protel99se ddb lib提取

时间: 2023-05-18 20:01:09 浏览: 42
Protel99SE是一款常用的PCB设计软件，而DDB和LIB则是其中的两种重要文件格式。DDB文件是板图文件，记录了我们的设计图形、电气参数以及各种元器件的布局；而LIB文件则是零件库文件，其中保存了各种元件的库码、封装大小、器件图案等信息。因此，我们在设计PCB时需要经常从DDB和LIB文件中提取所需信息。 要提取Protel99SE中的DDB和LIB文件，我们可以按照以下步骤进行操作： 1.首先打开Protel99SE软件，然后点击File->Open或直接按快捷键Ctrl+O。 2.在打开文件的对话框中，选择要提取的DDB或LIB文件所在的文件夹，并选中它。 3.点击打开按钮，即可把DDB或LIB文件打开到软件界面中。 4.如果我们需要从DDB或LIB文件中提取某个元件的信息，可以在软件中用鼠标选中这个元件，然后点击右键选择“属性”选项，就可以看到这个元件的相关信息了。 5.如果我们需要将某个元件的库码或封装大小等信息导出到CSV或EXCEL文件中，可以在软件中选择File->Export->Part List选项，然后在弹出的对话框中设置导出参数并保存文件即可。 总之，提取Protel99SE的DDB和LIB文件并不难，只需要按照以上步骤进行操作就可以了。当然，不同版本的软件操作略有不同，需要根据具体情况来做出调整。
相关问题

protel99se汉化安装教程

protel99se的汉化安装教程如下： 1. 首先，解压压缩包并运行Setup.exe安装主程序。在注册码处输入注册码Y7ZP-5QQG-ZWSF-K858。 2. 安装主程序后，运行protel99seservicepack6.exe安装补丁程序。 3. 安装中文菜单：将光盘中的client99se.rcs文件复制到Windows根目录。在复制前，请先启动一次Protel99se并关闭，以保存英文菜单。 4. 安装PCB汉字模块：将光盘中pcb-hz目录的全部文件复制到DesignExplorer99se根目录中。请确保hanzi.lgs和Font.DDB文件的只读属性已被取消。 5. 安装国标码和库：将光盘中的gb4728.ddb（国标库）复制到DesignExplorer99se/library/SCH目录中，并取消其只读属性。将光盘中的GuobiaoTemplate.ddb（国标模板）复制到DesignExplorer99se根目录中，并取消其只读属性。 6. 如果需要，安装orCAD转换程序：将光盘中orCAD-Protel目录的全部文件复制到DesignExplorer99se根目录中。 完成以上步骤后，protel99se的汉化安装就完成了。如果需要更详细的教程和视频教程，可以访问链接https://pan.baidu.com/s/1U4LDVa-FVa_1kyT1WKU1jw，提取码为zmj3。[1][2]

altium10 ddb导入插件下载

要在Altium Designer 10中导入DDB文件，需要下载并安装DDB导入插件。 首先，你需要在Altium官方网站上找到插件下载页面。可以通过在搜索引擎中输入“Altium DDB导入插件下载”来快速找到该页面。进入下载页面后，选择与Altium Designer 10版本兼容的插件版本，并点击下载按钮。 下载完成后，找到下载文件并解压缩。然后，打开Altium Designer 10软件，进入菜单栏的“选项”选项，并选择“管理插件和扩展...”选项。 在弹出的对话框中，点击“添加”按钮，然后浏览并选择先前下载并解压缩的插件文件。点击“打开”，然后再次点击“打开”按钮以确认选择。 完成以上步骤后，插件将被添加到Altium Designer 10中。现在，你可以通过在菜单栏的“文件”选项中选择“导入”来导入DDB文件。在导入对话框中，浏览并选择要导入的DDB文件，然后点击“打开”按钮。 Altium Designer 10将会自动读取和导入选定的DDB文件。完成导入后，你将能够访问和使用其中的设计数据。 总结起来，要在Altium Designer 10中导入DDB文件，你需要进行以下步骤：下载DDB导入插件、安装插件、选择导入文件并进行导入操作。希望以上解答对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。

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hexs = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB', '2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7')

