目录前言一、项目内容实验简介二、IIC模块1、IIC协议简介2、物理层3、协议层4、硬件IIC代码配置5、软件模拟IIC配置1、起始信号与停止信号2、从机应答信号3、数据的有效性4、数据传输三、OLED模块1、软件配置2、OLED原理1、OLED初始化函数2、写入起始坐标3、清屏函数4、显示字符串5、显示文字6、显示图片（bmp）4、总结前言本篇文章对IIC通信协议的原理做了总结，并在硬件IIC配置和软件模拟IIC上做了代码输出，由此来进行一个OLED屏幕的操作总结。一、项目内容本项实验的硬件组成有STM32F103C8T6芯片的开发板、OLED模块（0.96寸4针IIC接口OLED显示屏），

前言准备工作：linux操作系统（ubuntu20.0.4演示，centos7，8，9操作思路一致）qt安装包我这里使用ubuntu20.0.4和qt-opensource-linux-x64-5.12.12.run，即qt5.12.12做演示。经过测试发现，qt的版本和centosb版本必须互相兼容，建议qt5.9装在centos7上，qt5.12装在ubuntu20.0.4上。目前发现，ubuntu普通用户安装qt失败，qt5.12在centos7上安装成功，在centos8、9上闪退，分别报已杀死和mprotectfailedinexecutableallocator错误，原因未知。qt

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深入了解Apache Doris一、ApacheDoris介绍ApacheDoris是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以 支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。ApacheDoris最早是诞生于百度广告报表业务的Palo项目，2017年正式对外开源，2018年7月由百度捐赠给A

Python系列文章目录第一章Python入门第二章Python基本概念第三章序列第四章控制语句第五章函数第六章面向对象基础第七章面向对象深入第八章异常机制第九章文件操作第十章模块第十一章GUI图形界面编程第十二章pygame游戏开发基础第十三章pyinstaller使用详解pyinstaller使用详解Python系列文章目录前言什么是pyinstaller安装方式一pycharm安装方式二命令行安装使用基本使用参数介绍利用自带帮助文档进行学习打包方式一利用命令行打包方式二利用图形界面打包前言本章主要对pyinstaller的安装,使用和打包方式做了详细的探究什么是pyinstallerpy

目录一、预备知识1.理解源IP地址和目的IP地址2.理解源端口号和目的端口号 3.通过IP地址、端口号、协议号进行通信识别 4.认识TCP协议和UDP协议1.UDP的特点及目的2.TCP的特点及目的 5.网络字节序1.大端字节序和小端字节序的回顾 2.字节序6. 地址转换函数 1.inet_aton函数2. inet_ntoa函数3. inet_addr函数二、socket编程接口1.socket常见的API1.创建套接字2.绑定端口号3.监听套接字4.接受请求5.建立连接2.套接字地址结构（sockaddr）3.structsockaddr、structsockaddr_in、structs

引言本文主要介绍了BF算法的主要思想、具体流程、C语言代码实现以及自己对该算法的一些感悟ps：第一次写博客，如有不妥之地，还望各位大佬指正。BF算法的介绍简介BF算法，即暴力（BruteForce）算法，是普通的模式匹配算法。主要思想其主要思想为将目标串S（以下简称S）和模式串T（以下简称T）里的字符一一对比寻找（一般从第一个字符开始），如果相同，则比较下一个字符，如果不同，则从S的第二个字符与T的第一个字符开始比较，以此类推，直至最终得到结果。如果可以在S中寻找到T，我们返回的是相匹配字符串中第一个字符在S串里的下标索引值；如果找不到，我们通常设置为返回-1。图解如：S串为abacadb  

目录一. 回顾二.输出为python对象collect算子演示reduce算子 演示 take算子 演示 count算子 演示小结三.输出到文件中savaAsTextFile算子 演示配置Hadoop依赖 修改rdd分区为1个 小结四.练习案例需求： 代码 一. 回顾数据输入:sc.parallelizesc.textFile数据计算:rdd.maprdd.flatMaprdd.reduceByKey.…二.输出为python对象数据输出可用的方法是很多的,这里简单介绍常会用到的4个collect:将RDD内容转换为listreduce:对RDD内容进行自定义聚合take:取出RDD的前N个元

文章目录一、Matplot3DforJAVAV4.0概述二、什么是处理器三、DataGridProcessor处理器四、基本使用方法五、举个栗子：绘制高程地形图一、Matplot3DforJAVAV4.0概述  Matplot3DforJAVA 是一个基于JAVASE1.8环境开发的数学科学数据三维可视化组件。这是一个纯JAVA实现的类似matplotlib可视化三维库（内含纯java实现的3维软引擎），封装为一个jar包，jar文件大小只有200多KB，直接引用即可。无需再安装和配置第三方库或者环境，无需依赖OpenGL、DriectX、JAVA3D或JAVAFX等等。下载地址 码云：