/** * @defgroup groupExamples Examples */ #ifndef _ARM_MATH_H #define _ARM_MATH_H #define __CMSIS_GENERIC /* disable NVIC and Systick functions */ #if defined (ARM_MATH_CM4) #include "core_cm4.h" #elif defined (ARM_MATH_CM3) #include "core_cm3.h" #elif defined (ARM_MATH_CM0) #include "core_cm0.h" #define ARM_MATH_CM0_FAMILY #elif defined (ARM_MATH_CM0PLUS) #include "core_cm0plus.h" #define ARM_MATH_CM0_FAMILY #else #include "ARMCM4.h" #warning "Define either ARM_MATH_CM4 OR ARM_MATH_CM3...By Default building on ARM_MATH_CM4....." #endif #undef __CMSIS_GENERIC /* enable NVIC and Systick functions */ #include "string.h" #include "math.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif 如何理解这段代码且我#include仍有警告
时间: 2024-04-17 22:29:20 浏览: 13
这段代码是一个用于ARM处理器的数学库的头文件。首先,该代码使用了一些条件编译指令,根据定义的宏来包含不同的头文件。根据不同的处理器类型,它可能包含了core_cm4.h、core_cm3.h、core_cm0.h或core_cm0plus.h等文件。
在这段代码中,还定义了一个宏`__CMSIS_GENERIC`,用于禁用或启用一些功能。当该宏被定义时,禁用了NVIC和Systick函数,并包含了string.h和math.h头文件。当该宏被取消定义时,启用了NVIC和Systick函数。
最后,代码使用了#ifdef和#ifdef __cplusplus来包含了一个extern "C"的块,用于支持C++代码调用这个头文件中的函数。
至于你提到的警告问题,警告是由于在不满足之前的条件编译指令时,默认使用了"ARMCM4.h"文件。你可以根据你的需求定义ARM_MATH_CM4或ARM_MATH_CM3来避免这个警告。
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dsp2833x_examples.h
dsp2833x_examples.h是一个示例代码文件,用于DSP2833x系列微控制器的开发和学习。DSP2833x是德州仪器(Texas Instruments)推出的一款高性能数字信号处理器,广泛应用于工业自动化、电力电子、汽车电子等领域。
dsp2833x_examples.h文件中包含了一系列的示例代码,用于演示DSP2833x的各种功能和特性。这些示例代码涵盖了数字信号处理、模拟信号处理、通信接口、定时器和计数器、PWM输出等多个领域。
通过学习和使用这些示例代码,可以帮助开发者快速上手DSP2833x的开发环境和工具链,理解各功能模块的用法和配置方法,并在实际应用中实现各种功能需求。
例如,示例代码中可能包括初始化DSP2833x的系统时钟和外设模块、配置引脚和中断、设置定时器和PWM产生精确的时序信号等。开发者可以根据自己的需求和具体应用,在这些示例代码的基础上进行修改和扩展,以满足自己的项目需求。
总之,dsp2833x_examples.h是一个非常有用的示例代码文件,通过学习和使用其中的代码,可以帮助开发者更好地理解和应用DSP2833x微控制器,提高开发效率和质量。
mnist.train.num_examples / batch_size
This expression calculates the total number of batches that can be created from the MNIST training dataset, given a specific batch size.
`mnist.train.num_examples` returns the total number of examples (images) in the MNIST training dataset.
Dividing this value by the `batch_size` variable gives the number of batches that can be created.
For example, if `mnist.train.num_examples` is 60,000 and `batch_size` is 100, then the expression `mnist.train.num_examples / batch_size` would evaluate to 600. This means that there are 600 batches of 100 images each in the MNIST training dataset.