南开大学孙雷老师单片机开发课件

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0 下载量 42 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 5.09MB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源为南开大学研究生课程的课件,主讲人是孙雷老师,课程内容涵盖无限传感器网络,具体在单片机开发领域。在该领域,单片机(Microcontroller Unit, MCU)是一种集成电路芯片,它具备计算和控制能力,通常用于嵌入式系统和物联网设备中,控制各种各样的外围设备。本课程详细讲解了单片机的基础知识和开发技能,特别强调了在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)中应用单片机的重要性,以及如何通过单片机开发提升网络的效率和性能。课程中可能涉及的技术点包括单片机选型、编程、外围设备接口和通信协议等方面。同时,作为“Others”标签所指代的可能是一些非主流或者更为特定的开发技术和工具。本课件对于想要深入了解单片机应用和无线传感网络的专业人士和学生来说,是一份宝贵的资源。" 知识点: 1. 单片机开发基础:包括单片机的基本概念、结构组成、工作原理,以及如何选择适合项目的单片机型号。 2. 南开大学研究生课程:指明本课件来源于南开大学的研究生课程,这可能意味着内容具有一定的深度和难度,适合有一定基础的学生和专业人士。 3. 孙雷老师讲授:说明课程讲授者的身份,孙雷老师可能在此领域有较深的研究和教学经验,他所讲授的内容具有一定的权威性。 4. 无线传感器网络:这是一个交叉学科领域,涉及计算机网络、无线通信、传感器技术和嵌入式系统设计。课程中可能详细探讨了无线传感器网络的工作原理、应用场景、网络架构等。 5. 单片机在无线传感器网络中的应用:详细讲解了如何将单片机技术应用到无线传感器网络的开发中,包括单片机如何采集、处理传感器数据以及如何通过无线通信模块发送数据到网络。 6. 编程与接口技术:课程可能还包含了单片机编程语言的知识(如C语言),以及如何通过各种接口技术(如GPIO、ADC、PWM等)与外围设备进行交互。 7. 通信协议:在无线传感器网络中,单片机需要通过不同的通信协议(例如ZigBee、Bluetooth、LoRa等)与其他节点通信,课程中可能讲解了这些协议的原理和应用。 8. 开发工具和环境:单片机开发通常需要特定的软件和硬件工具,例如IDE、编译器、调试器和仿真器等,这些内容也可能在课程中得到介绍。 9. 实际项目案例分析:为了加深理解,课程可能会通过分析实际项目案例来讲解理论知识如何在现实世界中得到应用。 10. 嵌入式系统设计:课程可能会涉及到更广泛的嵌入式系统设计知识,包括系统的硬件设计、软件设计以及系统集成等。 综上所述,本资源非常适合对单片机开发和无线传感器网络领域感兴趣的读者学习使用。通过对这些知识点的深入研究,读者将能够理解单片机如何在现代技术中发挥关键作用,并能够将理论知识应用于实践中,设计出更加智能和高效的嵌入式系统。
2023-07-16 上传
2023-05-26 上传

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

2023-06-08 上传