from pyb import UART,LED

时间: 2024-12-24 10:38:25 浏览: 47
`from pyb import UART, LED` 这行代码是在MicroPython环境中使用的，它导入了两个模块：UART（通用异步接收发送器）和LED（发光二极管）。在Pyboard等基于STM32的微控制器平台中，UART用于串行通信，例如连接传感器、设备或者与其他控制器进行数据交换，而LED则用于控制硬件上的指示灯，可以改变其亮度或颜色来表示不同的状态。 - `UART` 对象允许你创建和配置串口实例，设置波特率、数据位数、停止位以及校验模式等参数，进行点对点的数据传输。 - `LED` 对象通常代表单色或RGB LED，你可以通过它的方法如 `on()` 显示灯光，`off()` 关闭灯光，或者调整亮度等。 使用这两个模块的例子可能会包括： ```python uart = UART(1, 9600) # 创建并初始化第1个串口，速率9600bps led = LED(1) # 创建并初始化第一个LED，通常是绿色 # 发送数据 uart.write(b"Hello, UART!") # 控制LED led.on() # 开启LED time.sleep_ms(500) # 等待一段时间 led.off() # 关闭LED ```
相关问题

openmv中from pyb import UART,LED

以下为OpenMV中的from pyb import UART, LED的解释： - from pyb：这里pyb是OpenMV的底层运行库（Python for microcontrollers），包含了许多用于控制硬件的工具和组件。 - UART：是一种通用异步收发传输协议，通常用于串行数据传输。在OpenMV中，可以使用UART对象来控制串口通信，例如接收和发送数据。串口可以用于连接其他设备，如电脑、传感器等。 - LED：是指发光二极管（Light-emitting diode），它是一种半导体器件。在OpenMV中，可以使用LED对象控制板子上的LED灯，例如用来指示某些状态或者做其他亮度变化的效果。

这段代码哪里有问题 import pyb import sensor, image, time, math from machine import UART from pyb import LED import os, tf void main(){ uart_num = uart.any() # 获取当前串口数据数量 uart_str = None while(1): if(uart_num): uart_str = uart.read(uart_num).strip() # 读取串口数据 print(str(uart_str)) SendArray[i] += 128 print(" 发送数据：", SendArray) uart.write(bytearray(SendArray)) SendModel = 0 SendArray = [0,0,0,0,0,0] # 数组归零 FinalNumResult = [] }

在给出的代码中，有几个问题需要进行修正： 1. 缺少变量声明：在代码的开头，缺少对 `uart`、`SendArray` 和 `SendModel` 变量的声明。你需要在使用这些变量之前进行声明和初始化。 2. 主函数声明错误：在 Python 中，主函数应该使用 `def main():` 的方式进行声明，而不是 `void main(){}` 的方式。此外，在 Python 中，代码的执行是从顶层开始的，所以你需要在主函数的末尾添加 `main()` 来启动程序。 3. 代码缩进错误：Python 是一种强制缩进的语言，所以你需要确保所有的代码块都正确缩进。在给出的代码中，有几个地方的缩进是错误的。 下面是修改后的代码： ```python import pyb import sensor, image, time, math from machine import UART from pyb import LED import os, tf def main(): uart = UART(1) # 初始化 UART 对象 SendArray = [0, 0, 0, 0, 0, 0] # 初始化 SendArray SendModel = 0 while True: uart_num = uart.any() # 获取当前串口数据数量 if uart_num: uart_str = uart.read(uart_num).strip() # 读取串口数据 print(str(uart_str)) SendArray[i] += 128 print("发送数据：", SendArray) uart.write(bytearray(SendArray)) SendModel = 0 SendArray = [0, 0, 0, 0, 0, 0] # 数组归零 FinalNumResult = [] if __name__ == "__main__": main() ``` 请注意，以上修改是基于我对代码的理解和修正。如果你有其他特定的需求或者问题，请提供更多的细节，以便我可以更好地帮助你。
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import pyb # 定义LED连接的GPIO引脚 led = pyb.Pin('Y7', pyb.Pin.OUT_PP) while True: led.high() # 点亮LED pyb.delay(1000) # 延时1秒 led.low() # 熄灭LED pyb.delay(1000) # 再次延时1秒 README....

