为何 for只要 4 us
文章目录 https://www.arduino.cn/thread-12611-1-1.html 虽然 delayMicroseconds( ) 很好用, 可是常常有人喜欢用 for 来做 delay 延迟, 然后就发现怪怪的 !! 其实如下这句写法是等于没写的: for(int i=0; i < 32000; ++i);
如果你这样测量: unsigned long begt = micros( );
for(int i=0; i < 32000; ++i);;;
使用 MsTimer2 库
文章目录 3. 使用 MsTimer2 库定时做多件事(教程)(定时器timer2的使用) 3.1 相关资料 3.2 MsTimer2 库简单又好用, 3.2.1 库地址： 3.2.2 MsTimer2 库函数介绍 3.2.3 程序范例 程序说明 3.3 MsTimer2库注意事项 3.4 疑问解答 问答1 问答2 问答3 问答4 问答5 问答6 问答7 6. 自己控制 timer2 定时器定时做多件事(教程, 设定timer2 定时器) ARDUINO TIMER AND INTERRUPT
补充设定 timer1 定时器和 timer2 定时器定时做多件事
文章目录 7. 补充设定 timer1 定时器和 timer2 定时器定时做多件事(教程) 7.1 补充如何暂时停止这 timer1 的CTC中断 ？ 7.2 那要如何又重新启动 timer1 的CTC中断 ？ 7.3 补充如何暂时停止 timer2 的 CTC中断 ？ 7.4 那要如何又重新启动 timer2 的CTC中断 ？ 再提醒, 7.5 疑难解答 7.5.1 Q: 处理中断程序时可不可以再受接新的中断请求 ？ 7.5.2 Q: 如果同时有两个定时器发出中断请求会怎样？ 7.5.3 Q
浅谈：Wi-Fi 6的优势及应用前景
查阅了下相关的资料，分享下我的拙见。与前几代Wi-Fi技术相比，Wi-Fi6不一样。Wi-Fi6在物理帧、调制、编码、多用户并发等多方面进行了技术改进和优化。Wi-Fi6的关注点不只是单设备的峰值速率，Wi-Fi6更关注的是应用、用户体验和整个无线环境的优化。Wi-Fi6协议的设计目标和关注点，更贴合于现阶段多Wi-Fi终端、多应用普及的场景。现阶段各类终端和应用繁多，如视频类应用、即时通讯类应用
数据安全治理始于数据资产梳理
近期有很多用户向我们咨询，由于有等分保要求，需要做数据安全建设，所以以合规性为契机想要把数据安全建设抓起来，把整体的方案做出来并加以实施，而不是仅限于合规。，可是不了解自己的数据资产到底有多少，也不知道敏感数据分布在哪些地方，更不清楚敏感数据使用情况……安全建设从何谈起？其中一位用户看到安华金和有数据资产数理系统，便找到我们想要与我们见面交流讨论：走出数据安全治理第一步，把数据分类分级到底如何做？
CentOS 7.6安装使用Ansible（一）：Ansible简介、安装、配置文件及常用选项介绍
一、Ansible简介：Ansible是一个基于Python开发的开源自动化工具，实现了批量运行命令、批量部署程序、批量配置系统等功能。默认通过SSH协议（也可使用其它协议）进行远程命令执行或下发配置，无需部署任何客户端代理软件（agentless）在被管控主机上，并可同时支持多台主机并行管理。Ansible是基于模块工作的，本身没有批量部署的能力，真正具有批量部署的是Ansible所运行的模块，
analogWrite怎么做PWM输出?改PWM频率（定时器相关)
文章目录 1. 首先来看看 PWM 仿真电压的原理, 这在官网上就有解说了: 1.1 官网上的仿真范例: 1.2 如果真的这样做, 有好处也有坏处, 官网上已经说了: 2. 那 Arduino 是怎么做的呢? 2.1 通过 Timer 定时器直接控制 pin 做 PWM 输出, Arduino UNO 的 MCU 有三个 timer, 2.1 timer 的基本知识: 2.2 analogWrite( ) 真正请 timer 帮忙只做三件事: 2.2 硬件 timer 控制 PWM 运作方式与
NRF24L012.4G无线收发通信模块
文章目录 datasheet 相关案例： 1. Arduino开发板使用NRF24L01进行无线通信 1.1 NRF24L01收发器模块 1.2 NRF24L01使用说明 1.3 连接示意图 1.4 Arduino代码 1.4.1 发射机代码 1.4.2 接收机代码 1.4.3 代码描述： 1.5 补充spi一点知识 1. SPI读写时序 2. 工作模式 2.1 收发模式 Enhanced ShockBurstTM收发模式 Enhanced ShockBurstTM发送流程： Enhanced
有趣的arduino项目
如何使用Arduino为您的相机添加运动跟踪功能 https://www.yiboard.com/thread-1082-1-1.html • 使用Arduino开发板DIY制作自平衡机器人 https://www.yiboard.com/thread-939-1-1.html • 基于Arduino制作一个实时示波器 https://www.yiboard.com/thread-940-1-1.html • 使用Arduino开发板制作一款自动智能饮水机 https://www.yiboar
隐藏的Arduino宏F()修复随机锁定
