Chat took too long to get ready.Please ensure...<VSCode\Copilot>

Chat took too long to get ready.Please ensure...<VSCode\Copilot>

在VScode里面,应用Copilot提问,无法解决问题,该怎么解决呢?

1、在vscode里面,按键  ctrl + shift + p,输入setting,即看到setting.json文件

2、在setting.json文件中添加下面两行

  "github.copilot.nextEditSuggestions.enabled": true,
  "chat.extensionUnification.enabled":false,

参考图片25、26行

3、保存,重启vscode

4、重启后,点击vscode左下角人头像,查看是否有让授权Copilot的,如果有点击一下授权,解决!!!

如果这样无法解决,建议检查账号是不是不能使用Copilot功能了

Read more

2023年电赛H题(信号分离装置)-FPGA+stm32解法

2023年电赛H题(信号分离装置)-FPGA+stm32解法

目录 前言 题目 解题思路 基本框架 代码思路 第一部分(FPGA的FIFO以及串口发送接收) 1.FIFO 2.(FPGA串口发送) 3.FPGA串口接收 4.总结 第二部分(stm32接收数据进行FFT识别波形以及频率并发送) 1.stm32串口接收 2.stm32进行FFT 3.stm32串口发送 第三部分(FPGA得到波形与频率后生成波形) 第四部分(FPGA锁相) 1.鉴相 2.环路滤波 3.反馈 第五部分(DAC输出) 第六部分(移相) 1.按键消抖 2.按键设置相位差 3.数码管显示相位 第七部分(FPGA代码总结) 后记 前言 本文章除开要求一使用的增益为一的加法器以外,其余皆由FPGA+

旋转框 YOLO 训练代码(YOLOv8-OBB)如何训练无人机视角下多模态红外可见光红外对齐车辆目标检测数据集 多模态目标检测 (RGB + IR 融合) - 旋转目标检测 (带方向角的车辆定位)

旋转框 YOLO 训练代码(YOLOv8-OBB)如何训练无人机视角下多模态红外可见光红外对齐车辆目标检测数据集 多模态目标检测 (RGB + IR 融合) - 旋转目标检测 (带方向角的车辆定位)

无人机视角下RGB+红外对齐车辆目标检测数据集 模态与视角:无人机搭载双光相机,同时采集 RGB + 红外,成对图像,对应同一视角的交通场景。 规模与分辨率:共 28,439 对 RGB-IR 图像(56,878 张),图像尺寸约 840×712 标注与类别:五类车辆目标——car、truck、bus、van、freight car,提供带方向角的 bbox,适合做多模态检测与旋转框检测 。1 1 “无人机视角下RGB+红外对齐车辆目标检测数据集”的结构化表格描述: 属性类别详细描述数据集名称UAV-RGB-IR-Vehicle(无人机双光车辆检测数据集)采集平台无人机搭载同步双光相机(可见光 + 热红外)成像模态成对图像: • RGB(可见光) • IR(热红外) → 严格时空对齐,同一视角、

【CS创世SD NAND征文】为无人机打造可靠数据仓:工业级存储芯片CSNP32GCR01-AOW在飞控系统中的应用实践

【CS创世SD NAND征文】为无人机打造可靠数据仓:工业级存储芯片CSNP32GCR01-AOW在飞控系统中的应用实践

一、引言:无人机时代的数据存储挑战 在无人机(UAV)技术飞速发展的今天,其应用范畴早已突破消费级航拍的界限,深度渗透至测绘勘察、基础设施巡检、精准农业、安防监控乃至国防军事等工业级领域。每一次精准的自动巡航、每一帧高清图像的实时图传、每一条飞行轨迹的忠实记录,都离不开飞控系统这颗"大脑"的精密运算。然而,大脑的决策依赖于记忆与学习,而承担这一"记忆"任务的存储单元,其可靠性直接决定了飞行任务的成败与数据的价值。一次意外的数据丢失或存储故障,不仅可能导致珍贵的测绘数据付诸东流,造成重大的经济损失,甚至可能引发严重的飞行安全事故。因此,为无人机飞控系统选择一款高性能、高可靠的存储芯片,已成为行业设计中不可或缺的关键一环。 本文将围绕基于全志MR100主控平台与CS创世SD NAND(具体型号:CSNP32GCR01-AOW)构建的新一代无人机飞控存储方案,深入探讨工业级存储芯片如何为高端无人机赋予稳定、可靠的"数据生命线",助力无人机技术在各个领域发挥更大的价值。 二、应用产品介绍:无人机飞控系统——空中机器人的智能核心