这段代码中的hexs变量是一个包含了20个16进制颜色代码的元组。每个颜色代码代表一个颜色。这些颜色代码可以用来创建一个颜色调色板，用于可视化或其他需要使用颜色的任务。这些颜色代码可以通过调用Colors类的hex2rgb方法转换为RGB格式的颜色值。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [深度学习知识点总结](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/128450639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [yolov5-seg的ort部署](https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/127101492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

golang中 使用gin 和 gorm 框架实现： 已知前端界面需要的json数据格式为 type Object3DJson struct { SceneID string json:"sceneId" gorm:"primary_key" Uuid string json:"uuid" gorm:"index" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version string json:"version" } type ThreeSceneJson struct { SceneID string json:"sceneId" gorm:"primary_key" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version string json:"version" } 使用gorm 映射的数据为： type Object3DDb struct { SceneID int64 json:"sceneId" gorm:"primary_key" Uuid int64 json:"uuid" gorm:"index" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version int64 json:"version" } type ThreeSceneDb struct { SceneID int64 json:"sceneId" gorm:"primary_key" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version int64 json:"version" } 如何以最高的效率实现转换和存储。且业务上当更新Object3DDb 数据Version自增1，对应的Object3DDb SceneID 的ThreeSceneDb对应的Version也自增1。 当增删Object3DDb 时，对应的Object3DDb SceneID 的ThreeSceneDb对应的Version也自增1。 要求实现 Object3DJson，ThreeSceneJson 的增上改查 共计8个接口，其中Object3DJson 要求查询条件为 SceneID，且要求分页查询，ThreeSceneJson无需查询条件，直接返回全部。

为了实现最高效的转换和存储，可以使用以下步骤： 1. 将前端传来的 Object3DJson 和 ThreeSceneJson 数据转换为 Object3DDb 和 ThreeSceneDb 数据。 2. 在增加 Object3DDb 数据时，同时增加对应的 ThreeSceneDb 数据。在删除 Object3DDb 数据时，同时删除对应的 ThreeSceneDb 数据。 3. 在更新 Object3DDb 数据时，如果 Version 字段发生变化，同时更新对应的 ThreeSceneDb 数据的 Version 字段。 4. 对于查询 Object3DJson 数据，可以使用 gorm 的分页查询功能，根据 SceneID 字段进行查询并返回分页结果。 5. 对于查询 ThreeSceneJson 数据，直接查询数据库并返回所有数据即可。 以下是代码示例： go // Object3DJson 转 Object3DDb func object3DJsonToObject3DDb(object3DJson *Object3DJson) *Object3DDb { return &Object3DDb{ SceneID: strconv.Atoi(object3DJson.SceneID), Uuid: strconv.Atoi(object3DJson.Uuid), Type: object3DJson.Type, AdditionalData: object3DJson.AdditionalData, Version: strconv.Atoi(object3DJson.Version), } } // ThreeSceneJson 转 ThreeSceneDb func threeSceneJsonToThreeSceneDb(threeSceneJson *ThreeSceneJson) *ThreeSceneDb { return &ThreeSceneDb{ SceneID: strconv.Atoi(threeSceneJson.SceneID), Type: threeSceneJson.Type, AdditionalData: threeSceneJson.AdditionalData, Version: strconv.Atoi(threeSceneJson.Version), } } // 增加 Object3DDb 数据，同时增加对应的 ThreeSceneDb 数据 func addObject3DDb(object3DDb *Object3DDb) error { // 增加 Object3DDb 数据 if err := db.Create(object3DDb).Error; err != nil { return err } // 增加对应的 ThreeSceneDb 数据 threeSceneDb := &ThreeSceneDb{ SceneID: object3DDb.SceneID, Type: object3DDb.Type, Version: object3DDb.Version, } if err := db.Create(threeSceneDb).Error; err != nil { return err } return nil } // 删除 Object3DDb 数据，同时删除对应的 ThreeSceneDb 数据 func deleteObject3DDb(sceneID string) error { // 删除 Object3DDb 数据 if err := db.Where("scene_id = ?", sceneID).Delete(&Object3DDb{}).Error; err != nil { return err } // 删除对应的 ThreeSceneDb 数据 if err := db.Where("scene_id = ?", sceneID).Delete(&ThreeSceneDb{}).Error; err != nil { return err } return nil } // 更新 Object3DDb 数据，同时更新对应的 ThreeSceneDb 数据的 Version 字段 func updateObject3DDb(object3DDb *Object3DDb) error { // 更新 Object3DDb 数据 if err := db.Save(object3DDb).Error; err != nil { return err } // 更新对应的 ThreeSceneDb 数据的 Version 字段 if err := db.Model(&ThreeSceneDb{}).Where("scene_id = ?", object3DDb.SceneID).Update("version", object3DDb.Version).Error; err != nil { return err } return nil } // 查询 Object3DJson 数据，根据 SceneID 进行分页查询 func getObject3DJson(sceneID string, pageNum, pageSize int) ([]*Object3DJson, error) { var object3DDbList []*Object3DDb if err := db.Where("scene_id = ?", sceneID).Limit(pageSize).Offset((pageNum - 1) * pageSize).Find(&object3DDbList).Error; err != nil { return nil, err } object3DJsonList := make([]*Object3DJson, len(object3DDbList)) for i, object3DDb := range object3DDbList { object3DJsonList[i] = &Object3DJson{ SceneID: strconv.Itoa(object3DDb.SceneID), Uuid: strconv.Itoa(object3DDb.Uuid), Type: object3DDb.Type, AdditionalData: object3DDb.AdditionalData, Version: strconv.Itoa(object3DDb.Version), } } return object3DJsonList, nil } // 查询 ThreeSceneJson 数据，返回所有数据 func getThreeSceneJson() ([]*ThreeSceneJson, error) { var threeSceneDbList []*ThreeSceneDb if err := db.Find(&threeSceneDbList).Error; err != nil { return nil, err } threeSceneJsonList := make([]*ThreeSceneJson, len(threeSceneDbList)) for i, threeSceneDb := range threeSceneDbList { threeSceneJsonList[i] = &ThreeSceneJson{ SceneID: strconv.Itoa(threeSceneDb.SceneID), Type: threeSceneDb.Type, AdditionalData: threeSceneDb.AdditionalData, Version: strconv.Itoa(threeSceneDb.Version), } } return threeSceneJsonList, nil }

