STM32LL库编程系列第八讲——ADC模数转换
系列文章目录
`往期文章
STM32LL库编程系列第一讲——Delay精准延时函数(详细,适合新手)
STM32LL库编程系列第二讲——蓝牙+USART串口通信(步骤详细、原理清晰)
STM32LL库编程系列第三讲——USART+DMA通信
STM32LL库编程系列第四讲——定时器输入捕获+超声波测距
STM32LL库编程系列第五讲——定时器PWM输出+DS3115舵机控制
STM32LL库编程系列第六讲——定时器编码器模式+电机驱动
STM32LL库编程系列番外——DMA常用编程
STM32LL库编程系列第七讲——SPI通信(W25Q128)
STM32的SPI通信的NSS引脚设置原理
文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、ADC是什么?
- 二、使用STM32cubeMX配置工程
- 1.ADC配置
- 三、keil工程编写
- 1.adc.c
- 2.adc_read.c
- 总结
前言
ADC模数转换这个字眼大家都已经习以为常了,但是在STM32中有很多关于ADC工作的配置大家可能还不是那么清楚,这里借助蓝桥杯嵌入式的开发板,利用STM32cubemx对ADC的配置进行一个全面的介绍。
一、ADC是什么?
ADC的主要功能是将模拟信号转换为数字信号,以便微控制器进行数据处理,整个转换的机制大致为采样——量化——编码。
STM32 ADC是12 位逐次趋近型模数转换器。它具有多达 19 个复用通道,可测量来自 16 个外部 源、两个内部源和 VBAT通道的信号。这些通道的 A/D 转换可在单次、连续、扫描或不连续 采样模式下进行。ADC 的结果存储在一个左对齐或右对齐的 16 位数据寄存器中。
二、使用STM32cubeMX配置工程
这里只说明关于ADC部分的配置介绍,其他外设配置说明见往期文章
1.ADC配置
在进入ADC1配置界面,IN5通道有IN5 differential和IN5 single-ended两个选项。区别如下:
单端输入(IN5 single - ended):单端输入模式是指 ADC 仅对一个输入信号进行采样。在这种模式下,以地(GND)作为参考电位,ADC 测量的是输入信号与地之间的电压差。当选择IN5 single - ended时,ADC 会测量连接到 ADC 通道 IN5 引脚的信号相对于地的电压值。
差分输入(IN5 differential):差分输入模式下,ADC 测量的是两个输入信号之间的电压差。当选择IN5 differential时,ADC 会测量正输入信号(连接到 IN5 引脚)和负输入信号(此时会产生选通一个ADC通道连接此信号,注意看右侧图示就能找到)之间的差值。
这里我们只需要测量IN5通道电压值,所以选择单端输入。
下拉还有三项勾选对应的就是两个内部源和 VBAT通道的信号,这里不需要。
Clock Prescaler
预分频器分频的时钟,其中有同步时钟分频和异步时钟分频两个选项。
同步时钟分频是ADC 的时钟源与 APB(通常APB2)时钟是同步的, ADC 的时钟是由 APB 总线时钟经过分频得到。
异步时钟分频是ADC 的时钟源独立于 APB 总线时钟,通常是由专用的时钟源(如 PLL、sysclk 等)经过分频得到。
尽量使用同步时钟分频,这样ADC 与其他基于 APB 总线的外设之间的通信和数据交互更加方便。因为它们的时钟是同步的,所以在数据传输和处理过程中,不容易出现时钟不同步导致的数据错误或丢失问题。另外, APB 总线时钟更加稳定。但是同步时钟分频能力有限,当频率无法满足工作要求时使用异步时钟分频。
这里4次分频后得到42MHz可以使用,故用同步时钟分频。
Resolution
ADC转换的分辨率,一个 x位的 ADC 可以将满量程范围分为2^x
个离散的量化级别,分辨率越高精度越高。从而能够测量的最大信号与最小信号的宽度更大,同时高分辨率需要更高的成本和时间,按实际需要选择就好。
Data Alignment
选择转换后存储的数据的对齐方式,右对齐好取用,所以选择Right alignment
Gain Compensation
ADC 的实际增益往往与理想增益存在偏差。ADC 的理想增益是将输入信号按照 1:1 的比例进行转换,但实际中可能会出现将输入信号放大或缩小的情况,导致转换结果不准确。增益补偿系数可以对这种增益误差进行校准。通过测量 ADC 的实际增益与理想增益的比值,得到一个补偿系数。在进行数据处理时,将 ADC 转换得到的数字值乘以这个补偿系数,就可以将实际的转换结果调整到接近理想值,从而提高测量的准确性。这里选择0,也就是不补偿。
Scan Conversion Mode
当转换次数大于1时会自动使能,无需我们配置
End Of Conversion Selection
