单片机通过SPI跟nRF24L01相连,测试无线发送端程序: 1、将nRF24L01模块按照正确方向插到PB0/PB12/PB13/PB14/PB15/PB1上; 2、下载程序后,开发板蓝色指示灯(PB9)会常亮,表示没有接收到无线信号; 3、此时,如果有下发接收程序的开发板,则可以观察到下发接收程序的开发板上的蓝色指示灯也不停闪烁,表示接收到了信号。 注:该实验需要配合接收实验进行。 4、代码使用KEIL开发,当前在STM32F103C8T6运行,如果是STM32F103其他型号芯片,依然适用,请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 5、软件下载时,请注意keil选择项是jtag还是stlink. 6、软、硬件技术服务:349014857@qq.com;
2024-05-21 15:10:12 5.66MB 物联网开发 STM32单片机
项目中需要西门子S7-1513和欧姆龙的CJ2M之间通讯,为了快速实现完成项目,先采用一个智能网关模块来完成PLC之间的通讯任务。相关软件和手册下载    多种设备之间通讯         西门子PLC从欧姆龙PLC读取DM1000开始的40个字,到DB1.DBB0开始的80个字节;同时通过DB6.DBB0开始的40字节写入到欧姆龙DM1100开始的20个字。网络连接与数据地址分配如下图:       为了便于配置网关参数,将网关、欧姆龙PLC和笔记本用交换机连接,设置完成后可不用交换机,网关的两个网口直接与PLC连接即可,如下图:        首先在西门子PLC内建立DB数据块DB1和
2024-05-21 11:15:54 330KB
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领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道
2024-05-20 14:35:08 39.89MB 领域驱动设计
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UG二次开发之parasolid API介绍及C#实例
2024-05-18 19:46:28 1.64MB
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python爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-masterpython爬虫示例之baidu-music-spider-ma
2024-05-17 18:39:53 49KB python 爬虫
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主要功能和技术说明如下: (1)Flume数据采集,HDFS数据储存 (2)hive数据仓库分层设计,包含ODS、DWD、ADS层 (3)sqoop数据迁移,完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 (4)Echarts搭建动态可视化大屏 (5)SpringBoot搭建可视化后台系统,完成前端与后台的数据传递与交互。 (6)基于Cenots7 搭建虚拟机,配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。
2024-05-16 09:24:27 24.01MB hive 数据仓库 可视化大屏
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网上看到篇《AppBar的WTL实现》,觉得是比较正规的有关窗口停靠的代码,故翻译成易语言供参考。   其中主要的API函数是SHAppBarMessage,具体功能可见MSDN。 参考资料: SHAppBarMessage: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb762108 (VS.85).aspx AppBar的WTL实现 : http://tech.it168.com/KnowledgeBase/Articles/8/b/4/8b4fa3a0974f92eab05a7a9e9d142815.htm 东灿的ECallBack: http://bbs.eyuyan.com/read.php?tid=333009
2024-05-16 09:08:39 23KB 高级教程源码
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导语:本系列文章一共有三篇,分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理,包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实,讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深,各有侧重,希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》,第二篇和第三篇将于后续发布,敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法
2024-05-13 23:18:17 416KB 推荐算法 推荐系统
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VC++之MFC类库中文手册,很好的一套资料。有助于帮助学习MFC,可以看很好方便的学习MFC。对于英文不太好的朋友是一大帮助,所以好好学习,天天向上
2024-05-13 09:23:04 1.42MB
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这个是从网上整理的资源,用于目标检测的摔倒检测数据集,格式是voc数据格式。 由于是网上整理的数据集,用于学习和研究。
2024-05-08 10:14:51 367.11MB 目标检测 数据集 voc格式 深度学习
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