f280039 cla

时间: 2023-06-06 14:02:44 浏览: 73
f280039是一种单片机型号，属于TI（德州仪器）公司的C2000系列产品。它是一款高性能、低功耗的32位控制器，主要用于工业控制、电力电子、数字信号处理和汽车电子等领域。该芯片采用了RISC架构，具有高速运算、低功耗、多重保护等特点。它还具有大量的接口和外设，如ADC、PWM、CAN、SPI、USART、I2C等，可以满足不同的应用需求。此外，f280039还支持多种调试和仿真工具，方便用户进行开发和测试。总的来说，f280039 cla是一款功能强大、性能稳定的单片机，被广泛应用于各种工业控制和电子设备中。
相关问题

f28035_cla_c.cmd

f28035_cla_c.cmd是TI公司F28035芯片的CLA（Control Law Accelerator）代码的命令文件。CLA是单独的处理器核，并行运行与CPU相同的指令集来增强处理器性能，以执行各种控制算法。CLA具有总线互联，能够与其他外设协同工作，从而加速实时控制和数字信号处理。f28035_cla_c.cmd是用来配置CLA运行环境的命令文件，它可以控制CLA代码的内存分配和CLA与CPU之间的通信。这个命令文件包括多个片段，如程序启动、片外存储映射和初始化等，每个片段都包括一些设置命令。通过对f28035_cla_c.cmd的修改，程序员可以对CLA的运行环境进行配置，例如配置CLA程序存储在哪个内存区域中，配置CLA可以访问哪些外设资源，以及配置CLA与CPU之间的数据传输等。在CLA程序开发中，f28035_cla_c.cmd是非常重要的文件，其正确性和有效性直接关系到CLA程序的功能和性能。

pm_sensorless_cla_f2803x_cai

PM_sensorless_cla_f2803x_cai意为针对PM无感矢量控制的基于F2803x系列控制器的方案。具体来说，它是一种先进的电机控制技术，在无需其他传感器的情况下实现同步电机的高效率控制。PM_sensorless_cla_f2803x_cai方案能够在短时间内稳定输出电机转矩，降低电机噪音和功率损耗，并且具有良好的系统响应性能和抗干扰能力。此外，该方案的控制算法可以快速地自适应电机的变化，提高电机控制的准确性和速度，同时降低控制系统成本。总之，PM_sensorless_cla_f2803x_cai是一种高效、可靠、经济的电机控制方案，能够满足电机控制中的各种需求。

相关推荐

pdf

TMS320F2803x 的 CLA使用手册（中文）

TMS320F2803x 的 CLA中文使用手册，该文档版权归广州周立功单片机发展有限公司所有。
pdf

TMS320x2802x, 2803(CLA).pdf

TMS320x2802x, 2803(CLA)相关内容介绍，方便查看。。。
pdf

Ti芯片手册-TMS320F280049

PDF版德州仪器芯片手册，相较2806系列，更加便宜，功能更强，适合电机控制使用，供大家下载阅读！分享了！

tms320f28386设计

此外，其特有的CLA架构，可以实现多核协同计算，提高计算效率，还可以方便地扩展I/O接口。 在设计中，开发人员可以使用TI的C2000实时工具链，包括Code Composer Studio集成开发环境和TI的处理器专用的实时操作系统...

#include<iostream> #include<string.h> using namespace std; class stu{ private: string name; int num; int cla; public: stu(){} stu(string a,int b,int c){ name=a; num=b; cla=c; } void show1(){ cout<<num<<"->"<<name<<"->"<<cla<<endl; } }; class student:public stu{ private: string school; string teacher; string major; public: student(){} student(string d,string e,string f);stu(name,num,cla){ school=d; teacher=e; major=f; } void show2(){ cout<<school<<"->"<<teacher<<"->"<<major<<endl; } }; int main(){ string name,school,teacher,major; int num,cla; cin>>name>>num>>cla>>school>>teacher>>major; stu x1(name,num,cla); x1.show1(); student x2(school,teacher,major); x2.show2(); return 0; }

stu(name,num,cla) 这一行应该改为 student(string d,string e,string f,string a,int b,int c):stu(a,b,c)，这里需要在构造函数中调用基类（即stu类）的构造函数来初始化基类的成员变量。 2. 在 main 函数...