原文：https://www.baldengineer.com/arduino-f-macro.html 我凌晨3点，但是在你压扁这最后一个虫子之前你不会睡觉。你可以在任何想到的地方撒上Serial.print()语句，然后就会崩溃：你的代码随机锁定，LED发疯，你已经拥有它。这是怎么回事？你的RAM用完了！ 所有这些Serial.print()语句都由c风格的字符串组成。这是“常量字符数组”。为了使这些数组正常工作，它们会在代码开始运行之前加载到ATmega的RAM中。这可能是一个问题，因为
Predictive Models
供个人学习记录，来源于： https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib #操作URL
impor
Linear SVM
供个人学习记录，来源于： https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow SVM参考： https://blog.csdn.net/qq_30534935/article/details/83064552 https://blog.csdn.net/qq_30534935/article/details/83154969 https://blog.csdn.net/qq_3053493
MultiClass Kernel SVM
供个人学习记录，来源于： https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
卡特兰（Catalan）数
参考：http://lanqi.org/skills/10939/ 卡特兰（Catalan）数来源于卡特兰解决凸n+2边形的剖分时得到的数列Cn，在数学竞赛、信息学竞赛、组合数学、计算机编程等方面都会有其不同侧面的介绍．卡特兰问题的解决过程应用了大量的映射方法，堪称计数的映射方法的典范。为了便于读者理解，我们先介绍一些卡特兰问题的简单变形，再介绍卡特兰问题及其解法。 问题一 进出栈 栈是一种先进后出（FILO，First In Last Out）的数据结构。 如图1,2,3,4顺序进栈，那么一
Ubuntu+openCV2.4.9+qt5.7.0
网上编译的方案太多，自己编译也遇到一点问题，大致整理下。 参考这篇博客，有改动（篇幅太长大家进链接看吧）： https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/77628705 其中修改的地方： configure前记得勾选advanced。
如果已经安装QT，勾选withOT
如果勾选了withqt，记得修改QT的六个变量路径
将g、cc改为g++、gcc
MAKE_BUILD_TYPE设置为Release
WITH_TIFF去勾
测试的时候
Simple Multi Layer Perceptron
供个人学习记录，来源于： https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow from __future__ import print_function
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
转载：https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128.html GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 GBD
basic_operations
来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples '''
Basic Operations example using TensorFlow library.
Author: Aymeric Damien
Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
'''
from __future__ import print_function
import
linear_regression
来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples '''
A linear regression learning algorithm example using TensorFlow library.
Author: Aymeric Damien
Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
'''
from __future__ import p
random_forest
来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples """ Random Forest.
Implement Random Forest algorithm with TensorFlow, and apply it to classify
handwritten digit images. This example is using the MNIST database of
handwritten digits as tra
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