MCU给转换器输出低TTL信号，B比A上的电压高，反之，则A比B上的电压高。485协议规定两条线上电压差值为多少表示0或者1，电压通过仪表可以测量得到，所以说RS-485是硬件层协议。485的接收端可能是另外一个MCU，MCU管脚只接受TTL电平，需要将两条线的差分电压转换为TTL电平。基本电平转换：TTL电平转485电平485电平转TTL电平给MCURS485原理：由于485电平和TTL电平标准定义不通，需要电平转换芯片来实现两者间的数据交换。 RS485总线标准RS-485采用平衡式发送和差分接收方式实现通信，由于传输线通常使用双绞线，又是差分输入，所以有极强的抗共模干扰能力，RS485采
一、知识图谱概念知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的，谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱，简而言之就是图数据库，既可以存储信息，又能直观地表达两个实体之间的关系。知识图谱的基本单位就是三元组，即“实体1”-“关系”-“实体2”，本文以药品的知识图谱为例，即“药品”-“适应症”-“疾病”，如图所示：“氯唑沙宗片”-“适应症”-“韧带扭伤”下
一、知识图谱概念知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的，谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱，简而言之就是图数据库，既可以存储信息，又能直观地表达两个实体之间的关系。知识图谱的基本单位就是三元组，即“实体1”-“关系”-“实体2”，本文以药品的知识图谱为例，即“药品”-“适应症”-“疾病”，如图所示：“氯唑沙宗片”-“适应症”-“韧带扭伤”下
💁个人主页：黄小黄的博客主页❤️支持我：👍点赞🌷收藏🤘关注🎏格言：一步一个脚印才能承接所谓的幸运本文来自专栏：Python基础教程欢迎点击支持订阅专栏❤️文章目录1函数简介与快速入门2函数使用2.1函数的定义与说明2.2函数的文档注释2.3函数的参数2.4函数的返回值2.5函数的嵌套调用3函数专项训练3.1斐波那契数列3.2素数判断3.3孪生素数3.4温度转化3.5豆堆问题写在最后1函数简介与快速入门函数即把具有独立功能的代码块组织成一个小模块。可以在开发让我们在开发程序时提高编写效率以及提高代码的复用率。这么说可能体会不到函数的好处，我们来实际体会一下，下面的代码块是用于打印乘法口诀表的，当
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文章目录专栏导读1、定义函数2、调用函数3、参数传递4、返回值5、默认参数6、可变参数7、匿名函数专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。✍本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。✍订阅后，可以阅读《数据分析之道》中全部文章内容，包含python基础语法、数据结构和文件操作，
文章目录专栏导读1、定义函数2、调用函数3、参数传递4、返回值5、默认参数6、可变参数7、匿名函数专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。✍本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。✍订阅后，可以阅读《数据分析之道》中全部文章内容，包含python基础语法、数据结构和文件操作，
目录1、通过位移对整形变量开关控制2、Undo.RegisterCreatedObjectUndo在编辑情况下，创建的GameObject可以撤销3、获得和设置MonoScript脚本脚本执行顺序1）MonoImporter.GetExecutionOrder()函数 2)MonoImporter.SetExecutionOrder设置脚本执行顺序 3）editor目录下获得和设置脚本顺序4、InitializeOnLoad属性5、AssetModificationProcessor类的使用6、EditorApplication.update编辑器情况下Update函数 7、如何计算帧数fps
torchaudio音频基础知识学习文章目录torchaudio音频基础知识学习前置知识音频的表示形式总结贴出本文学习的主要来源：pytorch官网torchaudio的学习文档需要使用的工具函数importtorchaudioimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportlibrosa#绘制波形图defplot_waveform(waveform,sample_rate):waveform=waveform.numpy()num_channels,num_frames=waveform.shapetime_axis=torch.arange(0,n
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