电子-STM32定时器级联.pdf_TIM_CLOCKDIVISION_DIV1

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STM32 定时器---级联

前几天刚参加完全国大学生电子竞赛，这次竞赛我用到了

STM32

这个平台，以前也学过

STM32

但是没有真正在这个平台做过

东西，所以对

STM32

还是很陌生。我个人觉得比赛是一个很好的学

习机会，在很短的几天内要学会很多东西，这次比赛我们做频率计，

这就需要使用大量的定时器，我是负责程序设计这块，那几天我通过

研究

STM32

的定时器，对定时器这个模块有一些收获想和大家一起

分享。下面谈谈我对定时器级联的理解，以及在这里和 STM32 初学者

分享一下定时器如何级联。

学习

STM32

定时器我是基于《

STM32

中文参考手册》，首先我

们打开手册的

253

页（没有手册的同学自行下载来看，网上都能找到）。

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element级联选择器表单回显

element级联选择器是适用于Vue.js的一个组件库，可以实现多级分类的下拉选择框。在表单提交后，如果需要回显数据，可以使用v-model指令来实现数据绑定。同时需要将表单的值赋给组件中每个下拉选择框的值，从而实现级联选择框的回显。具体实现步骤如下： 1.在组件中使用element级联选择器，并设置每个级别的数据和v-model属性（例如：v-model="form.area"）。 2

的基于STEP 7模块化PID控制

1 产品概述-- 模块化PID控制. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-1 1.1 产品模块化PID控制. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.用switch结构编写一个程序实现：从键盘输入一成绩，然后输出相应等级，分别用if-else if-else级联多分支和switch-case多分支语句实现。等级划分如下: [90,100] 优秀↵ [80,90) 良好↵ [70,80) 中等。 [60,70) 及等。 <60:不及格。

以下是用if-else if-else级联多分支和switch-case多分支语句实现的代码： if-else if-else级联多分支： #include <stdio.h> int main() { int score; printf("请输入成绩："); scanf("%d", &score); if (score >= 90 && score <= 1

1．在HDFS上建立/user/stu/自己学号，和/user/stu/input目录。 2．将albums.csv上传至HDFS的学号目录中；用另外一种上传命令将albums.csv上传至input目录中。 3．级联列出/user/stu/下的目录和文件。 4．查看集群的学号目录下albums.csv的前五行数据。 5．在input目录新建文件test.txt。然后使用追写文件命令，在终端输入“Hello hadop”追加到该文件中。 6．复制input/test.txt到学号目录下。 7．显示/user/stu所占的空间大小。 8．测试/user/stu/下是否存在exam目录。 9．下载input/test.txt到本地文件夹/home/stu/下。 10．简答/input和./input是否为同一目录

我可以回答这个问题。 1. 在HDFS上建立/user/stu/自己学号，和/user/stu/input目录。命令：hadoop fs -mkdir /user/stu/学号和 hadoop fs -mkdir /user/stu/input 2. 将albums.csv上传至HDFS的学号目录中；用另外一种上传命令将albums.csv上传至input目录中。命令：hadoop f

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要判断两个寄存器是否级联，需要考虑它们的数据线是否相连。下面是一些判断两个寄存器是否级联的方法： 1. 查看电路原理图：如果两个寄存器的数据线相连，它们就是级联的。在电路原理图中，可以通过检查两个寄存器的数据线是否相连来确定它们是否级联。 2. 检查指令序列：如果在执行程序时，两个寄存器的值需要传递给另一个寄存器或外部设备，那么它们就可能是级联的。在这种情况下，需要检查程序中的指令序列来确定是

改写这段文字This paper investigates a phenomenon where query- based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detec- tors. It cumulatively collects intermediate queries as decod- ing stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential struc- ture. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and sig- nificantly enhances their performance while leaving the in- ference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4 ∼ 2.8 AP improvement.

本文研究了一种现象，即在预测中间阶段正确的情况下，在最后的解码阶段出现查询基础目标检测器误判的情况。我们回顾了训练过程，并将被忽视的现象归因于两个限制：缺乏训练重点和解码序列中的级联错误。我们设计并提出了选择性查询回收（SQR），这是一种简单而有效的查询基础目标检测器训练策略。随着解码阶段的加深，它累积收集中间查询，并选择性地将查询转发到下游阶段，除了顺序结构之外。因此，SQR将训练重点放在后期阶

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