{"errorCode":"AIO.1001","errorMessage":"The API Service was not Ordered","requestId":"0d9d41e3d5ed0ddb","state":"ERROR"}

根据你提供的错误信息，错误代码为 AIO.1001，错误信息为 "The API Service was not Ordered"，这通常意味着你尝试访问的 API 服务未被正确订购或者未被授权使用。你需要确认你的账户是否有权限访问该 API 服务。可能需要联系相关技术支持或者查看相关文档以获取更多帮助。

snmp-agent snmp-agent local-engineid 800063A28000DDB69E2E1C00000001 snmp-agent community read tjfh1234 snmp-agent sys-info version v2c v3 snmp-agent target-host trap address udp-domain 26.20.253.38 params securityname tjfh1234 v2c snmp-agent target-host trap address udp-domain 26.20.253.39 params securityname tjfh1234 v2c snmp-agent trap enable arp snmp-agent trap enable radius snmp-agent trap enable stp

这段代码是用于配置 SNMP（Simple Network Management Protocol）代理的。SNMP是一种用于管理和监视网络设备的协议，可以通过代理来监视网络设备并收集相关信息。让我们逐个解释这些命令的含义： - snmp-agent：进入SNMP代理配置模式。 - snmp-agent local-engineid 800063A28000DDB69E2E1C00000001：指定SNMP代理的本地引擎ID。 - snmp-agent community read tjfh1234：配置一个只读SNMP社区字符串为“tjfh1234”。 - snmp-agent sys-info version v2c v3：配置SNMP代理支持的SNMP协议版本为v2c和v3。 - snmp-agent target-host trap address udp-domain 26.20.253.38 params securityname tjfh1234 v2c：配置SNMP代理向IP地址为26.20.253.38的主机发送SNMP陷阱，并使用社区字符串“tjfh1234”和SNMP协议版本v2c。 - snmp-agent target-host trap address udp-domain 26.20.253.39 params securityname tjfh1234 v2c：配置SNMP代理向IP地址为26.20.253.39的主机发送SNMP陷阱，并使用社区字符串“tjfh1234”和SNMP协议版本v2c。 - snmp-agent trap enable arp：启用SNMP代理发送ARP（Address Resolution Protocol）陷阱。 - snmp-agent trap enable radius：启用SNMP代理发送RADIUS（Remote Authentication Dial In User Service）陷阱。 - snmp-agent trap enable stp：启用SNMP代理发送STP（Spanning Tree Protocol）陷阱。

