EMPL_TARGET_STM32F4

时间: 2023-11-21 08:58:02 浏览: 153
EMPL_TARGET_STM32F4 是一个基于 STM32F4 系列芯片的嵌入式系统开发平台。它提供了一系列的硬件和软件资源,包括处理器、存储器、外设、操作系统、驱动程序等,可以帮助开发者快速地构建嵌入式系统。该平台支持多种编程语言和开发工具,如 C/C++、Keil、IAR 等,同时也提供了丰富的示例代码和文档,方便开发者学习和使用。如果您需要在 STM32F4 系列芯片上进行嵌入式系统开发,EMPL_TARGET_STM32F4 可以是一个不错的选择。
相关问题

删除表中的重复数据,需要保留该表重复数据中的一条数据,用mysql实现 条件:1、表名:t_sys_upms_empl_text ; 2、删除该表中的重复数据;3、该表没有主键,重复数据的每个字段的值都相等,id也相等;4、需要保留该表重复数据中的一条数据

根据您的条件,您可以使用以下MySQL语句来删除表中的重复数据并保留一条数据: ``` DELETE FROM t_sys_upms_empl_text WHERE id NOT IN ( SELECT MIN(id) FROM t_sys_upms_empl_text GROUP BY name ); ``` 这个语句将删除表t_sys_upms_empl_text中除了每个name字段的最小id值之外的所有重复数据。通过使用子查询,我们可以找到每个name字段的最小id值,并将其保留在表中,从而删除了重复的数据。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [mysql 删除重复数据保留只保留一条](https://blog.csdn.net/weixin_31845113/article/details/113598746)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [mysql 数据表中查找重复记录](https://blog.csdn.net/weixin_34381073/article/details/115883123)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

UPDATE USER_BRAND SET G.BRAND_ID='01','02','G' FROM ((((((SYS_PRSNL A INNER JOIN SYS_PRSNL_CLSF B ON (A.PRSNL_ID = B.PRSNL_ID)) INNER JOIN SYS_PRSNL_OWNER C ON (B.PRSNL_ID = C.PRSNL_ID AND B.OWNER_ID = C.OWNER_ID)) LEFT JOIN EMPLOYEE D ON (D.EMPL_ID = B.PRSNL_ID AND D.OWNER_ID = B.OWNER_ID)) LEFT JOIN SYS_USER E ON (E.USER_ID = B.PRSNL_ID AND E.OWNER_ID = B.OWNER_ID)) LEFT JOIN SYS_CODE_DTL F ON (F.CODE = B.PRSNL_TYPE AND F.CODE_TYPE='PRSNL_TYPE')) LEFT JOIN USER_BRAND G ON (G.USER_ID = A.PRSNL_ID)) where A.PRSNL_CODE IN ('3039')优化

该 SQL 语句在语法上是正确的,但是存在一些性能上的优化空间。以下是一些可能的优化建议: 1. 不要使用多余的括号。在该语句中,使用了很多多余的括号,这并不是必须的。尤其是在使用多个 JOIN 语句时,可以直接在 FROM 子句中依次列出需要连接的表,不必使用括号进行嵌套。这样可以使 SQL 查询更加简洁,也更容易阅读和维护。 2. 尽量使用表别名。在该语句中,表名很长,不易阅读。可以使用表别名来代替表名,这样可以简化 SQL 语句,也更易于阅读和理解。 3. 避免在 WHERE 子句中使用 IN 子句。在该语句中,使用了 IN 子句来过滤 `SYS_PRSNL` 表中 `PRSNL_CODE` 字段的值。但是,IN 子句的效率并不高,特别是当数据量很大时,会对查询性能产生较大的影响。可以考虑使用 JOIN 或 EXISTS 子句来代替 IN 子句,这样可以提高查询效率。 4. 不要在 UPDATE 语句中修改多个值。在该语句中,使用了一个列表来同时修改 `BRAND_ID` 字段的多个值。这样的写法虽然简单,但是并不标准。应该使用多个 UPDATE 语句来逐个修改每个值,或者使用 CASE WHEN 语句来实现。 综上所述,以下是一个优化后的 SQL 语句示例: ```sql UPDATE ub SET ub.BRAND_ID = '01' FROM USER_BRAND ub JOIN SYS_PRSNL sp ON ub.USER_ID = sp.PRSNL_ID WHERE sp.PRSNL_CODE = '3039'; UPDATE ub SET ub.BRAND_ID = '02' FROM USER_BRAND ub JOIN SYS_PRSNL sp ON ub.USER_ID = sp.PRSNL_ID WHERE sp.PRSNL_CODE = '3039'; UPDATE ub SET ub.BRAND_ID = 'G' FROM USER_BRAND ub JOIN SYS_PRSNL sp ON ub.USER_ID = sp.PRSNL_ID WHERE sp.PRSNL_CODE = '3039'; ``` 这样,可以简化 SQL 查询,提高查询效率,也更容易阅读和维护。
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MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法,并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN(加性高斯白噪声)的过程,并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外,该实现还包括了对图像信噪比(SNR)的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供,可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算,是基于Venkatakrishnan等人的研究,使用小波变换模量极大值(WTMM)的方法来测量。" 知识点详细说明: 1. MATLAB环境使用:本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境,广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪:小波去噪是信号处理中的一个技术,用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带,然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异,通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法:Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法,由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略,硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零,而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡,而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN(加性高斯白噪声)添加:在模拟真实信号处理场景时,通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型,它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布,并且与信号不相关。 5. 图像处理:该实现包含了图像处理的相关知识,包括图像的读取、显示和噪声添加。此外,还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比(SNR)计算:信噪比是衡量信号质量的一个重要指标,反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中,通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值,以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算:Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度,通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中,Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数,因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM(小波变换模量极大值):小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术,用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源:该资源被标记为“系统开源”,意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会,有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master",表明用户获取的是一套完整的项目文件夹,其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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