设置 ADC 转换结束标志(EOC)的触发时机,有 “End Of Single Conversion”(单次转换结束)和 “End Of Sequence Of Conversion”(序列转换结束)等选项,具体如下:
End Of Single Conversion:选择该选项时,ADC 在每次完成单个通道的转换后,就会置位 EOC 标志。适用于只需要对单个通道进行单次采样的情况,例如在特定时刻对某个传感器的信号进行一次性采集。此时,一旦单个通道的转换完成,相关的中断或事件就会被触发,通知处理器可以读取转换结果。
End Of Sequence Of Conversion:若选择此选项,ADC 会在完成整个转换序列后才置位 EOC 标志。当使用多个通道进行连续采样,并且希望在整个采样序列完成后再进行统一的处理时,就可以选择这个选项。比如在需要同时采集多个传感器数据,并在所有数据都采集完成后进行分析或处理的场景中,使用 “End Of Sequence Of Conversion” 可以减少中断次数,提高数据处理的效率。
但是序列转换结束模式下DR(数据寄存器)在整个转换序列中会不断被新的转换结果覆盖,最终只保留最后一个通道的转换数据。若想保存每一次的数据可使用如下方法:
使用DMA: DMA 能够在不经过 CPU 干预的情况下,直接将 ADC 转换的数据从 DR 寄存器传输到内存中。在 ADC 完成每个通道的转换后,DMA 会立即将转换结果搬运到预先指定的内存地址,这样就避免了数据被后续转换结果覆盖的问题。
为了方便,这里就使用End Of Single Conversion。
Low Power Auto Wait
指定低功耗自动等待模式的使用:只有当用户软件处理了之前的转换(针对常规组)或之前的序列(针对注射组)后,才开始新的转换。在低功耗状态下,ADC 会持续监测转换触发信号。当检测到新的转换触发信号时,ADC 会从低功耗状态中唤醒,重新启动转换操作。触发信号可以是软件触发、定时器触发或外部事件触发等。
Continuous Conversion Mode
在连续转换模式下,ADC 完成一次模拟信号到数字信号的转换后,不会停止工作,而是紧接着自动开始下一次转换,如此循环不断,只要不手动停止该模式或者发生异常情况,ADC 就会持续对输入的模拟信号进行转换。
需要一个初始的触发信号来启动连续转换过程。这个触发信号可以是软件触发(通过代码向 ADC 控制寄存器写入特定的值来触发),也可以是硬件触发(如定时器溢出、外部中断等)。一旦触发信号到来,ADC 开始对输入的模拟信号进行转换,将其转换为数字值并存储在数据寄存器中。转换完成后,ADC 会自动重新开始下一次转换,无需额外的触发信号。每次转换完成后,数据寄存器中的值都会被新的转换结果覆盖。因此,在使用连续转换模式时,需要及时读取数据寄存器中的值,以获取最新的转换结果。
Discontinuous Conversion Mode
间断转换模式下,ADC 并非持续不断地对模拟信号进行转换,而是将整个转换序列分割成多个子序列,每个子序列包含一定数量的转换通道。ADC 会按照设定,依次完成每个子序列的转换,在完成一个子序列后暂停,等待下一次触发信号后再继续进行下一个子序列的转换。
DMA Continuous Requests
不使用DMA时不配置此项,本示例没有用到DMA,故暂时不解释。
Overrun behaviour
Overrun behaviour(溢出行为)主要是指在 ADC(模拟 - 数字转换器)的数据处理过程中,当新的转换结果产生时,前一次转换结果还未被及时读取,从而导致数据被覆盖的情况。
Overrun data preserved(溢出数据保留)
当 ADC 发生溢出时,即新的转换结果已经产生,但之前的转换结果还未被系统(如 CPU 或 DMA)从数据寄存器中读取,这种模式会保留原有的数据,不允许新的转换结果覆盖旧数据。同时,ADC 可能会暂停后续的转换操作,直到旧数据被读取,才会继续进行新的转换。
Overrun data overwritten(溢出数据覆盖)
当 ADC 发生溢出时,新的转换结果会直接覆盖数据寄存器中尚未被读取的旧数据。ADC 会继续进行后续的转换操作,不会因为数据未被读取而暂停。
我们需要读取最新数据,所以选择覆盖
Enable Regular Conversions
在 STM32 的 ADC 中,转换通道可分为规则通道(Regular Channels)和注入通道(Injected Channels)两类。规则通道是最常用的转换通道组,Enable Regular Conversions 的作用是开启对规则通道的模拟信号到数字信号的转换功能。开启此功能后,ADC 就会依据设定好的规则对指定的规则通道进行转换操作。这一项是几乎一定要启用的。
Enable Regular Oversampling
