zstack用NV编程来实现,记录节点入网次数完整代码

时间: 2023-06-11 11:07:57 浏览: 52
抱歉,我不确定你所说的“NV编程”是指什么。如果是指非易失性存储器(Non-Volatile Memory)编程,我可以给你提供一个示例代码,但需要你提供更多的上下文和背景信息。 下面是一个使用EEPROM(一种常见的非易失性存储器)来记录节点入网次数的示例代码,这个代码使用了Arduino框架: ```c++ #include <EEPROM.h> // 定义EEPROM存储数据的地址 #define EEPROM_ADDR 0 void setup() { // 初始化串口通信 Serial.begin(9600); // 读取当前入网次数,并将其加1 int count = EEPROM.read(EEPROM_ADDR); count++; // 将入网次数写入EEPROM EEPROM.write(EEPROM_ADDR, count); // 输出当前入网次数 Serial.print("Node has joined the network "); Serial.print(count); Serial.println(" times."); } void loop() { // 空函数,不做任何事情 } ``` 这个示例代码中,我们使用了Arduino的EEPROM库来读写EEPROM的数据。首先,我们定义了一个EEPROM存储数据的地址,这个地址可以随意选择,只要不和其他程序使用的地址冲突即可。在`setup()`函数中,我们首先读取当前入网次数,将其加1,然后将新的入网次数写入EEPROM。最后,我们输出当前的入网次数。在`loop()`函数中,我们不做任何事情,只是让程序保持运行状态。 请注意,这个示例代码并不是zstack用NV编程实现的代码,只是一个使用EEPROM来记录入网次数的示例代码。如果你需要更具体的帮助,请提供更多的信息和背景。

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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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