"0.91寸4针模块规格及历史回顾"

需积分: 0 0 下载量 142 浏览量 更新于2024-04-14 收藏 2.57MB PDF 举报
The 0.91 inch 4-pin module is an OLED display module that has been approved by the customer. The module is designed for IIC communication and provides a compact and high-quality display solution for various applications. The basic specifications of the module include a 0.91 inch display size, 4-pin interface, and IIC communication protocol. The module is designed for easy integration into existing systems and offers excellent display performance with high brightness and contrast ratio. The revised history of the module includes a new revision with updated content, which was approved on June 6, 2020. The module has undergone improvements to enhance its functionality and performance. Overall, the 0.91 inch 4-pin module is a reliable and versatile OLED display solution that meets the requirements of customers for compact and high-quality display solutions. Its compact size, high brightness, and easy integration make it an ideal choice for a wide range of applications.

OLED显示模块-0.91英寸-电路方案

2021-04-20 上传
0.91OLED模块以SSD1306作为主芯片，像素为128 * 32， 通讯方式是IIC， IIC地址默认为0x78， 界面很简单， 该模块具有稳压芯片， 支持3.3V〜5V电压供电 开机后自动复位， 自发光自由视角 低功耗。 兼容3.3V或5V电源输入 兼容3.3V或5V IO端口电平 IIC通讯地址0x78

金马鼎电子0.91白14Pin模块详细规格与PDF图纸

点击了解资源详情
本文档是一份关于0.91英寸白色14Pin OLED模块的详细设计图纸，由深圳市金马鼎电子有限公司发布的PDF格式资料，旨在为电子爱好者提供参考和使用。文档涵盖了以下关键知识点： 1. **基本规格**： - **显示规格**：...

ssd1306+0.91寸

2023-12-31 上传
0.91寸是指该模块的显示屏尺寸为0.91英寸。 在使用SSD1306模块之前，你需要了解一些宏定义。这些宏定义用于设置通信协议和设备地址。下面是一些常用的宏定义： - `HIGH_BIT_MASK`：用于设置数据传输的高位掩码。 -...

基于stn32f103c8t6控制hx711模块测得体重并把体重值显示在0.91寸oled屏幕上

2023-04-02 上传
- 0.91寸OLED屏幕 - 杜邦线 - 电源线 步骤： 1. 连接STN32F103C8T6板和HX711模块。将HX711模块的DT和SCK引脚分别连接到STN32F103C8T6板的PB6和PB7引脚上。将HX711模块的GND和VCC引脚分别连接到STN32F103C8T6板的...

基于stn32f103c8t6控制hx711模块测得体重并把体重值显示在0.91寸oled屏幕上，用Keil uVision5编写程序

2023-04-03 上传
以下是基于STN32F103C8T6控制HX711模块测得体重并把体重值显示在0.91寸OLED屏幕上的程序： 1. 硬件连接： HX711模块的VCC和GND分别连接到STM32的3.3V和GND，HX711的DT和SCK分别连接到STM32的PB4和PB5。 OLED屏幕...

用python怎么考察高斯朴素贝叶斯模型效果

2023-05-15 上传
可以使用Scikit-learn中的metrics模块下的classification_report函数，输出模型的精确度、召回率、F1值等指标。 以下是一个简单的例子： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_...

# 导入必要模块 import numpy as np # 初始化数据集 X = np.array([[0.28, 1.31, -6.2], [0.07, 0.58, -0.78], [1.54, 2.01, -1.63], [-0.44, 1.18, -4.32], [-0.81, 0.21, 5.73], [1.52, 3.16, 2.77], [2.20, 2.42, -0.19], [0.91, 1.94, 6.21], [0.65, 1.93, 4.38], [-0.26, 0.82, -0.96]]) K = int(input()) # 获取输入 ######## Begin ######## # TODO：编写代码，实现欧氏距离计算 def dist(x, y): return math.sqrt((x[0] - y[0]) ** 2 + (x[1] - y[1]) ** 2) # TODO：编写代码，实现三维概率密度估计函数 def pdf_est(k_dist, k, n): # k_dist 为估计点与初始数据点第 k 小的距离 # k 为 K 近邻中 K 的取值 # n 为数据点总个数 # TODO：编写代码，计算距离数据点 (0.5, 0.1, 0) 的第 K 近距离 # TODO：编写代码，计算并输出数据点 (0.5, 0.1, 0) 的概率密度估计值，输出时保留 4 位小数

2023-05-31 上传
其中，`dist` 函数用于计算两个点之间的欧氏距离，`pdf_est` 函数用于计算概率密度估计值，`k_dist` 表示数据点 (0.5, 0.1, 0) 与数据集 X 中第 K 近的点之间的距离，最后将计算得到的概率密度估计值保留 4 位小数...

python中怎么保存网络模型训练之后的精度曲线数据

2023-03-04 上传
'val_accuracy': [0.85, 0.87, 0.88, 0.9, 0.91], 'test_accuracy': [0.82, 0.83, 0.85, 0.86, 0.87] } # 使用 pickle 模块将字典序列化成字节流，并保存到文件中 with open('accuracy_data.pkl', 'wb') as f: ...

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x1=[0.23,1.52,0.65,0.77,1.05,1.19,0.29,0.25,0.66,0.56,0.90,0.13,-0.54,0.94,-0.21,0.05,-0.08,0.73,0.33,1.06,-0.02,0.11,0.31,0.66] y1=[2.34,2.19,1.67,1.63,1.78,2.01,2.06,2.12,2.47,1.51,1.96,1.83,1.87,2.29,1.77,2.39,1.56,1.93,2.20,2.45,1.75,1.69,2.48,1.72] x2=[1.40,1.23,2.08,1.16,1.37,1.18,1.76,1.97,2.41,2.58,2.84,1.95,1.25,1.28,1.26,2.01,2.18,1.79,1.33,1.15,1.70,1.59,2.93,1.46] y2=[1.02,0.96,0.91,1.49,0.82,0.93,1.14,1.06,0.81,1.28,1.46,1.43,0.71,1.29,1.37,0.93,1.22,1.18,0.87,0.55,0.51,0.99,0.91,0.71] w1=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] w2=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] for i in range(24): w1[i][0]=x1[i] w1[i][1]=y1[i] w2[i][0]=x2[i] w2[i][1]=y2[i] print('整合矩阵w1 w2') print(w1) print(w2) m1=np.mean(w1,0) m2=np.mean(w2,0) print('计算两类均值向量') print(m1) print(m2) s10=[0,0] s20=[0,0] s1=[[0 for i in range(2)]for j in range(2)] s2=[[0 for i in range(2)]for j in range(2)] for i in range(24): s10[0]=(w1[i][0]-m1[0]) s10[1]=(w1[i][1]-m1[1]) s11=np.mat(s10) s1+=np.mat((s11.T)*s11) s20[0]=(w2[i][0]-m2[0]) s20[1]=(w2[i][1]-m2[1]) s22=np.mat(s20) s2+=np.mat((s22.T)*s22) print('s1') print(s1) print('s2') print(s2) sw=s1+s2 print('sw') print(sw) w_new=(np.mat(sw)).I*(np.mat((m1-m2)).T) print('w_new') print(w_new) m1_new=m1*w_new m2_new=m2*w_new pw1=0.6 pw2=0.4 w0=(m1_new+m2_new)/2-math.log(pw1/pw2)/(24+24-2) print('w0') print(w0) 这是python的代码，请给每行代码注释

2023-03-25 上传
y2=[1.02,0.96,0.91,1.49,0.82,0.93,1.14,1.06,0.81,1.28,1.46,1.43,0.71,1.29,1.37,0.93,1.22,1.18,0.87,0.55,0.51,0.99,0.91,0.71] // 输入第二类数据的y值 w1=[[0 for i in range(2)]for i in range(24)] // ...

n = 0.912 m = Decimal(n) print(m) 这样得出的m值是0.912000000000000032862601528904633596539497375488281，如何值取前几位

2023-07-20 上传
要将 `Decimal` 类型的值截取为指定位数的小数，你可以使用 `decimal` 模块提供的 `quantize()` 方法。以下是修改后的代码示例： ```python from decimal import Decimal, ROUND_DOWN n = 0.912 m = Decimal(n)....
XianXianZou
  • 粉丝: 2248
  • 资源: 4
上传资源 快速赚钱

最新资源