Enable Regular Oversampling 就是开启规则通道的过采样功能,允许 ADC 在规则转换过程中运用过采样技术来提升转换精度。当启用规则通道过采样后,ADC 会对规则通道的模拟信号进行多次采样,每次采样得到的数字值会被累加起来,累加完成后,根据过采样倍率,对累加和进行右移操作,将多次采样的结果进行平均,得到一个最终的转换结果,相当于提高了 ADC 的分辨率。
Number Of Conversion
有多少个采样通道,就设为多少。
External Trigger Conversion Source
External Trigger Conversion Source 就是指定用于触发 ADC 转换的外部信号来源。除了软件触发外,定时器溢出、比较匹配等事件可以作为外部触发源。例如,定时器在计数达到设定值时产生溢出事件,该事件可以触发 ADC 开始转换。这种方式适用于需要按照一定时间间隔进行数据采集的应用,如周期性的传感器数据采集。
External Trigger Conversion Edge
当外部触发信号出现上升沿时,ADC 会立即启动转换操作。这种触发方式适用于需要在外部信号开始变化的瞬间进行数据采集的场景。
Sampling Time
大致的介绍就到这里了
三、keil工程编写
1.adc.c
在生成的程序最后需要加上一下几句。
/* USER CODE BEGIN ADC1_Init 2 */LL_ADC_StartCalibration(ADC1,LL_ADC_SINGLE_ENDED);while(LL_ADC_IsCalibrationOnGoing(ADC1));LL_ADC_Enable(ADC1);/* USER CODE END ADC1_Init 2 */
*void LL_ADC_StartCalibration(ADC_TypeDef ADCx, uint32_t SingleDiff)
ADC 在将模拟信号转换为数字信号的过程中,可能会受到各种因素的影响,例如内部电路的偏移、增益误差等,这些因素会导致转换结果产生偏差。校准就是为了减少这些误差,提高 ADC 转换结果的准确性。该函数的主要作用就是触发指定 ADC 的校准操作,通过特定的算法和流程来调整 ADC 的内部参数,从而使转换结果更加精确。
*uint32_t LL_ADC_IsCalibrationOnGoing(const ADC_TypeDef ADCx)
获取ADC的校准状态,0-校准完成,1-校准正在进行。
最后就可以使能adc了。
2.adc_read.c
想要读取ADC还需要编写读取函数,如下
void ADC1_read(uint16_t *pusbuf)
{LL_ADC_REG_StartConversion(ADC1);while(LL_ADC_IsActiveFlag_EOC(ADC1) == 0);pusbuf[0] = LL_ADC_REG_ReadConversionData10(ADC1);while(LL_ADC_IsActiveFlag_EOC(ADC1) == 0);pusbuf[1] = LL_ADC_REG_ReadConversionData10(ADC1);
}
*void LL_ADC_REG_StartConversion(ADC_TypeDef ADCx)
启动 ADC 组的规则通道转换。在该 STM32 系列中,此功能与内部触发(软件启动)和外部触发都相关。如果 ADC 触发已设置为软件启动,则 ADC 转换会立即开始, 如果 ADC 触发已设置为外部触发,则 ADC 转换将在 ADC 启动转换命令之后的下一个触发事件(在选定的触发边沿)开始。
*uint32_t LL_ADC_IsActiveFlag_EOC(const ADC_TypeDef ADCx)
获取EOC标志位,从而获取转换完成标志
*uint16_t LL_ADC_REG_ReadConversionData10(const ADC_TypeDef ADCx)
获取分辨率为10的转换数据。
前面开启了ADC1的IN5和IN10两个通道,且配置成“End Of Single Conversion”(单次转换结束),所以每个通道的转换都需要运行一个转换开启函数LL_ADC_REG_StartConversion。通道11在前,所以pusbuf[0]得到的就是通道11的数值,pusbuf[1]得到的就是通道5的数值了。
得到采样数值后使用的时候进行一步转换就可以得到实际采样值。比如所我要采样滑动变阻器电压,量程是0-3.3V;采样分辨率为10,则采样量程为0-1024.那么实际采样电压值 = 采样数值*3.3/1024
。
总结
ADC的配置比较复杂,但是熟练之后使用起来还是比较方便的,还有更多其他用法等待发掘。
相关文章:
STM32LL库编程系列第八讲——ADC模数转换
系列文章目录 往期文章 STM32LL库编程系列第一讲——Delay精准延时函数(详细,适合新手) STM32LL库编程系列第二讲——蓝牙USART串口通信(步骤详细、原理清晰) STM32LL库编程系列第三讲——USARTDMA通信 STM32LL库编程…...