[E 16:44:55.077 NotebookApp] 500 GET /notebooks/ywj/deepfashion/clothes_change_ywj/%E6%9C%AA%E5%91%BD%E5%90%8D.ipynb (127.0.0.1) 10.640000ms referer=http://localhost:8888/tree/ywj/deepfashion/clothes_change_ywj ^C[I 16:45:19.037 NotebookApp] 中断 notebooks 运行所在的本地路径: /home/u1 0 活跃的内核 Jupyter Notebook 6.5.4 is running at: http://localhost:8888/?token=64aa04e30fef90caa54d1b22e10a8f9ddb4ffd145298aece or http://127.0.0.1:8888/?token=64aa04e30fef90caa54d1b22e10a8f9ddb4ffd145298aece

这个错误是因为jupyter notebook出现了一些问题，导致无法访问notebook文件。 首先，你需要检查你的notebook文件是否存在，并且确保文件名没有被改变。如果文件不存在或者文件名被改变了，那么你需要恢复该文件或者使用正确的文件名。 其次，你需要检查jupyter notebook的运行状态。如果jupyter notebook已经停止运行或者出现了其他问题，那么你需要重新启动jupyter notebook。可以使用以下命令： jupyter notebook 这将会在默认浏览器中打开jupyter notebook的主页。如果你已经打开了一个notebook文件，那么你可以从主页中重新打开该文件。 如果以上方法都不能解决问题，你可以尝试重新启动你的计算机，或者卸载并重新安装jupyter notebook。

golang中 已知前端界面需要的json数据格式为 type Object3DJson struct { SceneID string json:"sceneId" gorm:"primary_key" Uuid string json:"uuid" gorm:"index" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version string json:"version" } type ThreeSceneJson struct { SceneID string json:"sceneId" gorm:"primary_key" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version string json:"version" } 使用gorm 映射的数据为： type Object3DDb struct { SceneID int64 json:"sceneId" gorm:"primary_key" Uuid int64 json:"uuid" gorm:"index" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version int64 json:"version" } type ThreeSceneDb struct { SceneID int64 json:"sceneId" gorm:"primary_key" Type int json:"type" AdditionalData string json:"additionalData" Version int64 json:"version" } 如何以最高的效率实现转换和存储

您可以使用Golang中的标准库中的"encoding/json"包来进行JSON数据的解析和序列化。对于Gorm ORM，您可以使用它提供的结构体标记来指定表/列名和约束。下面是一种可能的实现方式： 1. 解析前端JSON数据 您可以使用"json.Unmarshal()"函数将前端JSON数据转换为Object3DJson或ThreeSceneJson类型的结构体对象。 2. 转换为Gorm模型对象 您可以将Object3DJson或ThreeSceneJson类型的对象转换为Object3DDb或ThreeSceneDb类型的Gorm模型对象，以便将其存储在数据库中。这可以通过创建一个新的Object3DDb或ThreeSceneDb类型的对象，并将其属性从前端JSON数据结构中复制而来来完成。您可以使用类型转换或手动属性复制等技术来实现此目的。 3. 存储到数据库 最后，您可以使用Gorm的"Create()"函数将Object3DDb或ThreeSceneDb类型的对象存储到数据库中。如果您需要更新现有记录，则可以使用"Save()"函数。 总的来说，这个过程可以在几个步骤中完成，但是要确保您的代码是高效的，您可以使用一些技巧来优化它，例如批量插入和更新。

有一种用B和D组成字符串的规则： S(1)=B S(2)=BBD S(3)=BBDBBDD … S(n)=S(n−1)+B+reverse(flip(S(n−1)) 其中，reverse(s)指将字符串翻转，比如reverse(BBD)=DBB，flip(s)指将字符串中的B替换为D，D替换为B，比如flip(BBD)=DDB。 求这个字符串的第L位（从1开始）到第R位，含有的B的个数是多少？