THRESHOLD = (22, 0, -128, 127, -128, 127) import sensor, image, time from pyb import LED import time from pyb import UART import math LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,115200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) pass 帮我分析这段代码

代码首先导入了所需的库和模块，包括sensor、image、time、pyb和math。然后定义了一个阈值THRESHOLD，用于图像二值化。 接下来，代码进行了一些初始化设置，包括重置传感器、设置图像格式和帧大小等。 在主循环中...

THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10)) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass

1. 导入所需的模块和库，包括OpenMV的sensor、image、time库，pyb库，PID算法库和math库。 2. 设置阈值，用于图像二值化处理，获取黑白图像。 3. 初始化OpenMV摄像头，设置摄像头的参数，如镜像、翻转、像素格式、...

THRESHOLD = (22, 0, -128, 127, -128, 127) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,115200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass 帮我分析这段代码

首先，代码导入了所需的库和模块，包括sensor、image、time、pyb、car、pid和math。然后定义了一个阈值THRESHOLD，用于图像二值化。 接下来，代码进行了一些初始化设置，包括重置传感器、设置图像格式和帧大小等。 ...

修改以下代码的错误：import sensor, image, time # 引入感光元件模块、图片处理模块、时间模块 from pyb import UART # 引入串口模块 import json # 引入json字符串模块 from pyb import LED # 引入LED控制模块 user_threshold = (0, 50, -24,-1, -18, 6) # 设置黑线阈值参数 ROIS = (0,100,320,40) # 设置roi感兴趣区 # 新建全局变量 dis_sum = 0 sum_count = 0 value_get = False #设置摄像头 sensor.reset() # 初始化感光元件 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素模式为彩色 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置图像大小为QVGA：320*240 sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过前几帧的图片 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 -- 巡线模式下需要关闭 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 -- 巡线模式下需要关闭 clock = time.clock() # 打开板载LED灯（白色） LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() #设置串口号及串口波特率 uart = UART(3,9600) while(True): clock.tick() # 开始计算运行时间 img = sensor.snapshot() # 获取一张图像 # 新建变量 distance = 0 distance_send = False # 将find_blobs返回的blob对象赋值给b for b in img.find_blobs([user_threshold],roi=ROIS[0:4], merge=True): # 判断黑线色块大小，排除图像干扰 if (b[4] >= 30) and (b[3] >= 30): img.draw_rectangle(b[0:4],color=(255,0,0)) # 画矩形 img.draw_cross(b.cx(),b.cy(),color=(0,0,0)) # 画中心十字 # 判断所检测到的黑线是否在图像范围内 if b[5]< 0 or b[5] > 320: distance = 0 distance_send = False else: distance = b[5] distance_send = True # 判断正确获取到黑线位置 if distance_send == True: dis_sum += distance sum_count += 1 # 取10次的坐标平均值 if sum_count == 10: AngleValue = round(dis_sum/sum_count - 160) # 计算角度值并取整数 # LastAngleValue进行角度赋值 if not value_get: LastAngleValue = AngleValue value_get = True # 对比角度是否发生变化 if (LastAngleValue != AngleValue): ubuffer = json.dumps(AngleValue) # 将新角度转换成字符串 LastAngleValue = AngleValue # 将角度值进行赋值 uart.write(ubuffer+'\n')

from pyb import UART, LED # 引入串口模块和LED控制模块 import json # 引入JSON字符串解析模块 上述代码无需修改，因为其功能定义清晰且无语法错误[^1]。 --- #### 2. 黑线阈值设定 黑线检测通常依赖于颜色...

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

你的代码中存在一些问题。首先，在 if blobs: 后的 max_... # uart.write(FH) 请确保你在其他地方定义了 find_max 和 sending_data 函数，并提供了正确的参数和返回值。如果还有其他问题，请提供更多信息。

