谷歌搜索下载GeoLite2-City.mmdb数据库，并且不一定能找到最新版本。我这里提供我自己账号下载的库，亲测可用。相关版本说明如下：Edition ID: GeoLite2-City；Format: GeoIP2 Binary (.mmdb) (APIs)；Updated: build_epoch=2023/5/18 database_type=GeoLite2-City。
     
  • 2020-02-13-Raspbian-Buster-Full.zip.torrent
    优质
    这是一份Raspbian Buster Full操作系统的压缩文件种子，适用于树莓派单板计算机，包含完整的桌面环境和预装软件。 树莓派系统全安装包2020-02-13-raspbian-buster-full.zip.torrent
     
  • C#中实现的Modbus RTU（包含01、03、05、06和16等功能码）
    优质
    本文介绍了在C#编程语言中实现Modbus RTU协议的方法，重点讲解了如何处理01、03、05、06和16等常用功能码的具体技术细节。 本项目使用了ModbusPoll虚拟串口软件VSPD、modsim32及modscan32，并包含一个用C#编写的Windows窗体应用程序。 要进行通信，请先在modsim32中连接到串口2，然后让程序连接至串口3以实现与modsim32的读写操作。 该代码实现了五个Modbus功能码：01、03、05、06和16的功能： - 功能码 01: 用于读取线圈开关。 - 功能码 03: 获取寄存器值。 - 功能码 05: 设置单个线圈的状态。 - 功能码 06: 更新单一寄存器的数值。 - 功能码 16: 批量写入多个寄存器。
     
  • Yolov5-Lite
    优质
    Yolov5-Lite是基于YOLOv5的目标检测模型的轻量化版本，旨在减少计算资源需求的同时保持较高的检测精度，适用于边缘设备和移动应用。 采用yoloV5-lite进行数字识别，在树莓派4B上进行了移植。配置好环境后可以直接使用该模型，帧率较低，大约每秒3帧左右。
     
  • Lite-HRNet_Model.zip
    优质
    Lite-HRNet_Model是一款轻量级的人体姿态估计模型，基于HRNet架构优化而成，适用于实时应用和移动设备，提供高效准确的姿态关键点检测。 CVPR 2021的Lite-HRNet模型文件可以在官方GitHub上找到：由于谷歌网盘下载不便，已经将相关文件打包以便于下载。