首先观察规律，发现每个字符串中B和D的数量总是相等的，而且从第2个字符开始，每个字符中B的数量都是前一个字符中B的数量加1。因此可以先计算出每个字符中B的数量，然后对于查询区间[L,R]，可以先找到包含第L个字符的字符串，然后将[L,R]范围内的B数量累加起来。 具体实现时，可以使用递推的方法计算每个字符串中B的数量。设cnt[i][j]表示第i个字符中前j个字符中B的数量，那么有以下递推式： cnt[i][j]=cnt[i−1][j−1]+cnt[i−1][j] 其中第一个分量表示第i个字符中第j个字符是B的情况，第二个分量表示第j个字符是D的情况。边界情况是cnt[1][1]=1。 接下来，对于查询区间[L,R]，可以先找到包含第L个字符的字符串S(k)，然后将[L,R]范围内的B数量累加起来。具体地，设len[k]表示第k个字符串的长度，那么有以下几种情况： 1. L=1且R=len[k]，直接返回cnt[k]。 2. L=1且R<len[k]，返回cnt[k][R]。 3. L>1且R=len[k]，返回cnt[k][len[k]]−cnt[k][L−1]。 4. L>1且R<len[k]，返回cnt[k][R]−cnt[k][L−1]+2×(L−1)。 第一种情况比较简单，直接返回cnt[k]即可。对于其他情况，需要注意的是，当查询区间不包含整个字符串时，需要将区间的左端点和右端点分别减去前面字符串的长度之和，因为每个字符串的长度都是前一个字符串的两倍。而当查询区间包含整个字符串时，需要将区间的右端点减去1，因为整个字符串中间的那个字符属于前一半的字符串，而不属于后一半的字符串。 时间复杂度 预处理cnt数组的时间复杂度是O(n^2)，每次处理查询操作的时间复杂度是O(1)，因此总时间复杂度是O(n^2+q)。其中n是字符串的长度，q是查询操作的数量。 空间复杂度 需要O(n^2)的空间存储cnt数组。

nacos启动命令

nacos启动命令可以分为两种，分别是单机模式和集群模式。 单机模式启动命令： sh startup.sh -m standalone 集群模式启动命令： sh startup.sh 默认情况下，启动命令是启动集群模式，如果需要指定集群模式的地址，可以在启动命令后添加如下参数： -Dspring.datasource.platform=mysql -Ddb.num=1 -Ddb.url.0=jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/nacos_devtest?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true -Ddb.user=username -Ddb.password=password 其中，-Ddb.url.0 参数指定了数据库连接地址，-Ddb.user 和 -Ddb.password 分别指定了数据库的用户名和密码。需要根据实际情况进行修改。

配置mcu spi接口的寄存器

要配置 MCU 的 SPI 接口，需要设置以下寄存器： 1. SPI 控制寄存器（SPCR）：用于配置 SPI 接口的工作模式、数据传输格式、时钟极性等参数。 2. SPI 状态寄存器（SPSR）：用于读取 SPI 接口的状态信息，如传输完成标志、SPI 模式选择标志等。 3. SPI 数据寄存器（SPDR）：用于存放即将传输的数据或已经接收到的数据。 4. GPIO 端口寄存器：用于配置 SPI 接口的 GPIO 管脚，包括 SCK、MOSI、MISO 和 CS 管脚。 下面是一个简单的 C 语言代码示例，用于配置一个基本的 SPI 接口： c void SPI_Init() { // 配置 SPCR 寄存器 SPCR |= (1<<SPE) | (1<<MSTR) | (1<<SPR0); // SPE：SPI 使能位 // MSTR：主从模式选择位 // SPR0：时钟分频系数选择位 // 配置 SPSR 寄存器 SPSR |= (1<<SPI2X); // SPI2X：时钟倍频选择位 // 配置 GPIO 端口寄存器 DDRB |= (1<<DDB2) | (1<<DDB3) | (1<<DDB5); // DDB2：SCK 管脚 // DDB3：MOSI 管脚 // DDB5：CS 管脚 } 注意，这只是一个简单的配置示例，实际的配置可能会因具体的 MCU 型号和应用场景而有所不同。

maven中filtering

Maven中的filtering是指将项目中的资源文件中的变量替换为具体的值。这样可以在不同的环境下使用相同的资源文件，只需要在不同的环境中设置对应的变量值即可。 在Maven中使用filtering需要在pom.xml文件中配置资源过滤器和变量。可以通过设置<resources>元素下的<filtering>属性来启用过滤器，例如： <resources> <resource> <directory>src/main/resources</directory> <filtering>true</filtering> </resource> </resources> 在资源文件中定义变量可以使用${variable}的方式，例如： jdbc.username=${db.username} jdbc.password=${db.password} 在不同的环境中可以通过在Maven的命令行中设置对应的变量值来替换资源文件中的变量，例如： mvn clean package -Ddb.username=myuser -Ddb.password=mypassword 这样就会将资源文件中的${db.username}和${db.password}替换为myuser和mypassword。

