SPI是我最常用的接口之一，连接管脚仅为4根；在常见的芯片间通信方式中，速度远优于UART、I2C等其他接口。STM32的SPI口的同步时钟最快可到PCLK的二分之一，单个字节或字的通信时间都在us以下，因此大多数情况下我们会使用查询法控制SPI口的传输。但对于大量且连续的通信，再使用查询法就显得有些浪费CPU的时间，DMA控制SPI的读写显然成为一种不错的选择。为DMA控制SPI批量数据读写的功能，参照官方代码编写的DMA控制SPI口在主/从两种模式下，读写数据的的代码，供各位网友直接使用或批评指正。先直接上我得到结论：1、运用STM32的SPI口的DMA的功能，能够提升STM32与外设之间
SPI是我最常用的接口之一，连接管脚仅为4根；在常见的芯片间通信方式中，速度远优于UART、I2C等其他接口。STM32的SPI口的同步时钟最快可到PCLK的二分之一，单个字节或字的通信时间都在us以下，因此大多数情况下我们会使用查询法控制SPI口的传输。但对于大量且连续的通信，再使用查询法就显得有些浪费CPU的时间，DMA控制SPI的读写显然成为一种不错的选择。为DMA控制SPI批量数据读写的功能，参照官方代码编写的DMA控制SPI口在主/从两种模式下，读写数据的的代码，供各位网友直接使用或批评指正。先直接上我得到结论：1、运用STM32的SPI口的DMA的功能，能够提升STM32与外设之间
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站一、测试环境及工具当前教程在win10环境中进行，网络为有线连接vmwarestation版本为16.2.1archlinux镜像为archlinux-2022.04.05-x86_64.iso终端工具Xshell6，也可使用putty，mobaxterm，finalshell等工具均可，没有区别二、下载archlinux镜像访问阿里开源镜像站选择当前最新版本，用下载工具下载到本地http://mirrors.aliyun.com/archlinux/iso/2022.04.05/archlinux-2022.04.05-x86_64.iso三
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家分享的是i.MXRT中FlexSPI外设不常用的读选通采样时钟源-loopbackFromSckPad。 最近碰到一个客户，他们在i.MXRT500上使能了FlexSPI->MCR0[RXCLKSRC]=2（即loopbackFromSckPad），这个选项字面上的意思是设置读选通采样时钟源为SCK引脚，这个选项在恩智浦官方的代码包里未曾使能过。客户在使用过程中遇到高频时SCK引脚被降压的问题（从正常的1.8V降至1.2V），那么这个loopbackFromSckPad选项到底是什么作用以及有什么使用限制呢？且听痞子衡道来：Note
Curve介绍Curve是网易开发的现代存储系统，目前支持文件存储(CurveFS)和块存储(CurveBS)。现在它作为一个沙盒项目托管在CNCF。Curve是一个高性能、轻量级操作、本地云的开源分布式存储系统。Curve可以应用于:主流云本地基础设施平台OpenStack和Kubernetes;云本地数据库的高性能存储;使用与s3兼容的对象存储作为数据存储的云存储中间件。实现效果通过部署CurveFS集群、Helm部署Curve-csi插件创建SC来达到声明PVC时自动创建PV的效果开始部署K8s环境可以通过安装KubeSphere进行部署,我使用的是高可用方案。在公有云上安装KubeSp
万物智能互联时代始于人，是人、物、数据和过程的链接，通过数十亿个传感器被植入到不同的设备、机器和普通物体中，他们相互结合成一个共同的相关联的系统，通过互联网、应用程序、硬件设备连接提供数据，根据人工智能算法和其他智能技术分析这些生成的状态数据，进行总结、分类、分析，使得收集到的信息转化为行动，并结合对用户或业务个性化的了解，依托联网的机会让它们更为智能，帮助快速提供解决问题的决策，提出智能解决方案，促进基于数据的更明智的决策，改善和提供更为丰富的体验，提供新的能力，进一步通过网络发送传递到需要的目的地，确保在正确的时间将正确的信息发送给正确的人，这一流程的目标也是保证大数据得到最佳的使用
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Curve介绍Curve是网易开发的现代存储系统，目前支持文件存储(CurveFS)和块存储(CurveBS)。现在它作为一个沙盒项目托管在CNCF。Curve是一个高性能、轻量级操作、本地云的开源分布式存储系统。Curve可以应用于:主流云本地基础设施平台OpenStack和Kubernetes;云本地数据库的高性能存储;使用与s3兼容的对象存储作为数据存储的云存储中间件。实现效果通过部署CurveFS集群、Helm部署Curve-csi插件创建SC来达到声明PVC时自动创建PV的效果开始部署K8s环境可以通过安装KubeSphere进行部署,我使用的是高可用方案。在公有云上安装KubeSp
万物智能互联时代始于人，是人、物、数据和过程的链接，通过数十亿个传感器被植入到不同的设备、机器和普通物体中，他们相互结合成一个共同的相关联的系统，通过互联网、应用程序、硬件设备连接提供数据，根据人工智能算法和其他智能技术分析这些生成的状态数据，进行总结、分类、分析，使得收集到的信息转化为行动，并结合对用户或业务个性化的了解，依托联网的机会让它们更为智能，帮助快速提供解决问题的决策，提出智能解决方案，促进基于数据的更明智的决策，改善和提供更为丰富的体验，提供新的能力，进一步通过网络发送传递到需要的目的地，确保在正确的时间将正确的信息发送给正确的人，这一流程的目标也是保证大数据得到最佳的使用
