嵌入式单片机实验代码:掌握编程基础与开发研究

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0 下载量 113 浏览量 更新于2024-11-24 收藏 6.38MB RAR 举报
资源摘要信息: "examples.rar_嵌入式/单片机/硬件编程_C/C++" 是一个包含实验代码的压缩包文件,专门针对嵌入式编程领域,尤其是单片机和硬件编程方向。通过学习和实践这些实验代码,可以有效掌握嵌入式编程的基础知识和技能,为后续的开发研究打下坚实的基础。该压缩包适合那些希望深化理解C/C++在嵌入式系统中应用的开发者,以及想要提升单片机应用开发能力的专业人员。 详细知识点如下: 1. 嵌入式编程基础:嵌入式编程是针对特定的硬件平台进行软件开发的过程。开发者需要了解嵌入式系统的架构、处理器的特性、存储器结构、输入/输出设备以及它们之间的交互方式。嵌入式系统多使用实时操作系统(RTOS),因此编程时还需考虑任务调度、中断管理、同步机制等。 2. 单片机应用:单片机是一种集成电路芯片,它把CPU、存储器、输入输出接口以及其他功能模块集成在一个单一的芯片上,用以执行各种控制功能。编程单片机通常使用C或C++语言,需要掌握单片机的寄存器配置、外设编程、中断处理以及I/O操作等关键技能。 3. 硬件编程:硬件编程主要是对单片机等硬件设备进行底层控制,包括对硬件寄存器的读写、外设的初始化和控制等。学习硬件编程能够帮助开发者更加直接地控制硬件资源,实现硬件驱动层的开发。 4. C/C++语言:C/C++是嵌入式开发领域最常用的编程语言。C语言因其接近硬件的特性非常适合嵌入式系统开发,而C++则在面向对象编程方面提供了更丰富的功能。掌握这两种语言对于嵌入式开发至关重要。 5. 实验代码学习:examples.rar压缩包内的实验代码可以视为嵌入式开发的案例教学。通过分析和运行这些代码,开发者可以了解如何在特定的硬件平台(如ARM Cortex-M系列、AVR、PIC等)上编写、编译、调试以及运行嵌入式程序。 6. 开发研究:该压缩包中的代码不仅能帮助新手入门,对于有经验的开发者来说,也可以作为学习新硬件平台或探索新技术的起点。实验代码通常涵盖嵌入式开发的各个方面,如GPIO操作、定时器应用、串口通信、模拟/数字转换等。 7. 嵌入式开发环境搭建:使用这些实验代码之前,开发者需要搭建相应的嵌入式开发环境,这通常包括安装编译器(如GCC)、集成开发环境(IDE)和烧写工具等。熟悉这些工具的使用对于嵌入式开发同样重要。 8. 资源管理:嵌入式系统中资源往往是有限的,因此资源管理是嵌入式编程中的一个重要方面。这包括内存管理、电源管理以及外设资源的优化使用,使得开发的程序能够高效运行,同时尽可能减少资源消耗。 通过深入研究examples.rar压缩包中的实验代码,开发者可以将理论知识与实践相结合,提升嵌入式系统的编程能力,为开发高效、稳定和专业的嵌入式应用软件做好准备。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传