DSP习题：为了提高运算速度,F28335 配置了哪些重要单元?

3.控制逻辑单元（CLA）：CLA是一个独立的处理器，可以并行地执行运算，加速系统的响应速度。 4.时钟模块（CLK）：F28335内部有多个时钟模块，可以为各个模块提供时钟信号，保证系统的同步性和稳定性。 5.通用输入...

import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution)

cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) 在这行代码中，你需要将分母部分 (1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2)) 用括号括起来，因为除法运算符 / 的优先级高于加法运算符 +。修正后的代码如下： python cla...

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

0.25) # 定义网格点坐标 X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 生成网格点 FF = sympy.lambdify((x1, x2,MM), F, 'numpy') # 将表达式转化为可计算的函数 draw(x,0,M) # 绘制函数图像 for i in range(5): # 迭代次数为5次 x =...

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model.load_state_dict(torch.load(model_...

%matplotlib auto from matplotlib.animation import FuncAnimation #要求1：统计每月每天的刷卡金额和值--数据透视表 month_day_df = pd.pivot_table(use_df,index="日",columns="月",values="刷卡金额",aggfunc=np.sum) month_day_df import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" fig = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) ax1 = fig.add_subplot(111) #动态函数 def animate(i): #准备数据 plt.gca().cla() x_data = month_day_df.index y_data = month_day_df[i+1].values #绘制图形 plt.plot(x_data,y_data) plt.xticks(x_data ) plt.title(f"{i+1}月每天刷卡金额折线图") plt.xlabel( "日") plt.ylabel( "金额") ani = FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=12,interval=500) plt.show() 设置其线条颜色为随机颜色，线条样式为随机样式

plt.gca().cla() x_data = month_day_df.index y_data = month_day_df[i+1].values # 随机选取线条颜色和样式 line_color = random.choice(['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']) line_style = ...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数， # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN，我这里用的下采样，经过实验验证，“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

这是一段 Python 代码，主要是在导入一些库和定义一个神经网络模型类 "Net"。代码中导入了 torch、torch.nn、numpy 和 matplotlib....代码还提到了一个微分方程：f(x)' = f(x), 初始条件f(0) = 1, 用神经网络模拟。

C++中，有一组字符串const BYTE command[50][10] = { "CLA", //1.查询软件中最小的电流值 "CMA", //2.查询最大输出电流 "CUA", //3.查询软件中最大的电流值 "D", //4.读取EEPROM "E", //5.通讯错误 "F", //6.读取固件分支 "GAA", //7.读取模拟量输入 "H", //8.读取固件类型 "IR", //9.读取设备ID "J", //10.读取已编译固件的部件号码 "MMA", //11.读取当前活动模式 "PD", //12.查询屈光度的值 "PFA", //13.读取信号发生器的频率 "PH", //14.查询所需的位置控制模式 "PLA", //15.查询信号发生器的电流下限 "PO", //16.查询EEPROM的温度值 "PT", //17.查询温度极限值 "PUA", //18.查询信号发生器的电流上限 "Ready", //19.握手协议的返回值 "S", //20.获取状态 "TCA", //21.查询温度 "V", //22.查询固件版本 "X", //23.查询序列号值 "Y", //24.interpoaltion 指令 "Z", //25.读取EEPROM的地址 "A", //26.查询电流值 };快速查找字符串怎么写

const string command[N] = {"CLA", "CMA", "CUA", "D", "E", "F", "GAA", "H", "IR", "J", "MMA", "PD", "PFA", "PH", "PLA", "PO", "PT", "PUA", "Ready", "S", "TCA", "V", "X", "Y", "Z", "A"}; unordered_...

