嵌入式开发笔记（1）：基础概念与开发环境搭建 嵌入式系统概述 嵌入式系统是一种专为特定功能设计的计算机系统，通常嵌入在更大的设备中，如家电、汽车、医疗设备等。其核心特点包括实时性、低功耗、资源受限和高可靠性。常见的嵌入式处理器架构包括ARM、MIPS和RISC-V。 硬件选型与开发板 选择合适的硬件平台是嵌入式开发的第一步。常见的开发板包括：  STM32系列：基于ARM Cortex-M内核，适合低功耗应用。 Raspberry Pi：基于ARM Cortex-A系列，适合Linux嵌入式开发。 ESP32：集成Wi-Fi和蓝牙，适合物联网项目。  开发前需确认硬件资源（CPU性能、内存、外...

STUN服务器简介 STUN（Session Traversal Utilities for NAT）是一种网络协议，用于帮助客户端发现其NAT（网络地址转换）类型及公网IP地址。通过STUN服务器，客户端可以绕过NAT限制，实现P2P通信，广泛应用于VoIP、视频通话等场景。 NAT穿透原理 NAT设备通过映射内部私有IP和端口到公网IP和端口实现网络通信。STUN协议通过以下机制实现穿透：  地址发现：客户端向STUN服务器发送请求，服务器返回客户端的公网IP和端口。 NAT类型检测：根据响应判断NAT类型（如完全锥形、受限锥形、端口受限锥形或对称NAT）。 穿透策略：对称NAT需要额外技...

随机试验中异质性处理效应的机器学习因果推断方法 在随机对照试验（RCT）中，传统平均处理效应（ATE）的估计可能掩盖不同子群体间的异质性处理效应（HTE）。机器学习方法通过数据驱动的方式，能够更灵活地捕捉这种异质性。 因果森林与元学习器框架 因果森林（Causal Forest）是基于随机森林的扩展，专门用于HTE估计。其核心思想是通过递归分区样本空间，使每个叶节点内的处理效应尽可能同质。数学表达为： $$ \hat{\tau}(x) = \frac{1}{|{i:X_i \in L(x)}|} \sum_{i:X_i \in L(x)} (Y_i(1) - Y_i(0)) $$ 其中$L(x...

向量化与矩阵化的概念 向量化（Vectorization）和矩阵化（Matrixization）是深度学习中的核心优化技术，旨在通过将计算任务转换为高效的矩阵运算，充分利用现代硬件（如GPU）的并行计算能力。向量化通常指将循环操作转换为向量或矩阵运算，而矩阵化则是将更高维度的数据（如张量）转换为矩阵形式，以适配线性代数库的优化实现。 向量化的优势 向量化能显著提升计算效率，减少显式循环的使用。例如，在Python中，使用NumPy的向量化操作比纯Python循环快数十倍。深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的底层实现均依赖向量化技术。 CPU和GPU的SIMD（单指令多数据）...