rn_reset();//复位rn8209 rn_config();//串口初始化,复位和tx共用,先复位后初始化

时间: 2023-10-18 18:03:16 浏览: 36
rn_reset();//复位rn8209是指对rn8209芯片进行复位操作。通过执行这个函数,可以重置rn8209芯片的状态,使其返回到初始状态。 rn_config();//串口初始化,复位和tx共用,先复位后初始化。是指在初始化串口之前,需要先对芯片进行复位操作。这是因为复位操作可以清除芯片的寄存器和状态,使其回到初始状态,从而确保串口初始化过程的稳定性和正确性。 在执行rn_config()之前,先执行rn_reset()的目的是为了确保芯片处于复位状态,以避免在初始化过程中可能出现的错误或干扰。复位操作可以清除芯片内部的状态和寄存器,使其回到初始状态,从而为接下来的初始化操作建立一个稳定的基础。 一旦芯片复位完成,就可以执行rn_config()函数进行串口的初始化。串口初始化是为了配置芯片的串口参数,如波特率、数据位数、停止位等,以便实现正确的数据传输和通信。 总结来说,rn_reset()函数用于复位rn8209芯片,将其状态重置到初始状态;rn_config()函数用于进行串口初始化,先执行rn_reset()函数以确保芯片复位完成,然后再进行初始化设置。这样可以保证初始化过程的稳定性和正确性。
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AssertionError: Nothing found in output/xsdd/CoOp/rn50_1shots/nctx16_cscFalse_ctpend

This error message is raised when an assertion in the code fails, specifically when the output of the program does not match the expected output. In this case, it appears that the program was expected to find some data in a certain directory, but it did not find anything. The directory path is "output/xsdd/CoOp/rn50_1shots/nctx16_cscFalse_ctpend". It is difficult to determine the exact cause of the error without more context or information about the program being run. Possible reasons for this error could include incorrect file paths, missing data or files, or a bug in the code.

美的空调rn02s8(2hs)/bg遥控器编码协议

美的空调RN02S8(2HS)/BG遥控器使用的编码协议是红外编码协议。 红外编码协议是一种通过红外线传输数据的通信协议。在使用红外编码协议时,遥控器会通过红外线发送一系列特定的红外信号,以实现与空调的通信。 美的空调RN02S8(2HS)/BG遥控器的编码协议采用了特定的红外编码格式,以发送不同的命令给空调。这些命令包括开关机、调温、调风速、模式选择等功能。 具体而言,编码协议通过组合不同的红外脉冲信号来表示不同的命令。每个命令都有唯一的编码序列,以确保被空调正确识别。 在使用该遥控器控制空调时,用户通过按下遥控器上的按钮,可以触发相应的命令编码。遥控器会将命令编码转化为特定的红外信号,并通过红外线发送给空调。 空调接收到红外信号后,会解析红外编码,判断出具体的命令需求,并执行相应的操作,如调整温度、开启制冷或制热模式等。 美的空调RN02S8(2HS)/BG遥控器编码协议的设计使得用户可以方便地控制空调的各项功能。这种红外编码协议在空调遥控器中广泛应用,并通过特定的编码序列实现与空调之间的无线通信。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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