补光板对应引脚是p6，我这样写对吗 import sensor import time from pyb import UART,Pin,Timer #补光灯 light = Timer(2, freq=50000).channel(1, Timer.PWM, pin=Pin("P6")) light.pulse_width_percent(100) # 控制亮度 0~100 # 初始化PWM对象（假设补光板连接在P7引脚） circle_coords = []#维护圆环坐标的 uart = UART(3, 9600)#初始化UART3,波特率9600，与stm32f4通讯 prev_x = None#上一次检测到的x坐标 prev_y = None#上一次检测到的x坐标 prev_color = None#上一次检测到的颜色 x, y, color = 160, 120, 9#当前坐标和颜色 n=1#计数器（未使用） openmv_stage = 1#确定程序运行 red_threshold = (69, 26, -13, 89, -91, 124) blue_threshold = (20, 100, -126, -3, -128, 127) green_threshold = (11, 85, -74, -15, -30, 66)#LAB颜色阀值 sensor.reset()#重置摄像头 sensor.set_framerate(10)#设置帧率为10fps sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置像素格式为RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置分辨率为QVGA sensor.skip_frames(time=2000)#跳过前2000ms的帧（等待摄像头屁稳定） sensor.set_auto_gain(False)#关闭自动增益（避免颜色失真） sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=2000)#固定曝光时间 def data_arduino(): if uart.any():#检查stm32是否发送数据 #data = uart.readline().decode().strip()#读取并解码数据 data = uart.readchar() if data == ord('1'): return 1 if data == ord('2'): return 2 if data == ord('3'): return 3 if data == ord('4'): return 4 return None #try: # stage = int(data)#尝试将数据转化为整数 # return stage#切换任务指令 # except ValueError:#数据格式错误处理 # print(f"Received non-numeric data: {data}") # return None def process_blobs(img, threshold, color_id): global x, y, color blobs = img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=8000, area_threshold=8000, merge=True) if blobs: color = color_id for blob in blobs: x = blob.cx()#色块中心x坐标 y = blob.cy()#色块中心y坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) return x, y, color#若找到符合抓取颜色阀值的色块，返回坐标和颜色ID else: return 0, 0, 0 def process_red_blobs(img):#封装，简化对不同颜色的调用 return process_blobs(img, red_threshold, 1)#与比赛时颜色所对应数字一致，红色

import pyb led_pin = pyb.Pin('P6', pyb.Pin.OUT_PP) # 推挽输出模式 2. **电平控制**： 通过high()和low()控制补光板开关： python led_pin.high() # 开启补光板 pyb.delay(1000) # 持续1秒 ...

我要生成一个在pyb上，通过蓝牙发送可以控制LED亮起的代码

from pyb import UART # 初始化UART1，波特率设为9600（与蓝牙模块匹配） uart = UART(1, 9600) # 初始化板载LED（这里使用LED1） led = pyb.LED(1) def process_command(cmd): """处理蓝牙指令的核心函数""" ...
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### 知识点详解 #### 标题解析 - **Vista记事本(Notepad2)**: Vista记事本指的是一款名为Notepad2的文本编辑器，它不是Windows Vista系统自带的记事本，而是一个第三方软件，具备高级编辑功能，使得用户在编辑文本文件时拥有更多便利。 - **可以替换xp记事本Notepad**: 这里指的是Notepad2拥有替换Windows XP系统自带记事本（Notepad）的能力，意味着用户可以安装Notepad2来获取更强大的文本处理功能。 #### 描述解析 - **自定义语法高亮**: Notepad2支持自定义语法高亮显示，可以对编程语言如HTML, XML, CSS, JavaScript等进行关键字着色，从而提高代码的可读性。 - **支持多种编码互换**: 用户可以在不同的字符编码格式（如ANSI, Unicode, UTF-8）之间进行转换，确保文本文件在不同编码环境下均能正确显示和编辑。 - **无限书签功能**: Notepad2支持设置多个书签，用户可以根据需要对重要代码行或者文本行进行标记，方便快捷地进行定位。 - **空格和制表符的显示与转换**: 该编辑器可以将空格和制表符以不同颜色高亮显示，便于区分，并且可以将它们互相转换。 - **文本块操作**: 支持使用ALT键结合鼠标操作，进行文本的快速选择和编辑。 - **括号配对高亮显示**: 对于编程代码中的括号配对，Notepad2能够高亮显示，方便开发者查看代码结构。 - **自定义代码页和字符集**: 支持对代码页和字符集进行自定义，以提高对中文等多字节字符的支持。 - **标准正则表达式**: 提供了标准的正则表达式搜索和替换功能，增强了文本处理的灵活性。 - **半透明模式**: Notepad2支持半透明模式，这是一个具有视觉效果的功能，使得用户体验更加友好。 - **快速调整页面大小**: 用户可以快速放大或缩小编辑器窗口，而无需更改字体大小。 #### 替换系统记事本的方法 - **Windows XP/2000系统替换方法**: 首先关闭系统文件保护，然后删除系统文件夹中的notepad.exe，将Notepad2.exe重命名为notepad.exe，并将其复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。 - **Windows 98系统替换方法**: 直接将重命名后的Notepad2.exe复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。 #### 关闭系统文件保护的方法 - 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。 #### 下载地址 - 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。 #### 文件压缩包内文件名 - **Notepad2MOD1.1.0.8CN.exe**: 这是压缩包内所含的Notepad2编译版本，表明这是一个中文版的安装程序，版本号为1.1.0.8。 ### 总结 Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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【mPower1203驱动故障全攻略】：排除新手疑难杂症，提升部署效率

# 1. mPower1203驱动概述与故障诊断基础 在当今信息技术飞速发展的时代，高效准确地诊断和解决驱动故障对于确保企业级IT系统的稳定运行至关重要。mPower1203驱动作为一个广泛应用于高性能计算和数据处理领域的驱动程序，它的稳定性和性能优化对于很多关键业务系统都是不可忽视的。本章节将为您提供一个mPower1203驱动的概述，并对故障诊断的
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keil5打不开

<think>我们正在处理Keil 5无法打开的问题。根据引用资料，可能的原因和解决方案如下： 1. 工程路径过长：将工程移动到较短的路径下（如D:\Project）[^3]。 2. 需要安装C51支持包（如果涉及51单片机）[^2]。 3. 编译器配置问题：重新安装或添加ARM编译器[^4]。 4. 软件冲突：以管理员身份运行Keil，并确保安装路径正确。 下面详细说明解决方案：</think>### Keil 5无法打开的解决方法 根据引用资料，Keil 5无法打开通常有以下几种原因及解决方案： #### 1. **工程路径过长问题** [^3] 当工程文件路径嵌套过深时（
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远程进程注入技术详解：DLL注入的实现步骤

标题中提到的"RemoteCall"是一种远程进程注入技术，其关键知识点围绕着如何在不直接操作目标进程的情况下，在远程进程内存空间中加载和执行代码。这一技术广泛应用于多个领域，包括但不限于恶意软件开发、安全测试、系统管理工具等。下面，我们将深入探讨这一技术的关键步骤以及涉及的相关技术概念。 ### 进程ID的获取 要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。 ### 远程进程空间内存分配 进程的内存空间是独立的，一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码，需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现，比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。 ### 写入DLL路径到远程内存 分配完内存后，接下来需要将要注入的动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的完整路径字符串写入到刚才分配的内存中。这一步是通过向远程进程的内存写入数据来完成的，同样需要使用到如WriteProcessMemory这样的API函数。 ### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址 Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。 ### 创建远程线程 在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。 ### 远程进程注入的应用场景与风险 远程进程注入技术的应用场景十分广泛。在系统管理方面，它允许用户向运行中的应用程序添加功能，如插件支持、模块化更新等。在安全领域，安全工具会使用注入技术来提供深度防护或监控。然而，远程进程注入技术也具有极高的风险性，特别是当被用于恶意软件时，它能够被用来注入恶意代码，对用户系统的安全性和稳定性造成威胁。因此，了解这一技术的同时，也必须对其潜在的安全风险有所认识，特别是在进行系统安全防护时，需要对该技术进行检测和防护。 ### 结语 通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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【驱动安装背后的故事】：mPower1203机制深度剖析及优化技巧

# 1. 驱动安装机制概述 ## 简介 驱动安装机制是指操作系统与计算机硬件设备之间交互的过程。这一过程涉及到驱动软件的识别、加载和初始化，确保硬件设备能够在操作系统中正确、高效地运行。本章节将从宏观角度对驱动安装机制进行概述，为深入探讨特定驱动如mPower1203提供基础。 ## 驱动安装的步骤 一
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tensorflow2.5.0 linux-aarch64.whl

<think>我们正在寻找适用于Linux AArch64架构的TensorFlow 2.5.0的预编译wheel文件。根据引用[1]和[2]，我们知道在AArch64架构上安装TensorFlow可以通过预编译的wheel文件（如果可用）或者从源码编译。但是，用户明确要求wheel文件下载。 然而，请注意： 1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。 2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1