python用turtle写钟雨萌

很高兴回答您的问题！以下是用 Python 的 Turtle 模块绘制钟雨萌的代码： python import turtle # 设置画笔 t = turtle.Turtle() t.speed(0) t.pensize(5) # 绘制钟雨萌 t.penup() t.goto(0, -200) t.pendown() # 绘制头部 t.fillcolor("#F0DDB0") t.begin_fill() t.circle(200) t.end_fill() # 绘制眼睛 t.penup() t.goto(-80, 100) t.pendown() t.fillcolor("#FFFFFF") t.begin_fill() t.circle(50) t.end_fill() t.penup() t.goto(80, 100) t.pendown() t.begin_fill() t.circle(50) t.end_fill() # 绘制眼珠 t.penup() t.goto(-60, 120) t.pendown() t.fillcolor("#000000") t.begin_fill() t.circle(20) t.end_fill() t.penup() t.goto(60, 120) t.pendown() t.begin_fill() t.circle(20) t.end_fill() # 绘制嘴巴 t.penup() t.goto(0, 0) t.pendown() t.fillcolor("#FFB6C1") t.begin_fill() t.circle(100, 180) t.end_fill() # 绘制脸颊 t.penup() t.goto(-200, 0) t.pendown() t.fillcolor("#F0DDB0") t.begin_fill() t.circle(200, 180) t.end_fill() t.penup() t.goto(200, 0) t.pendown() t.begin_fill() t.circle(-200, 180) t.end_fill() # 完成绘制 turtle.done() 希望这可以帮到您！

使用寄存器花式点亮led灯

好的，使用寄存器控制IO口来点亮LED灯的代码如下： #include <avr/io.h> int main(void) { // 配置PB0为输出引脚 DDRB |= (1 << DDB0); while (1) { // 将PB0引脚电平置高，点亮LED PORTB |= (1 << PORTB0); // 延时 for(int i = 0; i < 10000; i++); // 将PB0引脚电平置低，熄灭LED PORTB &= ~(1 << PORTB0); // 延时 for(int i = 0; i < 10000; i++); } } 以上代码中，我们首先通过 DDRB 寄存器将 PB0 引脚配置为输出引脚，然后通过 PORTB 寄存器来控制 PB0 引脚的电平，从而点亮或熄灭LED灯。延时使用了简单的 for 循环来实现，这里可以根据实际需求进行调整。

python实现多层感知器

以下是一个简单的Python代码实现多层感知器： python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, layers): self.layers = layers self.weights = [] self.biases = [] for i in range(1, len(layers)): w = np.random.randn(layers[i], layers[i-1]) b = np.random.randn(layers[i], 1) self.weights.append(w) self.biases.append(b) def sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_derivative(self, z): return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def feedforward(self, a): for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b a = self.sigmoid(z) return a def backpropagation(self, x, y): delta_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] delta_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] activation = x activations = [x] zs = [] for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, activation) + b zs.append(z) activation = self.sigmoid(z) activations.append(activation) delta = (activations[-1] - y) * self.sigmoid_derivative(zs[-1]) delta_b[-1] = delta delta_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose()) for l in range(2, len(self.layers)): z = zs[-l] sp = self.sigmoid_derivative(z) delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp delta_b[-l] = delta delta_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose()) return (delta_b, delta_w) def update_mini_batch(self, mini_batch, eta): delta_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] delta_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] for x, y in mini_batch: delta_delta_b, delta_delta_w = self.backpropagation(x, y) delta_b = [db+ddb for db, ddb in zip(delta_b, delta_delta_b)] delta_w = [dw+ddw for dw, ddw in zip(delta_w, delta_delta_w)] self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*dw for w, dw in zip(self.weights, delta_w)] self.biases = [b-(eta/len(mini_batch))*db for b, db in zip(self.biases, delta_b)] def train(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta): n = len(training_data) for j in range(epochs): np.random.shuffle(training_data) mini_batches = [training_data[k:k+mini_batch_size] for k in range(0, n, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: self.update_mini_batch(mini_batch, eta) def predict(self, x): return self.feedforward(x) 这个代码实现了一个简单的多层感知器，其中包含了前向传播、反向传播、梯度下降和预测等功能。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

