当确定了pyh地址为0,代码应该怎么配置?

时间: 2023-05-30 13:05:57 浏览: 49
如果确定了pyh地址为0,代码应该进行以下配置: 1. 配置串口波特率和串口号:在代码中配置串口号和波特率,确保与你的硬件连接匹配。 2. 配置传感器地址:设置传感器地址为0,以便与主机通信。 3. 配置协议:选择正确的传感器协议,以便能够解析传感器数据。 4. 进行数据读取:使用代码读取传感器数据,并进行必要的处理和显示。 以下是可能的代码示例: ```python import serial import time # 配置串口参数 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=1) # 配置传感器地址 sensor_address = 0 # 配置协议 protocol = 'modbus' # 读取数据 while True: # 发送读取命令 ser.write(bytes([sensor_address, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x85, 0xBD])) # 等待响应 time.sleep(0.1) response = ser.read(7) # 解析数据 data = response[3:5] value = int.from_bytes(data, byteorder='big') # 处理数据 # ... # 显示数据 print(value) ```
相关问题

以上是配置mac地址,我想知道的是配置pyh的地址?

配置PHY地址需要了解具体的硬件平台和芯片型号。一般情况下,PHY地址是由芯片厂商预设的,用户无法直接配置修改。如果需要修改PHY地址,需要参考芯片手册和相关资料,使用相应的工具和方法进行修改。建议在修改PHY地址前先备份好原始值,以防出现问题。

平台:rk3568 系统为:Android11 pyh:rtl8201f 目标:配置以太网 请给出具体配置方法

要在 rk3568 平台上配置以太网,需要进行以下步骤: 1. 编译内核并添加驱动支持 首先,需要在内核中添加对 rtl8201f 网络芯片的驱动支持。您可以下载 rk3568 的内核源代码,然后通过 make menuconfig 命令进入内核配置界面,找到 Networking support -> Ethernet driver support -> Realtek devices,将 Realtek 8201F PHY 勾选上。 2. 配置网络接口 接下来,需要在 Android 系统中配置网络接口。打开 Android 设备的终端,输入以下命令: ``` $ su $ netcfg ``` 这将显示当前网络接口的列表。找到您要配置的以太网接口,一般为 eth0,然后输入以下命令: ``` $ ifconfig eth0 up $ netcfg eth0 dhcp ``` 这将启用以太网接口,并使用 DHCP 协议获取 IP 地址。 3. 配置网络设置 最后,需要在 Android 系统中配置网络设置,以便正确地使用以太网接口。打开 Android 设备的设置界面,进入“网络和互联网”选项卡,点击“以太网”选项,然后选择“IP 设置”为“DHCP”。 完成以上步骤后,您应该可以使用以太网接口进行网络连接了。如果您仍然无法连接到网络,请检查网络连接和驱动配置是否正确,并查看系统日志以获取更多信息。

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import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层,参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出(输出10种类别,softmax实现分类的概率分布) tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组,他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

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