forms+windows添加激活水印
formswindows添加激活水印 多语言水印文本,根据系统语言自动切换。水印显示在每个屏幕的右下角,位置动态调整。半透明灰色文字,微软雅黑字体。窗口无边框、置顶、透明背景,不干扰用户操作。支持多显示器。高DPI适配。 效果图&am…...
ubuntu 服务器版本网络安全
1. 系统更新与补丁管理 定期更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 更新所有软件包 sudo apt autoremove # 清理旧内核和依赖启用自动安全更新 修改 /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades,确保安全更新自动安装: Unatt…...
C++之map,set的实现
目录 一、红黑树的修改 1.1、节点结构 1.2、迭代器 1.3、红黑树的结构 二、map的封装 三、set的封装 一、红黑树的修改 首先,我们使用红黑树来封装map和set,其次我们实现的map和set想要复用同一个红黑树,所以我们需要对之…...
Elasticsearch:使用稀疏向量提升相关性
作者:来自 Elastic Vincent Bosc 学习如何在 Elasticsearch 中使用稀疏向量,以最小的复杂性提升相关性并实现搜索结果个性化。 稀疏向量是 ELSER 中的关键组件,但它们的用途远不止于此。在这篇文章中,我们将探讨稀疏向量如何在电商…...
SQL:Normalization(范式化)
目录 Normalization(范式化) 为什么需要 Normalization? 🧩 表格分析: 第一范式(1NF) 什么是第一范式(First Normal Form)? 第二范式(2NF&am…...
在pycharm中搭建yolo11分类检测系统1--PyQt5学习(一)
实验条件:pycharm24.3autodlyolov11环境PyQt5 如果pycharm还没有配PyQt5的话就先去看我原先写的这篇博文: PyQT5安装搭配QT DesignerPycharm)-CSDN博客 跟练参考文章: 目标检测系列(四)利用pyqt5实现yo…...
Neo4j GDS-12-neo4j GDS 库中节点插入(Node Embedding)算法介绍
neo4j GDS 系列 Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件介绍 Neo4j GDS-01-graph-data-science 图数据科学插件库概览 Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记 Neo4j GDS-03-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库 Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍 Neo…...
【论文阅读】RMA: Rapid Motor Adaptation for Legged Robots
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.04034Project: https://ashish-kmr.github.io/rma-legged-robots/Code: https://github.com/antonilo/rl_locomotion训练环境:Raisim 1.方法 RMA(Rapid Motor Adaptation)算法通过两阶段训练实现四足机器…...
C语言数据结构:树的实现、前序、中序、后序遍历
一、什么是树 树是一种非线性的数据结构,由若干个节点组成。每个节点都包含数据,并且可以有多个子节点。树的最顶端是一个特殊的节点,叫根节点,它没有父节点。从根节点开始,树不断向下分叉,形成不同的层次…...
PostgreSQL:逻辑复制与物理复制
🧑 博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/?__c1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编…...
