时间如何安排 做任何事情前,习惯写一个计划——要在一个月内上手STM32! 没有计划的日子,每天早上醒来睁开眼睛,却不知道自己今天要干啥 计划和时间安排: 第一阶段:找感觉——谈及STM32,立即反应到调试的方法如何 第二阶段:修改例程——按自己的意愿修改例程,让自己有成就感 第三阶段:主动攻击——给自己找一个小项目,把它实现出来 每个阶段有一个目标后,细化该目标到每天,写出每天要完成的任务 每天的任务需要根据自己的具体情况来定 碰到问题怎么办 困难即机会,不能逃避 30天上手STM32计划 步…

用DMA内存到内存的模式,直接把Gpio_data的数据循环的搬到GPIOC的BSRR寄存器上来控制GPIOC上电平的翻转,这样使得GPIO的速度达到了最快,输出70ns的脉宽,这已经是达到了DMA总线带宽的极限,要想再提高速度的话,就得提高STM32芯片的主频. 这段没看没想到,一看到就觉得简单.就是DMA的应用而已,很多外设功能其实还是很强大的:妙用各种外设可以达到高水平的东西:那么都外设放着不用白不用:…

在学习 OpenStack 各服务之前,让我们先搭建起一个实验环境. 毋庸置疑,一个看得到摸得着而且允许我们随便折腾的 OpenStack 能够提高我们的学习效率. 因为是我们自己学习用的实验环境,CloudMan 推荐使用 DevStackhttp://docs.openstack.org/developer/devstack/DevStack 丰富的选项让我们能够灵活地选取和部署想要的 OpenStack 服务,非常适合学习和研究. 部署拓扑 首先我们来设计 OpenStack 的部署拓扑.…

结合个人经历总结的前端入门方法 (https://github.com/qiu-deqing/FE-learning),里面有很详细的介绍. 之前一直想学习前端的,都不知道怎么下手都一年了啥也没学到,现在很迷茫,最经在知乎看了很多人都在谈论怎样学习前端的,发现要学习的东西实在是太多了,以自己先在的水平只能是在三线城市中找份工作. 可生活在一线城市的我,找份新工作是辣么的没有竞争力,看了这么多人的前端学习之路,借鉴他们的方法坚持一段时间. 下面是选取的部分文章,完整的请到原站浏览(http://w…

亚马逊上买的,75.3RMB,放进心愿单那么久都没人送我,太杯具了.为了表扬自己学习完前7章内容,提高后面的学习效率和质量,果断入手,嘿嘿. 预防自己买了书就不看的毛病,下定决心,每天阅读2-3小时. 后面做笔记的话,可能就会很少在博客上写了,感觉对加深印象没有多大的帮助,可能记在书上会好一些.等学完一些内容后,做些小例子,再放上来,写点描述性的东西,这样或许要好些~~~…

前端工作面试问题 本文包含了一些用于考查候选者的前端面试问题.不建议对单个候选者问及每个问题 (那需要好几个小时).只要从列表里挑选一些,就能帮助你考查候选者是否具备所需要的技能. 备注: 这些问题中很多都是开放性的,可以引发有趣的讨论.这比直接的答案更能体现此人的能力. 目录 常见问题 HTML 相关问题 CSS 相关问题 JS 相关问题 测试相关问题 效能相关问题 网络相关问题 代码相关问题 趣味问题 贡献者 如何参与贡献 许可协议 参与协作 常见问题: 你在昨天/本周学到了什么? 编写代码…

1) N (Need 需求) 我们组的项目是做一个英语学习助手,前人的基础上开发新的功能,修改原来功能的bug等等.之前的版本只提供了主动“看单词”和单词测试的功能,我们希望增加背单词的功能,以便更好的引导用户学习英语词汇.像产品名字说的那样,我们希望最大化用户的学习热情,在学习的同时建立信心,真正做到“我爱记单词”.该软件面向的用户将会更加广泛,包括想要学习英语的普通人和准备英语考试的学生.新功能初步构想如下: 我们希望我们做的软件能帮助用户真正的记住单词,根据“遗忘曲线”,在学习新单词的同时…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

Coursera台大机器学习基础课程学习笔记 -- 1 最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一 机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a…