在使用STM32的ADC进行检测电压时必须回涉及到电压值的计算,为了更高效率的获取电压,现在有以下三种方法: 你得到的结果是你当前AD引脚上的电压值相对于3.3V和4096转换成的数字.假如你得到的AD结果是ADC_DR这个变量,他们存在以下关系: ADC_DR/当前电压值 = 4096/3300毫伏如果你反过程想得到当前电压值,可以如下计算:unsigned long Voltage;Voltage = ADC_DR; //---假设你得到的AD结果存放到ADC_DR这个变量中;Voltage

之前一直没搞明白模拟电压转换电路,不知道应该怎么计算转换电压,最近一个项目中用到几处模拟电压的采集,硬件是由其他同事设计的,转换公式也是他给的,记录一下: 24V电压采集: 公式:Vout = Vin/(100+10)*10/(2+100)*100 12V电压采集: 公式:Vout = Vin/(10+2)*2/(2+100)*100 5V电压采集: 公式:Vout = Vin/(1+1)*1/(2+100)*100 3.3V电压采集: 公式:Vout = Vin/(1+4.7)*4.7/(2+

声明原文来源于:http://wenku.baidu.com/view/1e6d8f3083c4bb4cf7ecd1c2.html 讨论AD转换分辨率的算法(zt) (1)在总长度为5米的范围里,平均分布6棵树(或说6个元素),算出每科树(或说每个元素)的间隔? 解:每棵树(或说每个元素)应该这样分布: 在开头0米处种第1棵(记为0号树) 在1米处种第2棵(记为1号树): 在2米处种第3棵(记为2号树): 在第5米(即终点)处种第6棵(记为5号树) 所以,每棵树的间隔(或分辨率)的算法是:总长度

现有AD的账户操作所有服务几乎用WebApi方式,此 方法是便于搭建和部署,做到了前后端的分离 ,其中验证Exchange邮箱转发模块时发现foxmail的exchange本地邮箱配置极其简单,以此记录下来,如图 (Exchange服务器地址就是其本地服务器IP):

使用LUT(lookup table)检索表的方法,提高color reduce时对像素读取的速度. 实现对Mat对象中数据的读取,并计算color reduce的速度. 方法一:使用Mat的ptr()遍历行(row),效率较高,使用时需要小心细节 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <sstream

bq26500是用于锂离子电池.锂聚合物电池充电.放电控制和监控的集成电路芯片.利用它能够准确提供电池充电.放电.电池温度.充放电电压.电池电量等相关数据.不须要外接微处理器參与电池充电.放电等相关数据的计算. 本文简单的读取了电池的电量百分比和电压.如要读取其它參数依照datasheet给出的寄存器一一读取就可以. 连接示意图: 引脚pack+ 和 pack-分别连接正极和负极用来冲放电,HDQ是数据交互引脚,用来读取电池的參数,一般用一个gpio连接就能够. 时序图: 看图可知.逻辑1和0并

  前言 有个时候SP的二次开发,需要用代码获取头像显示,如SP基于AD验证,AD有头像属性,做为头像数据来源(因为Exchange和lync的头像也来自AD),说道这里大家都知道有2种办法,一种从AD属性读取.一个从SP的user profile中去读取(也从AD来). 方法1:从AD读取 AD有个属性叫thumbnailPhoto,而此属性存取的是二进制文件,因此读取的时候需要转换文件显示.首先需要在AD上传头像,可以用powershell或vbscript等很多方式上传照片(上传省略).下

文件上传到服务器时的进度读取 //调整上传配置 AdapterInfo(info); UpfileResult result = new UpfileResult(); try { //直接使用request.Files读取,是无法计算进度的.需要主动操作文件流的读取,同时计算上传进度 IServiceProvider provider = HttpContext.Current; //托管代码处理 HTTP 请求的抽象类 HttpWorkerRequest request = (HttpWor

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.

参考链接:http://happyqing.iteye.com/blog/2139504 :https://blog.csdn.net/arjelarxfc/article/details/52461828 :https://blog.csdn.net/yangxt/article/details/1796965 在看书的时候涉及到了Java的安全加密技术,然后发现生成私钥公钥证书用的是keytool这个jdk自带插件 keytool的主要用法: keytool的几个常用的命令. 1.创建证书

模板语法.计算属性和侦听器 目标: 1.熟练使用vue的模板语法 2.理解计算属性与侦听器的用法以及应用场景 1. 模板语法 <div id="app"> <!-- 以下说绑定的值都可以写成js表达式形式 --> <!-- {{}}: 双大括弧语法 --> <!-- 如果不想让它响应更新,可以添加v-once指令(只渲染一次) --> <p> first: {{firstName}}<br> last: {{las

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

导读:在本篇文章中,"基本概念"部分主要对函数计算最核心的概念进行详细介绍,包括服务.函数.触发器.版本.别名以及相关的配置:"开发流程"部分介绍了基于函数计算开发的完整开发部署流程. 基本概念 1. 服务 服务是函数计算资源管理的单位,同一个服务下有很多函数,这些函数共享服务的网络配置.权限配置.存储配置.日志配置. 服务可以对应成一个"应用",这个应用由很多函数共同组成,这些函数具有相同的访问权限.网络配置,日志也记录到相同的 logstor

Fluid 是云原生基金会 CNCF 下的云原生数据编排和加速项目,由南京大学.阿里云及 Alluxio 社区联合发起并开源.本文主要介绍云知声 Atlas 超算平台基于 Fluid + Alluxio 的计算加速实践,以及 Fluid 是如何为 Atlas 带来全新的数据集管理方式的. Atlas平台介绍 云知声是一家专注物联网人工智能服务公司.云知声的 AI 技术栈涵盖了信号.语音.图像.文本的感知和表达能力,知识.理解.分析.决策等认知技术,并朝着多模态人工智能系统方向发展.云知声 Atl

NOW, 步 将此黑科技传授予你~ 一.普通家电控制电路板分析 普通家电,其人机接口一般由按键和指示灯组成(高端的会稍微复杂,这里不考虑) 这样交互过程,其实就是:由当前指示灯信息,按照操作流程按相应按键,来实现相应功能的过程: 注:每次按动相应的按键都会导致相应的指示灯自身的状态从0到1或者从1到0变化,这其实是一个最好的反馈 那么,我们将一个完整的过程定义为:按动某个按键(或几个,同时或依次),等待某个指示灯呈现某种状态,得到基于特定电器的固有功能(操作) 例如:你按动电热水壶的烧水按钮,此

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 本人在09年使用该组件的时候,主要原因也是为了替代Matlab,进行相关数学计算,现在依然有很多人关注Matlab计算,特别是学生,而很多也在使用C#,所以这些人通常由于个人能力有限(无法精通某一个门语言来解决综合问题),无法单纯的通过C#或者Matlab来解决问题,就想通过混合编程来调用完成,其实

继续是讲解基础原理,新手专用部分.这次讲光敏电阻,和用电阻分压.光电元器件有好几种,其中测光相关的元器件,常见的有光敏三极管和光敏电阻,我们这次光控灯用光敏电阻.在我们光控灯里面,将会使用它搭建出分压电路,给Arduino 的模拟引脚发送模拟量.新学的朋友们需要了解光敏电阻是什么回事,分压又是怎样做的,本篇就是讲解这两点. 光敏电阻 光敏电阻(photo-resistor / light-dependent resistor),是在特定波段照射下,阻值会减少的电阻.所谓特定波段,也包括了不可见的

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能