I2CHelper工具包发布:轻松实现I2C读写操作

版权申诉
0 下载量 69 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 134KB ZIP 举报
资源摘要信息: "I2CHelper.zip_i2c" I2CHelper.zip_i2c是一个用于辅助直接读写I2C(Inter-Integrated Circuit)设备的压缩包文件,包含了一系列与I2C通信相关的组件和文件。I2C是一种常见的串行计算机总线,它被广泛应用于低速设备间的通信,如微控制器与各种外围设备。I2C通信通常使用两条线:一条是数据线SDA,另一条是时钟线SCL。I2C的通信是主从方式,也就是说,通信由主机(通常是微控制器)发起,而从设备(比如传感器、存储器或其他类型的外设)响应主机的请求。 该压缩包包含以下文件: 1. I2CHelper.cfg:配置文件,可能包含有关I2CHelper模块配置的信息,如连接参数、设备地址设置等,以适应不同的I2C硬件和通信需求。 2. I2CHelper.dll:动态链接库文件,包含了实现I2C读写操作的函数接口,是一个在Windows操作系统下可以被其他程序调用的二进制文件。DLL文件允许程序共享代码和资源,可以提升性能,减少内存消耗。 3. I2CHelper.dpr:Delphi项目文件,该文件包含用于Delphi开发环境的项目设置。Delphi是一个高级的编程语言和开发工具,支持快速开发桌面和服务器端应用程序。它使用Pascal语言,广泛应用于数据库和企业级应用程序的开发。 4. M545X.pas:Pascal源代码文件,可能包含与特定I2C设备(如M545X系列设备)通信相关的代码逻辑。Pascal是一种结构化、编译型语言,它在教育和开发中很受欢迎,由于其易读性以及严谨的语法结构。 5. I2CHelper_TLB.pas:Type Library文件,用于定义和声明COM接口和类型。在Windows编程中,TLB文件用于帮助不同编程语言之间交互COM对象。 6. M5451Ifce.pas:接口定义文件,包含定义了与特定I2C设备(如M5451)通信时所需的接口和类,它为开发者提供了一种规范的方式来与I2C硬件交互。 7. I2CHelper.res:资源文件,包含一些资源数据,比如程序中使用的图像、字符串表、菜单、对话框、版本信息等,这些资源可以被应用程序在运行时调用。 8. I2CHelper.tlb:类型库文件,通常用于描述COM组件的对象模型,使得其他支持COM的应用程序能够通过类型库提供的信息来创建和使用COM对象。 总结来说,I2CHelper.zip_i2c提供了一整套软件开发工具包(SDK),方便开发者在各种应用中实现I2C通信,从而控制连接到I2C总线上的各种外围设备。这包括了配置文件、库文件、源代码文件和资源文件,它们共同构成了一个完整且可扩展的I2C通信解决方案。对于需要在软件中集成I2C通信功能的开发者来说,这是一个非常有价值的资源。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传