使用echarts 实现3D地图加热力图效果

要使用 echarts 实现 3D 地图加热力图效果，可以按照以下步骤进行： 1. 准备地图数据：需要准备一个包含地理信息的数据集，比如 GeoJSON 格式的数据，用来绘制地图。 2. 准备热力数据：需要准备一个包含每个地理位置的热力值的数据集，可以是一个数组，也可以是一个对象数组。 3. 配置 echarts 的 option：需要在 option 中配置地图类型、地图数据、热力数据、热力图颜色等相关信息。 4. 渲染 echarts 图表：将配置好的 option 传入 echarts 实例的 setOption 方法中，即可渲染出 3D 地图加热力图效果。 以下是一个简单的示例代码： html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>3D 地图加热力图效果</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.1.0/dist/echarts.min.js"></script> </head> <body> <script> // 准备地图数据 var geoCoordMap = { "北京": [116.46, 39.92], "上海": [121.48, 31.22], "广州": [113.23, 23.16], "深圳": [114.07, 22.62], "成都": [104.06, 30.67], // 其他城市... }; var geoData = Object.keys(geoCoordMap).map(function (name) { return { name: name, value: geoCoordMap[name].concat(Math.random() * 100) } }); // 准备热力数据 var heatData = geoData.map(function (item) { return { name: item.name, value: item.value[2] } }); // 配置 echarts 的 option var option = { tooltip: {}, geo3D: { map: 'china', roam: true, itemStyle: { areaColor: '#1B1B1B', borderColor: '#404a59' }, light: { main: { intensity: 1, shadow: true }, ambient: { intensity: 0.3 } } }, series: [{ type: 'scatter3D', coordinateSystem: 'geo3D', symbolSize: 10, label: { show: false }, itemStyle: { color: '#ddb926' }, data: geoData }, { type: 'heatmap', coordinateSystem: 'geo3D', data: heatData, itemStyle: { color: 'red' } }] }; // 渲染 echarts 图表 var chart = echarts.init(document.getElementById('map')); chart.setOption(option); </script> </body> </html> 需要注意的是，这里使用的是 echarts 5.x 版本，其中的 geo3D 组件是 3D 地图组件，heatmap 组件是热力图组件。在配置 option 时，需要将它们分别配置好，并指定 coordinateSystem 为 geo3D。

echarts3D散点图嵌入地图怎么办

要将 Echarts 3D 散点图嵌入地图中，你需要使用 Echarts 的地图组件和 3D 散点图组件。以下是一些步骤： 1. 在 HTML 文件中引入 Echarts 库和地图数据文件： html <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/extension/dataTool.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/extension/bmap.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-gl/dist/echarts-gl.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-gl/dist/extension/dataTool.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-gl/dist/extension/map3d.min.js"></script> 2. 在 JavaScript 文件中创建 Echarts 实例和配置项： javascript var chart = echarts.init(document.getElementById('map')); // 地图配置项 var mapOption = { bmap: { center: [116.46, 39.92], zoom: 10, roam: true }, series: [] }; // 3D 散点图配置项 var scatterOption = { tooltip: {}, visualMap: { min: 0, max: 100, inRange: { color: ['#50a3ba', '#eac736', '#d94e5d'] } }, series: [{ type: 'scatter3D', symbolSize: 10, data: [ [116.41637, 39.928353, 80], [116.41637, 39.928353, 50], [116.41637, 39.928353, 30], // more data... ], shading: 'lambert', label: { formatter: '{b}', position: 'right', show: false }, itemStyle: { color: '#ddb926' } }] }; // 合并两个配置项 var option = Object.assign({}, mapOption, scatterOption); 3. 加载地图数据和 3D 散点图数据，并将其添加到 Echarts 实例中： javascript // 加载地图数据 $.getJSON('https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/bj.json', function (geoJson) { echarts.registerMap('bj', geoJson); chart.setOption(option); }); // 加载 3D 散点图数据 $.get('https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/locations.txt', function (data) { data = data.split('\n').map(function (line) { return line.split(' ').map(function (item) { return parseFloat(item); }); }); chart.setOption({ series: [{ type: 'scatter3D', data: data }] }); }); 4. 在 HTML 文件中添加一个 div 元素来显示地图： html 这样，你就可以在地图上嵌入 3D 散点图了。当然，具体的实现还需要根据你的实际需求来进行调整。

【数字图像处理】七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解...

