在这篇博客中,我们将探讨如何在PIC16F1719微控制器上使用看门狗定时器(WDT)来实现LED控制。本篇示例展示了如何配置WDT,使LED每隔16秒闪烁一次,并且在WDT超时后唤醒CPU。
在嵌入式系统开发中,定时器是非常重要的外设之一。通过定时器中断,我们可以精确地控制任务的执行时间,比如LED的闪烁频率。本文介绍了如何使用PIC16F1719微控制器的定时器0来控制LED的闪烁。
在这篇博客中,我将介绍如何为PIC微控制器配置内部振荡器的频率。通过调整振荡器频率,我们可以控制微控制器的时钟速度,从而影响设备的性能和功耗。
我们将通过几个示例函数展示如何设置不同频率的内部振荡器,从32 MHz到31 kHz不等,帮助你根据应用需求动态调整振荡器频率。
在本篇博客中,将介绍如何使用PIC16F1719单片机,通过简单的按键输入来控制LED的亮灭。这个项目展示了如何进行基础的单片机I/O操作,并结合输入设备(如按键)与输出设备(如LED)进行交互。
这段代码是用于PIC16F1719单片机的一个简单例子,主要展示了如何配置和使用内部振荡器,并且通过简单的循环控制一个LED灯的闪烁。以下是对代码的逐步讲解:
寄存器定义:EUSART 控制
寄存器 31-1: TX1STA - 发送状态与控制寄存器
R/W-/0 | R/W-0/0 | R/W-0/0 | R/W-0/0 | R/W-0/0 | R/W-0/0 | R-1/1 | R/W-0/0 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
CSRC | TX9 | TXEN(1) | SYNC | SENDB | BRGH | TRMT | TX9D |
位 7 | 位 6 | 位 5 | 位 4 | 位 3 | 位 2 | 位 1 | 位 0 |
群友说可以用这个:https://aplayer.js.org/#/zh-Hans/
我也试试。
自定义 HTML (head)写入:
html展开代码<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/aplayer/dist/APlayer.min.css">
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/aplayer/dist/APlayer.min.js"></script>
1、求取图像 breast 的阴图像。将得到的结果保存为 JPEG 格式。设置多个不同的质量因子,对比图像质量,并列表分析其与图像数据量之间的关系。 2、设计灰度映射函数,提升图像 pollen2 的对比度。 3、通过直方图均衡化,提升图像 pollen1、pollen2、pollen3 以及 pollen4 的对比度,画出对应的灰度映射函数,并作必要分析。 4、利用图像 test1 和 test2,测试不同像素补充方式对空域均值滤波结果的影响,并作必要分析。 5、利用图像 test3,测试不同模板大小对空域平滑结果的影响,并作必要分析。 6、对图像 ic 分别添加不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,并分别利用空域均值滤波器和中值滤波器去噪。对比实验结果,并作必要分析。 7、利用拉普拉斯算子增强图像 moon 的细节。 8、求取图像 test4 的幅度谱,并用 log 函数进行动态范围调整,对比显示结果。 9、在离散傅里叶变换之前,先在图像的空域乘以-1的指数项:(-1)^(x+y)。重复任务 8 的过程,比较所得幅度谱的异同,简述理由。 10、将图像 test5 变换到频域,执行低通滤波。比较不同截止频率下的滤波效果;比较不同类型滤波器(理想、巴特沃斯、高斯)的滤波效果,并进行总结。设计陷波滤波器,与低通滤波的结果进行比较。 11、将图像 test6 的较亮区域变为半透明绿色,较暗区域保持不变,显示输出结果。 12、设计形态学算法填充 fill 中的黑色孔洞。 13、设计灰度形态学算法测定 wood 中粒子的主要尺寸。
你可以通过以下步骤在博客首页上添加音乐播放器并设置控件为悬浮播放按钮。以下代码分别放入你博客的自定义 CSS、自定义 Script、自定义 HTML (body) 中。
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/discussions/2
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml
https://qwen.readthedocs.io/en/latest/training/SFT/llama_factory.html
官网教程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607
官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/
数据集如何构建:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/data_preparation.html
常用指令查询:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main/examples
Qwen2-VL,支持了利用LLaMA-Factory微调Qwen2-VL的语言模型。
cmake安装,如果需要的话,一般不要:
bash展开代码wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.26.1/cmake-3.26.1-Linux-x86_64.sh \
-q -O /tmp/cmake-install.sh \
&& chmod u+x /tmp/cmake-install.sh \
&& mkdir /opt/cmake-3.26.1 \
&& /tmp/cmake-install.sh --skip-license --prefix=/opt/cmake-3.26.1 \
&& rm /tmp/cmake-install.sh \
&& ln -s /opt/cmake-3.26.1/bin/* /usr/local/bin
torch==2.4.0 xformers==0.0.27.post2
bash展开代码pip3 install --no-cache-dir networkx==3.1 pip3 install --no-cache-dir torch==2.4.0 torchvision==0.19 torchaudio==2.4.0 xformers==0.0.27.post2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip3 install --no-cache-dir git+https://github.com/huggingface/transformers@19e6e80e10118f855137b90740936c0b11ac397f \ && pip3 install --no-cache-dir accelerate \ && pip3 install --no-cache-dir qwen-vl-utils pip3 install --no-cache-dir --no-build-isolation flash-attn==2.6.1
不得不说,Qwen2-VL在OCR、手写字体识别和印章识别上的表现相当出色。它自带文档信息排版功能,特别擅长识别图片中的内容。以下是模型仓库的链接:
数据集:https://www.kaggle.com/datasets/ealaxi/paysim1/data
背景
在金融服务领域,特别是新兴的移动支付交易领域,缺乏公开可用的数据集。金融数据集对许多研究人员非常重要,尤其是对我们进行欺诈检测领域的研究人员而言。部分原因在于金融交易本质上具有隐私性,这导致没有公开可用的数据集。
docker pull
配置proxy当你需要通过 docker pull
命令从 Docker Hub 拉取镜像时,Docker 代理的设置由 systemd
接管。因此,需要通过以下步骤来配置代理:
https://software-dl.ti.com/msp430/msp430_public_sw/mcu/msp430/MSP430BaudRateConverter/index.html
文本会详细教学如何配置MSP430G2553单片机串口,找到最朴素的配置模板。
解决问题
展开代码# Role: MCU领域专家 ## Profile - author: LangGPT - version: 1.0 - language: 中文 - description: 作为一名单片机领域专家,精通STM32、51、MSP430等型号的单片机,能够准确识别用户问题涉及的单片机类型,并提供详细、深入的解答。
对于MSP430系列微控制器,波特率的计算在其用户手册中有详细说明。为了简化这一过程,您可以使用官方提供的软件工具进行计算:点击这里访问工具。
题2 现场数据采集装置设计 便携式数据采集装置将在现场采集到的数据装入装置的内部数存贮器,以待送实验室或试验中心的计算机进行分析处理,由于现场不一定有交流电供电,而且采集到的数据必须保存到送实验室,因此装置必须以电池或蓄电池供电或者采用FALSH、EEPROM型的存储器。整个装置的基本性能如下: