宋雪松指导：STC89C52RC单片机开发板PCB制作教程

51单片机
STC89C52RC
需积分: 9 0 下载量 32 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 497KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本项目为针对STC89C52RC单片机的开发板设计，详细内容包含了从原理图设计到PCB布局的完整过程。项目文件采用了Altium Designer软件进行设计，保证了设计的专业性和准确性。文件中所包含的gerber文件格式是电子行业通用的印刷电路板（PCB）制造和检查文件格式，用于指导PCB制造商生产板卡。 该项目的开发板基于STC89C52RC单片机，这是一种广泛应用于教学和产品的8位微控制器，具有较高的性价比和可靠性。由宋雪松老师指导的手把手教学过程，不仅提供了原理图设计，还包括了如何将原理图转化为实际可用的PCB布局，这对于学习单片机开发的初学者而言是一个宝贵的资料。 在制作PCB板之前，本项目中宋老师亲自参与的原理图设计需要转译成可以被PCB制造商理解的文件格式。在这个过程中，可能遇到的挑战包括确保电路原理的准确性、避免电气互连错误、优化布局以减少干扰以及满足特定的物理尺寸要求等。本项目中的gerber文件则是通过Altium Designer软件从原理图直接生成的，保证了设计的精确性和可靠性。 除了gerber文件，Altium Designer还可以生成其他相关文件，如钻孔文件（Excellon钻孔数据文件），这为PCB的生产提供了完整的信息。PCB制造商将使用这些文件来制造实际的电路板，并在制作完成后，工程师需要对板卡进行测试和调试。如果按照本项目提供的文件进行操作，可以确信所得到的PCB板是可行的，因为宋老师已经成功制作了实物并进行了调试，确认了其功能的正确性。 总之，这个项目文件包为学习和实现STC89C52RC单片机开发板提供了完整的资源，从原理图到PCB布局文件，再到最终的实物制作和调试，所有这些步骤都是初学者学习单片机开发的理想案例。" 资源摘要信息: "STC89C52RC单片机开发板设计文档，包含Altium Designer软件制作的PCB设计文件。项目由宋雪松老师指导，提供完整的从原理图到实物调试的教学过程。文件中包含的gerber文件是PCB制作的标准文件，确保了板卡生产的专业性和可靠性。该开发板基于STC89C52RC单片机，适合教学和产品开发。项目文件包含PCB制造所需的所有必要文件，使得按照这些步骤操作能够制造出功能完备的开发板。"

STC89C52RC封装

2020-06-27 上传
4. `Project Outputs for STC89C51`：这可能是某个设计项目的输出文件，可能包括了PCB布局的Gerber文件、钻孔文件等，用于制造PCB板的生产资料。 5. `History`：历史记录文件，可能记载了封装设计或项目开发的过程...

Project Outputs for PCB_Project1.zip

2022-07-08 上传
Project Outputs for PCB_Project1.zipProject Outputs for PCB_Project1.zipProject Outputs for PCB_Project1.zipProject Outputs for PCB_Project1.zipProject Outputs for PCB_Project1.zipProject Outputs for ...

Keras Multiple outputs and multiple losses.zip

2021-10-30 上传
在"Keras Multiple outputs and multiple losses"中，我们将看到如何构建一个能够处理不同任务的神经网络模型。例如，这可以是图像分类和对象定位，或者预测连续变量和分类变量。关键在于设计网络结构以并行地处理...

Project Outputs for ad-10962-002_c_

2021-09-29 上传
标题“Project Outputs for ad-10962-002_c_”表明这是一个与C语言编程相关的项目输出。描述提到这是一个简单的交互式控制台程序，它的主要目标是展示如何进行输入输出操作，这是所有基本的命令行应用程序的核心功能...

Add_CSS_loader_animations_to_Shiny_outputs_shinycssloaders.zip

2024-08-25 上传
Add_CSS_loader_animations_to_Shiny_outputs_shinycssloaders

NumberStrings.js.zip

2019-07-16 上传
NumberStrings.js 是一个简单的 JavaScript 库，用来将数字转成更适合阅读的格式。 示例代码： var ns = new NumberStrings();console.log('1,000 = ' ns.format... // outputs: "999,999,999 = 999.999999 million

torchvision.zip

2021-10-23 上传
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct ...

def ff(inputs, num_units, scope="positionwise_feedforward"): ''' inputs: A 3d tensor with shape of [N, T, C]. num_units: A list of two integers. scope: Optional scope for `variable_scope`. Returns: A 3d tensor with the same shape and dtype as inputs ''' # Inner layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[0], activation=tf.nn.relu)(inputs) # Outer layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[1])(outputs) # Residual connection outputs = tf.keras.layers.concatenate([outputs, inputs],axis=-1) # Normalize outputs = tf.keras.layers.LayerNormalization()(outputs) return outputs

2023-06-02 上传
输入是一个形状为[N, T, C]的3D张量，其中N表示批量大小，T表示序列长度，C表示每个元素的特征数。该函数使用两个Dense层，其中第一个层使用ReLU激活函数，第二个层没有激活函数。在这两个层之间，使用残差连接将...

class PoolFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs, kernel): outputs = torch.nn.functional.avg_pool2d(inputs, kernel) ctx.save_for_backward(outputs, torch.tensor(inputs.shape), torch.tensor(kernel)) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_delta): (outputs, input_shape, kernel) = ctx.saved_tensors kernel = kernel.tolist() outputs = 1 / outputs outputs[outputs > kernel[0] * kernel[1] + 1] = 0 outputs /= kernel[0] * kernel[1] grad = torch.nn.functional.interpolate(grad_delta * outputs, size=input_shape.tolist()[2:]) return grad, None

2023-05-25 上传
这是一个使用 PyTorch 实现的自定义池化函数 PoolFunc，包括前向传播和反向传播的实现。 在前向传播中，输入 inputs 和池化核 kernel 作为参数，使用 PyTorch 提供的 avg_pool2d 函数进行平均池化操作，并将输出、...

outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) outputs = np.detch.exp(outputs) / np.sum(np.exp(outputs)) action = np.argmax(outputs) print("分类结果为：动作{}".format(action+1)) 报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么改

2023-05-28 上传
你可以将 `outputs` 的计算过程中的 `np.exp` 和 `np.sum` 替换为 PyTorch 中的函数，然后使用 `detach()` 方法将 `outputs` 与计算结果的...print("分类结果的概率分布为：{}".format(outputs.detach().numpy())) ```
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