1、发现推挽带有上下拉电阻1.1、stm32手册记忆中推挽是不需要上下拉的，没关注过，但是我真的理解上下拉吗，下图来自stm32f4的中文版和英文版的数据手册，没有翻译错，就是“推挽带有上下拉的能力”。1.2、查找相关信息搜索到一篇推挽上下拉的文章，实际测试表格如下，从他的数据来看，推挽不加上下拉对低电平的影响很大，直接变成了1.2V。（持保留意见）我不信，于是开始测试，推挽加或不加上拉电阻，高电平是3.270V，低电平是0.006V.那这个1.2V是错误数据？再看其他引脚配置，上拉推挽输出低是0.134V，比起别的输出低电平时的0.005V也要高不少，推测是这个引脚外围电路的影响，他测试的时
【全志T113-S3_100ask】16-1linux系统使用TPADC驱动四线电阻屏（rtp、tslib）（一）背景（二）焊接鬼才（三）解析input上报事件（四）C语言解析input上报事件（五）tslib的使用1、tslib框架2、tslib命令行测试1）ts_calibrate触摸屏校准2）ts_print坐标打印3）ts_test涂鸦（六）后记（一）背景上一小节，使用了内核驱动了ili9341，但是上面的电阻屏并还没有驱动，查阅芯片数据手册，该芯片支持驱动四线触摸屏且buildroot已经支持，官方设备树已经配置好。 rtp:rtp@2009c00{ compatible="all
电阻作为电子电路最基本的元器件，被应用在各个电子电路中。那为什么电阻可以应用在电子电路的各个地方呢？它的作用到底有哪些？本篇文章将会做一个精讲。根据官方对于电阻的百科是——导体对电流的阻碍作用就叫该导体的电阻。这也是电阻的基本特征，会阻碍电流。也因为这个特性，电阻演变出了各种各样的使用场景。（1）分流当在电路的干路中需要同时接入几个额定电流不同的用电器时，为了使额定电流最小的用电器不被烧毁，可以在额定电流较小的用电器两端并联接入一个电阻，较少流到用电器的电流，起到分流的作用。（2）限流增大电路上的整体阻值，使得电流不超过用电器的额定电流或实际工作需要的规定值，保证用电器的正常工作。（3）分压和
目录摘要IABSTRACTII第1章绪论11.1研究目的及意义11.2研究现状11.3研究内容及结构31.3.1研究主要内容31.3.2论文结构3第2章系统技术42.1Java语言42.2SSM框架52.3Vue.js框架62.4Eclipse开发工具72.5数据库82.6系统开发环境概述9第3章系统分析113.1需求分析113.2单词记忆微信小程序功能设计113.3数据库设计12第4章系统实现174.1前台部分174.1.1小程序登录页174.1.2注册184.1.3学习模范列表184.1.4评价194.1.5我的收藏194.2后台部分204.2.1后台登录204.2.2单词文章管理204.
文章目录一、引用概念二、引用特性1、引用在定义时必须初始化2、一个变量可以有多个引用3、引用一旦引用一个实体，再不能引用其他实体三、常引用四、使用场景1、做参数1、输出型参数2、大对象传参2、做返回值1、传值返回2、传引用返回五、传值、传引用效率比较六、引用和指针的区别一、引用概念引用不是新定义一个变量，而是给已存在变量取了一个别名，编译器不会为引用变量开辟内存空间，它和它引用的变量共用同一块内存空间就比如英雄联盟里面的游戏角色，就拿腕豪这个英雄来举例吧有些人叫他劲夫，有些人叫他腕豪，有些人叫他瑟提这三个名字说的都是他，只是不同人对他的叫法不同再用代码举个例：inta=0;intb=a;这里没
关于3DLAYOUT的教程实在是太少了，以下是我自己的一些总结，如有错误请指正。像是在高速信号方面，经常用到电容AC耦合，那么如何才能在3DLAYOUT创建电容模型呢。①先放一个VIA的模型 ,在属性里改成PIN ②进入padstack界面，编辑为只有TOP层有正方形的焊盘③好了以后，再复制一个变成2个焊盘，同时选中，右键componets-creat④Type改成cap，这里如果改成其他type就是其他模型⑤右键model⑥type里面有很多建模的方法，先用最简单的方法RLCnetwork，点击EnableC ⑦OK，这里就完成了电容的建模，其他的模型都是类似的方法。⑧仿真看下，为了看下
目录摘要：卷积神经网络(CNN)的介绍：长短期记忆网络（LSTM）的介绍：CNN-LSTM： Matlab代码运行结果：本文Matlab代码+数据分享： 摘要：本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择，可以为多输入、也可以为单输入，使用Matlab自带的数据集进行训练，可以轻松的更换数据集以实现自己的功能。首先使用CNN网络对输入数据进行深度特征提取，然后将提取到的抽象特征进行压缩，将压缩后的数据输入后续的LSTM网络进行回归预测。相比一般的单层网络结构，本文所提出的CNN-LSTM包含了三层CNN和三层LSTM网络，因此本文网络预测的准
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目录一、前言二、简要谈谈记忆化搜索三、最长滑雪道1、题目2、基本思路3、python代码四、立方体IV1、上链接2、基本思路3、C++代码4、python代码5、发现的C++与python之间的输入区别五、食物链1、上链接2、基本思路3、C++代码（7/10）4、python代码（9/10）一、前言对于学计算机的同学来说，学习算法是一件非常重要的事情，废话不多讲，我们来讲讲“记忆化搜索问题”。二、简要谈谈记忆化搜索什么是记忆化搜索呢？搜索的低效在于没有能够很好地处理重叠子问题；动态规划虽然比较好地处理了重叠子问题，但是在有些拓扑关系比较复杂的题目面前，又显得无奈。记忆化搜索正是在这样的情况下产
1.前言翻牌游戏万能卡片，随机生成16张共包含8张完全不同的图像，游戏的目标是在有限30秒时间内，将16张卡片中包含相同的图像的卡片两两配对。匹配的规则是连续点击两张卡片，若卡背面的图像相同，则匹配成功，若不同则配对失败。游戏主要考察玩家的记忆力，因为游戏还规定翻开的卡片数量至多有两张，否则一开始被点击而翻开的卡片将再次盖上(若该张卡片没有匹配成功)。此项目是用最新版DevEcoStudio3.1Release并创建端云一体开发，由于目前此版本不支持直接调用云数据库，不过可以通过云函数调用云数据库，也就是在服务卡片业务逻辑里通过调用云函数来完成游戏数据保存到云数据库，开发工具支持本地函数调用测
