正点原子stm32f103 can 例程 csdn

时间: 2023-11-16 12:02:57 浏览: 74
正点原子是一家专业的嵌入式系统开发工具供应商,他们提供丰富的STM32F103 CAN例程在CSDN平台上分享。STM32F103是STMicroelectronics公司生产的一款32位闪存微控制器,具有丰富的外设和强大的性能,常用于工业控制、汽车电子等领域。 CAN(Controller Area Network)是一种高效的通信协议,常用于汽车电子、工业控制等领域的网络通信。在STM32F103芯片上,CAN总线可以通过外设的方式实现,而正点原子的例程可以帮助开发者快速理解和应用CAN通信协议。 在CSDN平台上,正点原子分享了丰富的STM32F103 CAN例程,包括CAN的初始化配置、发送数据、接收数据等功能的实现方法。这些例程不仅帮助开发者快速上手STM32F103的CAN通信功能,还提供了实际的应用场景和代码示例,为嵌入式系统开发者提供了非常宝贵的参考资料。 通过学习和应用这些例程,开发者可以更加深入地理解STM32F103的CAN通信功能,提高自己的嵌入式系统开发能力。同时,CSDN平台也为开发者提供了交流和分享的平台,大家可以在这里互相交流经验、解决问题,共同进步。正点原子在CSDN平台分享STM32F103 CAN例程,不仅帮助了开发者,也丰富了嵌入式系统开发社区的资源和内容。
相关问题

stm32f103c8t6 can 例程 csdn

STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,它广泛应用于工业控制、汽车电子、医疗仪器等领域。为了方便用户开发,STM32F103C8T6提供了丰富的资源和服务,其中之一就是Can总线。Can总线是一种可靠性高、防干扰能力强的通信协议,广泛应用于汽车电子和工业控制等领域。 在使用STM32F103C8T6的Can总线功能时,我们需要编写Can例程。CSDN是一个知名的技术交流平台,提供了大量的STM32F103C8T6 Can例程。这些例程包括了Can初始化、Can发送数据、Can接收数据等功能。用户只需要按照说明进行修改和调用,就可以快速地实现Can通信。CSDN上的STM32F103C8T6 Can例程还有一个优点就是经过了广泛的测试和优化,可以保证其稳定可靠性。 总之,STM32F103C8T6 Can例程CSDN提供了快速开发Can通信的便利,同时也促进了技术交流和分享。用户只需下载对应的例程,按照说明进行修改和调用,即可轻松实现Can通信应用。

stm32F103官方例程

要下载和使用STM32F103官方例程,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,访问ST官方网站www.st.com,并注册并登录账号\[1\]。 2. 在网站上选择Microcontrollers,然后找到STM32F1系列的STM32F103型号\[3\]。 3. 在该页面上,找到并下载STM32F103的标准外设库文件\[1\]。 4. 下载并解压缩文件,可以在解压后的文件夹中找到各种外设的例程\[1\]。 5. 例程位于Project文件夹中,其中包括工程模板和各种外设的例程\[1\]。 6. 选择你想要使用的例程,进入相应的文件夹,并阅读Readme文件以了解如何使用该例程\[1\]。 7. 根据Readme文件中的指导,将例程文件拷贝到你的工程中\[1\]。 8. 编译并下载程序到STM32F103芯片中\[1\]。 需要注意的是,不同的例程可能有特殊要求,所以在使用之前请仔细阅读相应的Readme文件\[1\]。此外,STM32F103是一款中低水平的32位ARM单片机,具有丰富的功能和外设,如计时器、CAN、ADC、SPI、I2C、USB、UART等\[2\]。希望这些信息对你有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [STM32F103程序设计-3-如何下载和使用ST官方例程](https://blog.csdn.net/OurRtems/article/details/56354551)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [STM32F103介绍以及例程下载。](https://blog.csdn.net/qq_41817302/article/details/102498531)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [从ST官网获取stm32f103标准例程固件库](https://blog.csdn.net/weixin_44563314/article/details/119896308)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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