Wince系统下使用Visual C++实现串口通信的实例分析

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资源摘要信息:"SerialSample.zip_Windows_CE_Visual_C++_" 知识点一:Windows CE操作系统概述 Windows CE是微软公司开发的一个嵌入式、开放、可伸缩的32位操作系统,广泛应用于多种设备上,如智能手机、掌上电脑(PDA)、自动取款机(ATM)等。它以其模块化、可定制性强的特点,支持广泛的硬件平台,提供了良好的实时性能和多线程支持。Visual C++是微软公司推出的一款集成开发环境(IDE),为开发者提供开发Windows应用程序、Web应用以及移动应用的工具和功能,是Windows CE应用开发的主要工具之一。 知识点二:串口通信基础 串口通信,即串行通信,是计算机与外设或两台计算机之间,以串行方式传输数据的一种通信方式。它通过单个数据线逐位地顺序传送数据,一次传输一个比特。在Windows CE操作系统中,串口通信是实现设备间数据传输的基本方式之一。串口通信中,数据的发送和接收通常是通过打开串口资源,配置串口参数,然后使用读写操作来完成数据的传输。 知识点三:Visual C++在Windows CE下的串口编程 在Windows CE平台下使用Visual C++进行串口编程,开发者需要使用Windows提供的串口API函数。这些函数包括但不限于CreateFile(打开串口)、SetCommState(设置串口状态)、ReadFile(读取数据)、WriteFile(写入数据)以及CloseHandle(关闭句柄)等。通过这些函数,开发者能够打开指定的串口设备,配置串口参数(如波特率、数据位、停止位、校验位等),实现数据的读写操作,以及在完成操作后关闭串口资源。 知识点四:串口类实现串行通信 在给定文件的描述中提到了“编写串口类的方式实现串行通信”,这表明SerialSample示例项目采用了一种面向对象的编程方式来封装串口通信的相关操作。使用类的方式可以将串口的打开、配置、读写、关闭等操作封装在类的方法中,从而简化代码的复杂度,提高代码的可读性和可维护性。开发者可以利用面向对象的继承和封装特性,方便地扩展和复用代码。 知识点五:Visual C++中处理Windows CE设备的文件压缩包 在开发Windows CE应用程序时,开发者经常会遇到需要打包和部署应用程序的情况。对于SerialSample.zip这样的压缩包文件,它可能包含了一系列的源代码文件、资源文件以及必要的构建脚本和文档。压缩包通常使用ZIP格式,这便于对文件进行压缩存储,减小文件大小,便于传输和分发。开发者需要解压这个压缩包,提取出所有需要的文件,并使用Visual C++的IDE进行项目的构建和调试。 知识点六:Windows CE下的Visual C++开发环境配置 在开始开发之前,需要配置好Visual C++的开发环境,确保编译器、链接器等工具支持Windows CE平台。开发者需要安装相应的SDK(软件开发工具包)和Platform Builder,以支持对Windows CE系统的开发和调试。此外,还需要确保目标设备(或模拟器)已经配置好与开发环境进行通信的串口参数,以便进行调试和测试。 知识点七:调试和测试串口通信程序 开发串口通信程序的最后一步是调试和测试,以确保程序在目标硬件上能够正确无误地运行。开发者需要使用串口调试工具,如PuTTY、SecureCRT等,来监控和调试串口通信过程。同时,可以使用Visual C++内置的调试工具,如断点、监视变量、内存查看等,来帮助诊断和解决程序中的问题。测试时,应确保所有的边界情况和异常情况都被考虑到,以提高程序的健壮性和可靠性。
2023-05-14 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically 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 # Initialize epochs and base learning rates 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 # cos warm boot policy 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