单片机Day05---动态数码管显示01234567
一、原理图 数组索引段码值二进制显示内容00x3f0011 1111010x060000 0110120x5b0101 1011230x4f0100 1111340x660110 0110450x6d0110 1101560x7d0111 1101670x070000 0111780x7f0111 1111890x6f0110 11119100x770111 0111A110x7c0111 1100B120x390011 1001C130x5e0101 1110D140…...
STM32江科大-----SPI
声明:本人跟随b站江科大学习,本文章是观看完视频后的一些个人总结和经验分享,也同时为了方便日后的复习,如果有错误请各位大佬指出,如果对你有帮助可以点个赞小小鼓励一下,本文章建议配合原视频使用❤️ 如…...
OBS SDK 中 ffmpeg_muxer 与 ffmpeg_output 的区别与使用 QSV 编码器的正确方式
在使用 OBS SDK 开发录制或推流功能时,开发者可能会遇到两个看似相似却完全不同的输出类型:ffmpeg_muxer 和 ffmpeg_output。它们的使用方式、编码器支持范围以及配置方式都有显著区别,特别是在使用硬件编码器(如 Intel QSV)时,选择正确的输出类型至关重要。 本文将重点…...
基于AOP+Log4Net+AutoFac日志框架
1.项目概述 这是一个基于 C# 的 WPF 项目 WpfApp12log4net,它综合运用了依赖注入、日志记录和接口实现等多种技术,同时使用了 Autofac、Castle.Core 和 log4net 等第三方库。 2.配置log4net 新建一个Log4Net.config,配置需要记录的日志信息…...
【Hadoop入门】Hadoop生态之Yarn简介
1 什么是Yarn? Yarn(Yet Another Resource Negotiator) 是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架,负责为上层应用提供统一的资源管理和调度服务。 是Hadoop 2.0引入的重要架构改进,成为Hadoop集群的资源管理层…...
猫咪如厕检测与分类识别系统系列【三】融合yolov11目标检测
✅ 前情提要 家里养了三只猫咪,其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业,没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关,频繁如厕可能是泌尿问题,停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠…...
qt的基本使用
先教大家如何基本使用qt,这样是为了后面的服务器使用做铺垫 安装测试用例的创建创建qt界面程序后讲解各文件的作用qt的界面控件实现逻辑功能的流程测试效果 我会写一个测试用例方便大家了解与使用 安装 参考这个文章来安装,链接: qt安装 测试用例的创建…...
Spring AI使用tool Calling和MCP
深入探索 Spring AI Spring AI版本1.0.0.M6 在人工智能与软件开发深度融合的时代,Spring AI 作为一个强大的框架,持续为开发者提供着高效且便捷的工具,以实现与大语言模型(LLM)的无缝交互。Spring AI 的最新版本引入了…...
【前端】webpack一本通
今日更新完毕,不定期补充,建议关注收藏点赞。 目录 简介使用webpack默认只能处理js文件 ->引入加载器对JS语法降级,兼容低版本语法合并文件再次打包进阶 工作原理html-webpack-plugin插件webpack开发服务器引入使用webpack-dev-server模块…...
STM32蓝牙连接Android实现云端数据通信(电机控制-开源)
引言 基于 STM32F103C8T6 最小系统板完成电机控制。这个小项目采用 HAL 库方法实现,通过 CubeMAX 配置相关引脚,步进电机使用 28BYJ-48 (四相五线式步进电机),程序通过蓝牙连接手机 APP 端进行数据收发, OL…...
OpenHarmony Camera开发指导(二):相机设备管理(ArkTS)
在开发一个相机应用前,需要先通过调用Camera接口获取支持的相机设备列表,然后创建相机设备对象做后续处理。 开发步骤 1、导入camera接口,接口中提供了相机相关的属性和方法,导入方法如下。 import { camera } from kit.Camera…...
安卓 手机拨打电话录音保存地址适配
今天来聊一聊各大厂商拨打电话自动录音保存地址适配,希望同学们积极参与评论,把自己的手机型号、Android版本及拨打电话录音地址发一下,众人拾柴火焰高啊,这样有利于后期的同学积累经验,为中国的手机适配做一次贡献。 …...
spring cloud微服务断路器详解及主流断路器框架对比
微服务断路器详解 1. 核心概念 定义:断路器模式通过快速失败机制防止故障扩散,当服务调用出现异常或超时时,自动切换到降级逻辑,避免级联故障。核心功能: 熔断:在故障阈值(如错误率)…...
idea在线离线安装插件教程
概述 对于小白来说,刚使用idea时,还有很多不懂的地方,这里,简单介绍下如何安装插件。让小白能容易上手全盘idea。 1、File -> Settings 2、找到 Plugins -> Marketplace 3、安装 3.1、在线安装 输入想搜索的内容&#x…...