在如下这段代码的基础上，实现连接不同二级杆组的功能：function pendulumGUI %创建主窗口和控件 f = figure('Visible','off','Position',[360,500,450,285]); hstart = uicontrol('Style','pushbutton','String','Start','Position',[315,220,70,25],'Callback',@startbutton_Callback); hstop = uicontrol('Style','pushbutton','String','Stop','Position',[315,180,70,25],'Callback',@stopbutton_Callback); htext = uicontrol('Style','text','String','Angle:','Position',[325,130,40,15]); hslider = uicontrol('Style','slider','Min',0,'Max',180,'Value',90,'Position',[100,90,250,20],'SliderStep',[1/179 10/179],'Callback',@slider_Callback); ha = axes('Units','pixels','Position',[50,60,200,185]); %初始化参数 L = 1; dt = 0.05; theta = 90; omega = 0; g = 9.8; t = 0; %绘图函数 function draw_pendulum(theta) x = L*sin(theta*pi/180); y = -L*cos(theta*pi/180); plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,theta)); end %启动按钮回调函数 function startbutton_Callback(source,eventdata) set(hstart,'Enable','off'); set(hstop,'Enable','on'); while get(hstop,'Value') == 0 theta = theta + omega*dt; omega = omega - g/L*sin(theta*pi/180)*dt; t = t + dt; cla; draw_pendulum(theta); pause(0.01); end set(hstart,'Enable','on'); set(hstop,'Enable','off'); set(hstop,'Value',0); end %停止按钮回调函数 function stopbutton_Callback(source,eventdata) set(hstop,'Value',1); end %滑动条回调函数 function slider_Callback(source,eventdata) theta = get(hslider,'Value'); cla; draw_pendulum(theta); end %显示主窗口 set(f,'Name','Pendulum GUI','NumberTitle','off','Resize','off','Visible','on'); end

cla; theta = get(hslider,'Value'); draw_pendulum(theta, L, g); end 在该函数中，首先获取当前选中的二级杆组，然后根据选中的二级杆组计算相应的参数（如杆长、重力加速度等），最后更新绘图。 3. 修改...

C++中，有一个字符串数组const BYTE command[50][10] = { "CLA", //1.查询软件中最小的电流值 "CMA", //2.查询最大输出电流 "CUA", //3.查询软件中最大的电流值 "D", //4.读取EEPROM "E", //5.通讯错误 "F", //6.读取固件分支 "GAA", //7.读取模拟量输入 "H", //8.读取固件类型 "IR", //9.读取设备ID "J", //10.读取已编译固件的部件号码 "MMA", //11.读取当前活动模式 "PD", //12.查询屈光度的值 "PFA", //13.读取信号发生器的频率 "PH", //14.查询所需的位置控制模式 "PLA", //15.查询信号发生器的电流下限 "PO", //16.查询EEPROM的温度值 "PT", //17.查询温度极限值 "PUA", //18.查询信号发生器的电流上限 "Ready", //19.握手协议的返回值 "S", //20.获取状态 "TCA", //21.查询温度 "V", //22.查询固件版本 "X", //23.查询序列号值 "Y", //24.interpoaltion 指令 "Z", //25.读取EEPROM的地址 "A", //26.查询电流值 }，如何用代码编写一个方法，可以快速查找对应的字符串

可以使用循环遍历整个字符串数组，逐一比较每个字符串是否与目标字符串相同，找到相同的字符串后返回该字符串在...int index = findString(command, "CLA"); if (index != -1) { // 找到了目标字符串 // ... }
pdf

tms320f28035(中文).pdf

TMS320F28030, TMS320F28031, TMS320F28032 TMS320F28033, TMS320F28034, TMS320F28035 中文手册

最新推荐

recommend-type

matlab函数大全-matlab函数大全.doc

cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace ...
recommend-type

单片机C语言Proteus仿真实例可演奏的电子琴

单片机C语言Proteus仿真实例可演奏的电子琴提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

电力概预算软件.zip

电力概预算软件
recommend-type

setuptools-64.0.0.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块，旨在帮助开发者实现特定的编程任务，无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能，如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径，而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具，以高效率、高质量地完成复杂任务。例如，Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎，它们提供了广泛的工具和技术，可以创建高度定制化的图表和图形，帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB，其中w(n)是零均值高斯色噪声，w(n)=0.8*w(n-1)+e(n)，e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码： ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依