x72076785, 0x05005713, 0x95bf4a82, 0xe2b87a14, 0x7bb12bae, 0x0cb61b38, 0x92d28e9好的，我了解你的问题。以下是对于MFC图像增强中图像平滑、锐化的b, 0xe5d5be0d, 0x7cdcefb7, 0x0bdbdf21, 详细解释。 图像平滑是指通过某种算法对图像中的噪声进行滤波，使图 0x86d3d2d4, 0xf1d4e242, 0x68ddb3f8, 0x1fda836e, 0x81be16cd, 0xf6b9265b, 像变得更加平滑。常见的平滑算法包括普通平滑、高斯平滑等。 普0x6fb077e1, 0x18b74777, 0x88085ae6, 0xff0通平滑是最简单的平滑算法之一，它是通过对像素点周围的像素值进行f6a70, 0x66063bca, 0x11010b5c, 0x8f659平均来实现平滑的。具体实现方式是，在图像中滑动一个窗口，计算窗口eff, 0xf862ae69, 0x616bffd3, 0x166ccf45, 0xa00ae278, 0xd70dd2ee, 0x4e048354, 0x3903b3c2内像素的平均值，并将该值赋给窗口中心像素。普通平滑算法的优点, 0xa7672661, 0xd06016f7, 0x4969474d, 0x3是简单易懂，但是对于图像中的边缘和细节信息处理效果不佳。 高斯平e6e77db, 0xaed16a4a, 0xd9d65adc, 0x40df0b66, 0x37d83bf0, 0xa9bcae53, 0xdebb9ec5滑是一种基于高斯函数的平滑算法，它能够更好地保留图像中的边缘, 0x47b2cf7f, 0x30b5ffe9, 0xbdbdf21c,信息。与普通平滑算法不同的是，在进行像素值平均计算时，高斯平滑会 0xcabac28a, 0x53b39330, 0x24b4a3a6, 0xbad03605, 0xcdd70693, 0x54de5729, 0x23d967bf, 根据像素点到中心点的距离和一个标准差来计算权重，使得中心点周 0xb3667a2e, 0xc4614ab8, 0x5d681b02, 0x2a6f2b94, 0xb40bbe37, 0xc30c8ea1, 0x围像素对平均值的贡献程度不同。一般来说，高斯平滑是图像处理中5a05df1b, 0x2d02ef8d ]; let crc = 0 ^ -1; 比较常用的平滑算法之一。 锐化是指对图像进行增强，使得图像中的 for (let i = 0; i < str.length; i++) { crc = (crc >>> 8) ^ table[(细节更加突出。常用的锐化算法包括Laplacian、Sobel和Prewitt等。 crc ^ str.charCodeAt(i)) & 0xff]; } return (crc ^ -1) >>> 0; } 使用方法： javascript const str = 'hello world'; const crcResult = crc32(str); console.log(crcResult); // 输出Laplacian算法是一种基于二阶微分的锐化算法，它通过对图像进行拉普 222957957 注意：此方法只适用于ASCII字符编码，对于Unicode字符编码需要进行转换。

echarts地图点聚合功能

ECharts 地图点聚合功能是指将地图上密集的点聚合成一个大点，以提高地图的可视化效果和性能。ECharts 中提供了一种基于百度地图 API 的点聚合插件，可以在地图上方便地实现点聚合功能。 使用该插件需要先引入百度地图 API 和 ECharts 库，并在地图上配置相应的 series 和 visualMap 组件。具体配置方法如下： 1. 引入百度地图 API 和 ECharts 库： html <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=您的AK"></script> <script type="text/javascript" src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/echarts.min.js"></script> 2. 配置地图的 series 组件： javascript { type: 'map', mapType: 'china', roam: true, itemStyle: { normal: { label: { show: true } }, emphasis: { label: { show: true } } }, data: [ { name: '北京', value: Math.round(Math.random() * 1000) }, { name: '天津', value: Math.round(Math.random() * 1000) }, // 更多省份数据... ] } 3. 配置 visualMap 组件： javascript { type: 'visualMap', min: 0, max: 1000, text: ['High', 'Low'], realtime: false, calculable: true, inRange: { color: ['lightskyblue', 'yellow', 'orangered'] } } 4. 引入点聚合插件： html <script type="text/javascript" src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/extension/bmap.min.js"></script> 5. 配置地图的 series 组件，启用点聚合功能： javascript { type: 'scatter', coordinateSystem: 'bmap', data: [ { name: '北京', value: [116.46, 39.92, Math.round(Math.random() * 1000)] }, { name: '天津', value: [117.2, 39.13, Math.round(Math.random() * 1000)] }, // 更多省份数据... ], symbolSize: 10, label: { normal: { show: false } }, itemStyle: { normal: { color: '#ddb926' } }, blendMode: 'lighter', large: true, largeThreshold: 100, animation: false, progressive: 2, cluster: true, clusterThreshold: 2, selectedMode: 'single' } 以上就是使用 ECharts 地图点聚合功能的基本配置方法，可以根据实际需求进行相应的调整。

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