今天（9.11）有幸参加了ST公司在杭州举办的全国巡回展，前几天在其他各大城市举办的一些博客记录，早已难掩兴奋，今天一早我们就赶到了会场。
当然每个人参展注重的目的有所不同，本次参展除了见见世面以外，当然也有关心的产品，例如之前经常提到的NanoEdge
AI以及前几篇在介绍MPU和MCU时候，ST的STM32MP系列而无论是Demo演示，还是会中的介绍，都对这二者有着重的描绘。
首先是它的 MP2系列
在运行姿态检测模型的时候，向我们展示了其60帧的运行速率而且在此之前运行的其实是其他的Demo人脸识别，不过沟通之后向我们展示这款模型。而巧合的是，这两天我们同样的关于Yolo
V8在树莓派上的运行效率奇低，而在MP2中的运行丝滑程度无疑是出乎了我的意料。
其次这次还了解到了一款ST的GUI软件， TouchGFX
，由于之后毕设打算使用触摸屏，但是由于GUI设计一直是一块短板，本来打算采用LVGL的，而就在参展前头一天晚上，在交流群中有人告诉我LVGL出了一款图形化编程终端，我还打算参展后研究一下，没想到今天参展还意外的了解到了这款软件，并且在现场工程师的演示下，确实部署的非常方便，这段时间我肯定是抽出时间来亲身体验一下（学弟已经用了好像非常方便，但是可惜手上没有带屏幕的板子之后用正点原子的试一下）。
9.13日：移植了一遍，效果非常好。
这也算是今天给我带来的第二个惊喜。
除此之外，就是关于 NanoEdge
了，在今天了解之前，一直有一个疑问，就是关于NanoEdge的使用似乎局限性太大了，如果我想训练一个图像该如何实现或者一个和时间无关的信号。然而在和现场的工程师交流时候，问题似乎迎刃而解，在此之前，我也关注过CubeAI这个工具，但是由于自己不会训练神经网络导致一直忽略了这个工具，但是经过今天的了解才发现ST的神经网络资源好像也非常的多，只需要利用开源的模型资源或者ModelZoo平台，即可调用训练好的模型利用CubeAI嵌入到MCU中使模型能够正常使用。
紧接着这个话题，边缘计算，神经网络依然是ST公司注重的一大方向，为此他们提前透露了最新品MCU即 N6系列 。
N6系列相比于传统MCU它附带了NPU加速即
嵌入式神经网络处理器，通常只有MPU带有这个功能以确保神经网络能够更快速的运行，而如果N6系列使得MCU中附有NPU加速，那么使得我目前纯MCU开发者利用MCU进行神经网络模型使用将是一个好消息。
今天的提问环节还有哥们对于ST公司什么时候出WiFi芯片这个问题，问的是真好，现在的大数据时代，做什么都离不开一个云字，没有相对应的Wifi芯片，经常一块STM32需要配一块Wifi通讯芯片用以联网总显得非常的臃肿，而ST的回答也是近些年也会开始推出相关产品，非常的期待。
最后ST官网也非常大方，领到了一块H7S开发板（听介绍的时候已经想买了，无奈TB一块芯片就高达一百多的价格，结果结束的时候领到啦
）当然今天的内容不止于此，不过作为目前阶段最感兴趣的还是这些内容,一些安全加密方面（如果对方公司用了我的代码可能直接倒退十年
）确实不太感兴趣，不过精华内容还是非常多的。 后天九月十三号在上海还有一场，真的值得一看 ！（同行的学妹抽中了投影仪，嫉妒死了~）
当然，除了ST的宣讲之外，也参观了一些企业宣传，其中也有非常惊艳的地方。例如首次接触了Matlab中的STM32开发。
也许是我孤陋寡闻了，但是MatLab和STM32的结合真是让人感到激动，MatLab强大的工具箱，和工作人员关于这方面的交流也了解到了其在控制领域的强大用途。
总而言之这次的STM32巡回研讨会真的感觉到了很多惊艳的地方，增长了很多的知识，这些知识是学校学习不到的，这些时间接触了很多嵌入式开发的人，其中学生居多，他们的思维很多依旧停留在51单片机开发以及一些旧型号的STM32开发包括我自己，没有这样子出来见见世面，确实很难知道前沿发展到了什么程度，总是守着自己的一亩三分地很难获得真正的提升，个人认为，对于我们学生而言最重要的不是对某一项技术掌握的具体程度，而是对未来职业发展有没有清晰的认知以及自身知识面的广阔程度。
恰好今天其实是请假出来的，请的这门课就是：《职业生涯规划》
