有过modem开发经验的来看看

c#上位机开发教程

在单片机项目开发中，上位机也是一个很重要的部分，主要用于数据显示（波形、温度等）、用户控制（LED，继电器等），下位机（单片机）与 上位机之间要进行数据通信的两种方式都是基于串口的：USB转串口 —— 上位机和下位机通过USB转串口连接线直接相连进行数据交互串口转WIFI（ESP8266）—— 上位机和下位机基于TCP/IP协议通过以太网或者WIFI传输数据串口转蓝牙（HC-06）—— 不多用，暂不介绍。

C# Rectangle实战：从碰撞检测到精准图片裁剪

在图形编程和游戏开发中，矩形（Rectangle）是处理2D空间关系的基础数据结构，其核心原理在于通过坐标和尺寸定义区域，并利用高效的数学运算进行空间关系判断。这一特性使其在碰撞检测和图像处理领域具有重要技术价值，能够显著提升应用的交互精准度和性能。具体到应用场景，在游戏开发中，矩形常用于实现高效的轴对齐包围盒（AABB）碰撞检测；在图像处理中，则用于定义兴趣区域（ROI）并完成精准的坐标映射与裁剪。本文正是基于碰撞检测和图片裁剪这两个高频需求，深入剖析C#中System.Drawing.Rectangle

C#集成SAM模型实现桌面端一键抠图：ONNX Runtime实战指南

图像分割是计算机视觉的核心任务之一，旨在将图像划分为多个有意义的区域或对象。其原理通常基于深度学习模型学习像素级特征，实现精准的物体识别与边界划分。这项技术的核心价值在于能够自动化处理复杂的视觉信息，极大地提升了图像编辑、内容创作和自动化检测的效率。在实际应用中，图像分割广泛应用于智能抠图、医学影像分析、自动驾驶场景理解等领域。本文聚焦于将前沿的Segment Anything Model（SAM）这一强大的提示驱动分割模型，通过ONNX Runtime部署到C#桌面环境中，解决了传统Python方案部署复

C#连连看源码拆解：WinForms数据模型与连通算法实现

游戏开发中，数据层与界面层的解耦是保证项目可维护性的重要设计思想。以 C# 与 WinForms 技术栈为例，开发者常通过二维数组维护棋盘状态，并利用 PictureBox 与 ImageList 完成图块渲染与点击交互，从而实现‘逻辑与视图分离’。在此基础上，路径连通判断作为消除类游戏的核心算法，需处理直连、单拐角、双拐角三类情况，并结合棋盘外围虚拟空位避免边缘误判。Fisher-Yates 洗牌算法则能保证初始化时每个图块均成对出现，规避无解死局。这些技术不仅适用于连连看开发，也可迁移至其他配对、棋牌或

C#调用YOLOv8 ONNX实现人体计数的工程落地全链路

ONNX Runtime是跨平台AI推理的核心中间件，支持将PyTorch、TensorFlow等训练框架导出的模型在C#中高效执行；YOLOv8作为主流单阶段目标检测模型，其anchor-free结构与动态输出张量对C#端预处理、张量解析和后处理提出特殊要求。本文聚焦工业级C#视觉上位机场景，详解ONNX模型导出兼容性（opset15）、输入预处理（letterbox缩放）、输出结构逆向解析（84×8400张量拆解）、NMS阈值调优及IoU目标跟踪等关键技术环节，覆盖WinForm实时计数系统从VS202