这几日在倒腾新到的Arduino,比起普通单片机来,感觉写程序太简单了.不过和外设打交道还是没那么容易,比如今天要说的看似简单的LCD1602液晶,却费了我一整天才基本搞懂,不过还是有一个小问题没有实现/解决.好在不怎么用那个功能,就没有再去深究. 其实之前做课设时接触过LCD1602,不过那时用的是51,而且是八位数据线接法,当时就挺苦恼1602的连线的,16根连线在板子上飞,那叫壮观.所以,今天我特地实现并搞懂了LCD1602的四位数据线接法,并完成了驱动程序,除了那个读数据的功能没有实现.

解码/显示概述:从共享文件夹获取H264流,对264流进行解析,生成hdr文件,hdr文件中包含每一帧的信息,将视频帧信息存放在A8核分配的共享内存空间,供其他核或其他的link调用,M3 Video核调用Display函数通过HDMI输出显示. /** 解码显示函数流程图 */ Demo_run() { Demo_startStop(demoId, TRUE) { VcapVdis_start() { VdecVdis_bitsRdInit() { /*重置文件处理句柄*/ VdecVdis_

下面我将简单介绍LCD1602模块的使用方法: 1602液晶显示器(1602 Liquid Crystal Display,此后简称1602 LCD)是一种常见的字符液晶显示器,因其能显示16*2个字符而得名.通常我们使用的1602 LCD中集成了字库芯片,通过LiquidCrystal类库提供的API,我们可以很方便的使用1602LCD显示英文字母与一些符号.在使用1602 LCD前,我们需要将其连接到Arduino上. 在套件中我们使用IIC LCD1602模块集成了IIC I/O扩展芯片P

GDB调试汇编分析 代码 #include<stdio.h> short addend1 = 1; static int addend2 = 2; const static long addend3 = 3; static int g(int x) { return x + addend1; } static const int f(int x) { return g(x + addend2); } int main(void) { return f(8) + addend3; } 这次代码因

本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继续分析TaskScheduler和SchedulerBackend. 一.TaskScheduler和SchedulerBackend类结构和继承关系 之所以把这部分放在最前面,是想让大家在阅读后续文章时对TaskScheduler和SchedulerBackend是什么有一个概念.因为有些方法是从

这代码一般都是复制过来,在小改下就行了 代码如下: double Fahrenheit(double celsius) { ; } //摄氏温度度转化为华氏温度 double Kelvin(double celsius) { return celsius + 273.15; } //摄氏温度转化为开氏温度 // 露点(点在此温度时,空气饱和并产生露珠) // 参考: http://wahiduddin.net/calc/density_algorithms.htm double dewPoint

Arduino教程:MPU6050的数据获取.分析与处理 转载 摘要 MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片,可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度.由于其体积小巧,功能强大,精度较高,不仅被广泛应用于工业,同时也是航模爱好者的神器,被安装在各类飞行器上驰骋蓝天. 随着Arduino开发板的普及,许多朋友希望能够自己制作基于MPU6050的控制系统,但由于缺乏专业知识而难以上手.此外,MPU6050的数据是有较大噪音的,若不进行滤波会对整个控制系统的精准确带来严重影响. MP

在Python中,我们需要debug时,有三种方式: 加log语句.最简单的方式是添加print()语句来输出我们想要获知的状态或者变量,好处是简单容易操作,坏处是debug完了之后,还需要将print语句注释掉:进阶的方法是使用logging模块写log语句,这样做的好处是:能把log语句分级,并且能够根据参数决定输出什么样层级的log,用这种方法可以让我们不用注释掉log语句. 使用IDE(Intergrated Development Environment, 集成开发环境),比如Pych

调试和分析在Python开发中发挥着重要作用. 调试器可帮助程序员分析完整的代码. 调试器设置断点,而剖析器运行我们的代码,并给我们执行时间的详细信息. 分析器将识别程序中的瓶颈.我们将了解pdb Python调试器,cProfile模块和timeit模块来计算Python代码的执行时间. 涉及内容: Python调试技术 错误处理(异常处理) 调试工具 调试基本程序崩溃 分析和计时程序 使程序运行得更快 跟踪程序 trace_example.py class Student: def __in