项目管理(高软56)
系列文章目录 项目管理 文章目录 系列文章目录前言一、进度管理二、配置管理三、质量四、风险管理五、真题总结 前言 本节主要讲项目管理知识,这些知识听的有点意思啊。对于技术人想创业,单干的都很有必要听听。 一、进度管理 二、配置管理 三、质量 四…...
通过类似数据蒸馏或主动学习采样的方法,更加高效地学习良品数据分布
好的,我们先聚焦第一个突破点: 通过类似数据蒸馏或主动学习采样的方法,更加高效地学习良品数据分布。 这里我提供一个完整的代码示例: ✅ Masked图像重建 残差热力图 这属于自监督蒸馏方法的一个变体: 使用一个 预…...
Java设计模式实战:策略模式在SimUDuck问题中的应用
一、前言 在面向对象编程中,设计模式是解决常见问题的可重用方案。今天,我将通过经典的SimUDuck问题,向大家展示如何使用策略模式(Strategy Pattern)来设计灵活、可扩展的鸭子模拟程序。 二、问题描述 SimUDuck是一个模拟鸭子行为的程序。最…...
考虑蒙特卡洛考虑风光不确定性的配电网运行风险评估—Matlab
目录 一、主要内容: 二、实际运行效果: 三、理论介绍: 四、完整代码数据下载: 一、主要内容: 由于风电光伏出力的不确定性,造成配电网运行风险,运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路…...
如何统一多条曲线的 x 轴并进行插值处理
在数据处理和分析中,我们经常遇到需要将多条曲线的 x 轴统一的情况。这种需求通常出现在需要对不同来源的数据进行比较或整合时。本文将通过一个具体的例子,展示如何使用 C 实现这一功能,并通过插值计算新的 y 值,同时确保结果分段…...
【全队项目】智能学术海报生成系统PosterGenius--多智能体辩论
🌈 个人主页:十二月的猫-CSDN博客 🔥 系列专栏🏀大模型实战训练营 💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 文章目录 [toc]1. 前言2. 项目进度3. 本周核心进展3…...
PostIn安装及入门教程
PostIn是一款国产开源免费的接口管理工具,包含项目管理、接口调试、接口文档设计、接口数据MOCK等模块,支持常见的HTTP协议、websocket协议等,支持免登陆本地接口调试,本文将介绍如何快速安装配置及入门使用教程。 1、安装 私有…...
解决电脑问题——突然断网!
电脑如果突然断网是怎么回事 电脑突然断网可能由多种原因造成,以下是常见的因素: 网络连接与权限问题 路由器或调制解调器故障:路由器或调制解调器可能出现硬件故障、软件故障或设置错误。可以尝试重启设备,如果问题依旧&#…...
codeforces B2. The Strict Teacher
目录 题目 思路简述: 总代码: 题目 B1. 严厉的老师(困难版) 每个测试用例时间限制:1.5 秒 每个测试用例内存限制:256 兆字节 纳雷克和措索瓦克忙着准备这一轮(活动),…...
Linux:35.其他IPC和IPC原理+信号量入门
通过命名管道队共享内存的数据发送进行保护的bug: 命名管道挂掉后,进程也挂掉了。 6.systemV消息队列 原理:进程间IPC:原理->看到同一份资源->维护成为一个队列。 过程: 进程A,进程B进行通信。 让操作系统提供一个队列结构,…...
docker测试镜像源
参考文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28662850275 格式如下:(不要加上前缀https://) sudo docker pull镜像源地址/要拉取的镜像名 和pip、npm不同, unknown flag: --registry-mirror 这个参数可能不存在。...
AdamW 是 Adam 优化算法的改进版本; warmup_steps:学习率热身的步数
AdamW 是 Adam 优化算法的改进版本 目录 AdamW 是 Adam 优化算法的改进版本1. `optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-4)`2. `num_epochs = 11`3. `total_steps = len(dataloader) * num_epochs`warmup_steps:学习率热身的步数,学习率会从一个较小的值逐…...
