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STM32在使用NRF24L01中PC(电脑)连接无显示数据以及出现error的解决办法

NRF24L01_TX_ModeSTM32在使用NRF24L01过程中遇到的问题文章目录NRF24L01_TX_ModeSTM32在使用NRF24L01过程中遇到的问题一、出现NRF24L01Error1.1问题情况1.2解决办法1.3总结二、NRF24L01与PC(电脑)连接无法进行收发2.1问题情况2.2解决方法2.3总结三、写在最后一、出现NRF24L01Error1.1问题情况在使用正点原子的代码中有以下这样一段代码:while(NRF24L01_Check()){LCD_ShowString(30,130,200,16,16,"NRF24L01Error");delay_ms(200

Github 2024-01-13 C#开源项目日报 Top8

根据GithubTrendings的统计,今日(2024-01-13统计)共有8个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量C项目8Redis-内存数据库和数据结构服务器创建周期:5411天开发语言:C协议类型:BSD3-Clause“New”or“Revised”LicenseStar数量:62974个Fork数量:23165次关注人数:62974人贡献人数:385人OpenIssues数量:2517个Github地址:https://github.com/redis/redis.git项目首页:http://redis.ioRedis是一种内存数据库,可以持久化到磁

嵌入式ARM裸机学习01——LED汇编

参考使用教程:正点原子ARM逻辑篇开发板:韦东山IMX6ULL参考手册:【正点原子】I.MX6U嵌入式Linux驱动开发指南V1.81.pdf03_i.MX.6ULL裸机开发手册_V1.0.pdfIMX6ULL参考手册.pdf为什么要学习Cortex-A汇编需要用汇编初始化一些SOC外设使用汇编初始化DDR,IMX6ULL不需要设置sp指针,一般指向DDR,设置好C语言环境LED灯硬件原理分析STM32LED初始化流程使能GPIO时钟设置IO,将其复用为GPIO配置GPIO的电气属性使用GPIO,输出高/低电平IMX6ULLIO初始化(LED2GPIO5_IO3)使能时钟,CCGR0-CCGR

【笔记】动态规划(1)---01背包和完全背包

文章目录动态规划状态表示状态计算一、背包问题01背包问题状态表示状态计算两种状态完全背包问题状态表示状态计算两种状态动态规划状态表示集合:选法集合属性:最优选择状态计算集合的划分一、背包问题01背包问题#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intv[N],w[N];intf[N];intmain(){intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;in;i++)cin>>v[i]>>w[i];for(inti=1;in;i++)for(intj=m;j>=v[i];j--){//f[i][j]=f[i-1][j];仅仅是个赋值语句在v[i]>

力扣:494. 目标和(动态规划)(01背包)

题目:给你一个非负整数数组nums和一个整数target。向数组中的每个整数前添加‘+’或‘-’,然后串联起所有整数,可以构造一个表达式例如,nums=[2,1],可以在2之前添加‘+’,在1之前添加‘-’,然后串联起来得到表达式“+2-1”。返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于target的不同表达式的数目。示例1:输入:nums=[1,1,1,1,1],target=3输出:5解释:一共有5种方法让最终目标和为3。-1+1+1+1+1=3+1-1+1+1+1=3+1+1-1+1+1=3+1+1+1-1+1=3+1+1+1+1-1=3示例2:输入:nums=[1],target=1输出:

Docker-01-安装&基础命令

Docker-01-安装&基础命令文章目录Docker-01-安装&基础命令一、Docker是什么?二、安装Docker①:卸载旧版②:配置Docker的yum库③:安装Docker④:启动和校验⑤:配置镜像加速01:注册阿里云账号02:开通镜像服务03:配置镜像加速三、快速入门-部署MySQL①:快速安装②:小结③:命令解读四、基础-命令①:常见命令01:命令介绍02:示例(安装Nginx)03:命令别名②:数据卷01:什么是数据卷02:数据卷命令03:示例(创建nginx数据卷)04:示例(创建MySQL数据卷)05:挂载本地目录或文件一、Docker是什么?"Docker"一词指代了多个

Python空间分析| 01 利用Python计算全局莫兰指数(Global Moran‘s I)

全局空间自相关空间自相关(spatialautocorrelation)是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。Tobler(1970)曾指出“地理学第一定律:任何东西与别的东西之间都是相关的,但近处的东西比远处的东西相关性更强”全局莫兰指数(GlobalMoran’sI)是最常用的空间自相关指数,用来反映全局的空间相关性,其计算公式为:I=fracNWfracsum_isum_jwij(x_i−barx)(x_j−barx)sum_i(x_i−barx)2I=\\fracNW\\frac{\\sum\_i\\sum\_jw_{ij}(x\_i-\\barx)(x\_j-\

最大01互斥矩阵/状态压缩

最大01互斥矩阵目录1.题目2.算法分析3.算法实现 ~ 1.题目:题目描述给定111个100010001000行×202020列的010101矩阵,对于该矩阵的任意111列,其中值为111的元素的数量不超过1010%10.设有两个非空集合AAA和BBB,每个集合由矩阵的若干列组成.集合AAA和BBB互斥是指对于矩阵的任意一行,同时满足下列222个条件:(1)(1)(1)若AAA中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则BBB中的元素在这一行全部是000;(2)(2)(2)若BBB中有一个或多个元素在这一行上的值是111,则AAA中的元素在这一行全部是000.请你设计一个算法,找出一对互斥集

Hive01_安装部署

Hive的安装上传安装包解压tarzxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gzmvapache-hive-3.1.2-binhive解决Hive与Hadoop之间guava版本差异cd/export/software/hive/rm-rflib/guava-19.0.jarcpcp/export/software/hadoop/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar/export/software/hive/lib修改配置文件hive-env.shcd/export/software/hive/conf

动态规划:01背包问题(二)

上篇博客动态规划:01背包问题(一)将的是用二维数组来解决,而本篇博客就是把二维dp数组降为一维dp数组(滚动数组)在使用二维数组的时候,递推公式:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);其实可以发现如果把dp[i-1]那一层拷贝到dp[i]上,表达式完全可以是:dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-weight[i]]+value[i]);与其把dp[i-1]这一层拷贝到dp[i]上,不如只用一个一维数组了,只用dp[j](一维数组,也可以理解是一个滚动数组)。这就是滚动数组的由来,需要满足的条件是上