使用Arduino Nano驱动Lora模块 为什么选用Lora 射频通信芯片有很多种,但是一般在同样功耗下,距离没有Lora远;同等范围下,没有Lora节能. Lora通信只适用于低速率,高延时的场合,与WiFi正好相反. 考虑在野外,没有移动通信网络覆盖的环境下,收集传感器数据,适合使用. 在设密度大,使用移动通信网络成本过高,使用Lora来统一收集数据,例如远程抄表. Lora作为物联网的一种通信技术选型,正好是移动通信网络,WiFi的补充. 完整项目 我使用一个Arduino Nano

GDB调试汇编分析 代码 本次实践我参照了许多先做了的同学的博客,有卢肖明,高其,张梓靖同学.代码借用的是卢肖明同学的代码进行调试运行. GCC编译 使用gcc -g gdbtest.c -o gdbtest -m32命令在64位的机器上产生32位汇编代码 在使用gdb进行调试运行时,有cgdb和gdb两种工具,我建议大家使用张梓靖同学使用的cgdb工具,因为使用时可以随时看到自己的源代码,看到我们的断点在哪里,每一步返回值到了哪行,更加直观. 分析过程 使用b main指令在main函数处设置

====================注意 ==================== 1.本代码仅仅对iCore3客户(使用者)开放: 2.iCore3使用者凭购买id或者订单号给 gingko[A]vip.163.com([A]替换成@) 发邮件,索要三个液晶模块的全部资料包: 3.索要代码邮件主题统一为:iCore3显示模块源代码包索取! 4.由于工作人员比较忙,仅接受邮件索取代码,谢谢大家理解! ===========================================  

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 对代码进行性能分析,之前往往是一种独立的Profiling过程,现在在VS 2015中可以结合到调试过程中. Charles Willis和Dan Taylor在MSDN上发表了的一篇文章<Analyze Performance While Debugging in Visual Studio 2015>,给大家介绍了如何在VS 2015中边调试边分析性能的方法(或者说是一个操作指南).

(3)Use Microsoft’s PDBs to debug or profile external assemblies or libraries 招数3: 使用Microsoft的PDBs调试和分析外部的程序集和库 To accurately debug or profile an external assembly or library (i.e. one you’re not directly compiling), you need the PDB files that accom

跟我一起学extjs5(13--运行菜单命令在tabPanel中显示模块)         上面设计好了一个模块的主界面,以下通过菜单命令的运行来把这个模块增加到主界面其中. 在MainModule.js中有一个函数.生成了当前的菜单数据: // 依据data.systemMenu生成菜单栏和菜单button以下使用的菜单数据 getMenus : function() { var items = []; var menuData = this.get('systemMenu'); // 取得定

nginx健康检查模块 本文所说的nginx健康检查模块是指nginx_upstream_check_module模块.nginx_upstream_check_module模块是Taobao定制的用于健康检查的模块. 其主要作用是根据配置,对upstream中的每个server进行定期健康检查,在其超时或连续多次失败后,将其置为down状态. 其基本用法如下: upstream cluster { # simple round-robin server 192.168.0.1:80; serv

本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系,生成一个DAG,在后续的操作中,对DAG进行Stage划分,生成Task并最终运行.整个过程如下图所示,DAGScheduler用于对Application进行分析,然后根据各RDD之间的依赖关系划分Stage,根据这些划分好的Stage,对应

Arduino使用HC05蓝牙模块与手机连接 一切都是最好的选择 首先是线路连接,一定不要接错了 Arduino 代码 #include <SoftwareSerial.h> // Pin10为RX,接HC05的TXD // Pin11为TX,接HC05的RXD SoftwareSerial BT(, ); char val; void setup() { Serial.begin(); Serial.println("BT is ready!"); // HC-05默认,

Zepto事件模块源码分析 一.保存事件数据的handlers 我们知道js原生api中要移除事件,需要传入绑定时的回调函数.而Zepto则可以不传入回调函数,直接移除对应类型的所有事件.原因就在于Zepto在绑定事件时,会把相关的数据都保存到handlers对象中,因此就可以在这个变量中查找对应事件的回调函数,来移除事件. handlers对象的数据格式如下: { 1: [ // handlers的值为DOM元素的_zid { del: function() {}, // 实现事件代理的函数

arduino连接1602LCD方法 参考代码:

前言 渲染模块的原理和解析模块是一样,drf默认的渲染有2种方式,一种是json格式,另一种是模板方式. 渲染模块源码入口 入口:APIView类中dispatch方法中的:self.response = self.finalize_response(request, response, *args, **kwargs) 渲染模块源码分析 我们首先点击finalize_response进入查看源码 def finalize_response(self, request, response, *a