这样的话没有保留之前的数据啊

时间: 2024-04-14 16:28:06 浏览: 18
对不起,我忽略了你需要保留之前的数据的要求。为了实现这一点,你可以在写入前先读取当前扇区的数据,然后将新数据与旧数据合并后写入。下面是修改后的代码示例: ```c #include <stdint.h> #include <string.h> #define SECTOR_SIZE 4096 #define EEPROM_SIZE 16384 // 读取数据 void spi_flash_buffer_read(uint8_t* pbuffer, uint32_t read_addr, uint16_t num_byte_to_read) { // 实现 flash 读取逻辑 } // 擦除扇区 uint8_t eraseFlashOneSector(uint32_t sectorNum) { // 实现扇区擦除逻辑 } // 写入数据 void spi_flash_buffer_write(uint8_t* pbuffer, uint32_t write_addr, uint16_t num_byte_to_write) { // 实现 flash 写入逻辑 } // EEPROM 写入 n 个字节 uint8_t EEPROM_Write_NBytes(uint16_t Addr, uint8_t *Write_Buff, uint16_t len) { uint8_t sectorNum = Addr / SECTOR_SIZE; // 计算扇区号 uint16_t offset = Addr % SECTOR_SIZE; // 计算偏移量 uint8_t tempBuffer[SECTOR_SIZE]; // 临时缓冲区,用于存储当前扇区的数据 // 读取当前扇区的数据 spi_flash_buffer_read(tempBuffer, sectorNum * SECTOR_SIZE, SECTOR_SIZE); // 将新数据与旧数据合并 memcpy(&tempBuffer[offset], Write_Buff, len); // 判断写入数据是否跨越多个扇区 if (offset + len > SECTOR_SIZE) { // 需要跨越多个扇区,进行扇区翻页操作 uint16_t remainingBytes = len; // 剩余待写入字节数 uint8_t* dataPtr = tempBuffer; // 待写入数据的指针 while (remainingBytes > 0) { // 擦除当前扇区 if (eraseFlashOneSector(sectorNum) != 0) { return 0; // 擦除失败 } // 计算本次写入的字节数 uint16_t writeBytes = SECTOR_SIZE - offset; if (writeBytes > remainingBytes) { writeBytes = remainingBytes; } // 写入数据 spi_flash_buffer_write(dataPtr, sectorNum * SECTOR_SIZE + offset, writeBytes); dataPtr += writeBytes; // 更新数据指针 remainingBytes -= writeBytes; // 更新剩余字节数 sectorNum++; // 更新扇区号 offset = 0; // 设置偏移量为 0,因为已经跳到下一个扇区的起始位置 } } else { // 数据不跨越扇区,直接写入即可 spi_flash_buffer_write(tempBuffer, sectorNum * SECTOR_SIZE, SECTOR_SIZE); } return 1; // 写入成功 } int main() { // 示例用法 uint8_t eepromData[EEPROM_SIZE]; // 模拟 EEPROM 数据 // 读取之前的数据 spi_flash_buffer_read(eepromData, 0, EEPROM_SIZE); // 写入数据到 EEPROM uint8_t writeData[] = {0x01, 0x02, 0x03}; EEPROM_Write_NBytes(0, writeData, sizeof(writeData)); // 从 EEPROM 读取数据 uint8_t readData[3]; spi_flash_buffer_read(readData, 0, sizeof(readData)); return 0; } ``` 通过使用临时缓冲区,我们可以在写入之前先读取当前扇区的数据,并将新数据与旧数据合并后写入 Flash。这样就可以保留之前的数据,并在需要时进行更新。请注意,示例代码中的合并方式是简单地使用 `memcpy` 函数,你可以根据实际需求进行修改。

相关推荐

解释这段话class GRUModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out def fit(epoch, model, trainloader, testloader): total = 0 running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_dl) # 形成进度条(自己加的) model.train() #告诉模型处于训练状态,dropout层发挥作用 for x, y in trainloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) #y的预测值 loss = loss_fn(y_pred, y) #计算损失,将预测值与真实值传进去,自动计算 optimizer.zero_grad() #将之前的梯度清零 loss.backward() #根据损失计算梯度,进行一次反向传播。 optimizer.step() #根据梯度进行优化 with torch.no_grad(): total += y.size(0) running_loss += loss.item() #计算所有批次的损失之和 exp_lr_scheduler.step() epoch_loss = running_loss / len(trainloader.dataset) test_total = 0 test_running_loss = 0 model.eval() #告诉模型处于预测状态,dropout层不发挥作用 with torch.no_grad(): for x, y in testloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) test_total += y.size(0) test_running_loss += loss.item() epoch_test_loss = test_running_loss / len(testloader.dataset) print('epoch: ', epoch, #迭代次数 'loss: ', round(epoch_loss, 6), #保留小数点3位数 'test_loss: ', round(epoch_test_loss, 4) ) return epoch_loss,epoch_test_loss

最新推荐

recommend-type

二十三种设计模式【PDF版】

很简单一个模式,就是在内存中保留原来数据的拷贝. 设计模式之 Interpreter(解释器) 主要用来对语言的分析,应用机会不多. 设计模式之 Visitor(访问者) 访问者在进行访问时,完成一系列实质性操作,而且还可以扩展. ...
recommend-type

计算机应用技术(实用手册)

如果没有安装IDE设备,我们可以选择NONE参数,这样可以加快系统的启动速度,在一些特殊操作中,我们也可以通过这样来屏蔽系统对某些硬盘的自动检查。 图中2部分是DRIVE A和DRIVE B软驱设置,如果没有A或B驱动器,...
recommend-type

net学习笔记及其他代码应用

44.两个对象值相同(x.equals(y) == true),但却可有不同的hash code,这句话对不对? 答:不对,有相同的hash code。 45.swtich是否能作用在byte上,是否能作用在long上,是否能作用在String上? 答:switch(expr1...
recommend-type

java-servlet-api.doc

然而,一个映射可能是由一个URL和许多Servlet实例组成,例如:一个分布式的Servlet引擎可能运行在不止一个的服务器中,这样的话,每一个服务器中都可能有一个Servlet实例,以平衡进程的载入。作为一个Servlet的...
recommend-type

经典全面的SQL语句大全

 15、说明:选择在每一组b值相同的数据中对应的a最大的记录的所有信息(类似这样的用法可以用于论坛每月排行榜,每月热销产品分析,按科目成绩排名,等等.) select a,b,c from tablename ta where a=(select max(a) ...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

hive中 的Metastore

Hive中的Metastore是一个关键的组件,它用于存储和管理Hive中的元数据。这些元数据包括表名、列名、表的数据类型、分区信息、表的存储位置等信息。Hive的查询和分析都需要Metastore来管理和访问这些元数据。 Metastore可以使用不同的后端存储来存储元数据,例如MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库,或者Hadoop分布式文件系统中的HDFS。Metastore还提供了API,使得开发人员可以通过编程方式访问元数据。 Metastore的另一个重要功能是跟踪表的版本和历史。当用户对表进行更改时,Metastore会记录这些更改,并且可以让用户回滚到
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。