Java从入门到“放弃”(精通)之旅——运算符③
🌟Java从入门到“放弃”(精通)之旅🚀:运算符深度解析 引言:运算符的本质与价值 作为Java语言的核心组成部分,运算符是构建程序逻辑的基础元素。它们不仅仅是简单的数学符号,更是程…...
关于 微服务负载均衡 的详细说明,涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格
以下是关于 微服务负载均衡 的详细说明,涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格: 1. 负载均衡的核心概念 负载均衡在微服务中用于将请求分发到多个服务实例,以实现: 高可用性:避免单点故障。性…...
【AI提示词】API开发专家
提示说明 API开发专家专注于设计和实现高效、稳定、安全的应用程序接口(API)。他们通过深入理解业务需求和用户场景,为用户提供定制化的API解决方案。 提示词 # 角色 API开发专家## 注意 1. 专家设计应考虑API开发过程中的技术细节和用户需…...
Node.js中http模块详解
Node.js 中 http 模块全部 API 详解 Node.js 的 http 模块提供了创建 HTTP 服务器和客户端的功能。以下是 http 模块的所有 API 详解: 1. 创建 HTTP 服务器 const http require(http);// 1. 基本服务器 const server http.createServer((req, res) > {res.w…...
uniapp中,使用plus.io实现安卓端写入文件
这段代码是要删除的,留在这里避免以后用到。 在我写流式语音接收与播放的时候,写到这里无法继续了,因为播放时总是出错,无法播放,因为audioContext.play()不支持 但是,我写的这些,用于写入文件是…...
Linux xorg-server 解析(二)- 如何调试 xorg-server
一:概述 Xorg-server简称Xorg,它是Linux窗口系统的核心组件,它是用户态应用程序,但它的调试方法和普通用户态应用程序有所不同,因为Xorg是系统的核心组件,负责图形显示和输入设备的管理,所以在单台机器上调试Xorg可能会面临一些困难和限制,如果在同一台机器上调试它,可…...
CFS 调度器两种调度类型普通调度 和 组调度
在 Linux 的 CFS(Completely Fair Scheduler) 调度器中,确实存在两种调度类型:普通调度 和 组调度。这两种调度类型分别适用于不同的场景,并通过三个关键维度(权重、抢占优先级、最大配额)来影响…...
「逻辑推理」AtCoder AT_abc401_d D - Logical Filling
前言 这次的 D 题出得很好,不仅融合了数学逻辑推理的知识,还有很多细节值得反复思考。虽然通过人数远高于 E,但是通过率甚至不到 60%,可见这些细节正是出题人的侧重点。 题目大意 给定一个长度为 N N N 的字符串 S S S&#…...
PyTorch 深度学习实战(36):混合精度训练与梯度缩放
在上一篇文章中,我们探讨了图生成模型与分子设计。本文将深入介绍混合精度训练(Mixed Precision Training)和梯度缩放(Gradient Scaling)技术,这些技术可以显著加速模型训练并减少显存占用,同时…...
【Flink运行时架构】组件构成
在Flink的运行架构中,有两大比较重要的组件:作业管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)。 Flink的作业提交与任务处理时的系统如下图所示。 其中,客户端并不是处理系统的一部分ÿ…...
simpy仿真
一共5个顾客,2个服务台 import simpy import randomdef customer(env, name, service_time_mean):arrival_time env.nowprint(f{arrival_time}: {name} 到达服务台,开始排队)with server.request() as req:yield reqwait_time env.now - arrival_time…...
Docker 安装MySQL
一键启动 docker run -d \--name mysql \-p 3306:3306 \-e TZAsia/Shanghai \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD1234 \-v /usr/local/mysql/data:/var/lib/mysql \-v /usr/local/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d \--restart always --name mysql \mysql 检查是否启动 docker ps 本地连接测…...
【消息队列kafka_中间件】三、Kafka 打造极致高效的消息处理系统
在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,实时数据处理的需求变得愈发迫切。Kafka 作为一款高性能、分布式的消息队列系统,在众多企业级应用中得到了广泛应用。然而,要充分发挥 Kafka 的潜力,实现极致高效的消息处理&…...