所以不用GPIO口直接驱动液晶,是因为这种方法速度太慢,而FSMC是用来外接各种存储芯片的,所以其数据通信速度是比普通GPIO口要快得多的.TFT-LCD 驱动芯片的读写时序和SRAM的差不多,所以就可以用FSMC四块中的SRAM块来驱动LCD.SRAM有数据线和地址线,所以FSMC跟它匹配同样也有数据线和地址线,而LCD数据线跟地址线共用,通信时用RS端来区分线上是数据还是指令,RS高是数据,RS低是指令. 其实这中间一开始最不理解就是与LCD的RS引脚相关的东西,那时候也不知道咋回事一直以为

Spring的IOC原理[通俗解释一下] 1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

一.Jdbc访问数据库步骤通俗解释(吃饭) 1)加载驱动 Class.forName(“com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServer”); 2) 与数据库建立连接 Connection ct=DreverManager.getConnection(“jdbc:Microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=dbUser,”sa”,”sa”); 3) 创建statement对象 语句对象将sql语句发送到相应的数据

通俗解释glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用 (2012-04-02 09:17:28) 转载▼   对于glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用虽然网上有很多的帖子,而且都试图解释得很详细,但是效果总是越说越黑,模棱两可的.今天我就简单滴说几句,言简意赅,希望大家随便看看之余能把这些个问题搞清楚了.glLoadIdentity()的作用就是把矩阵堆栈中的在栈顶的那个矩阵置为单位矩

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 阅读本文须要最主要的线性代数知识和概率论基础:) 6.4.2 主成分变换的推导 前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题,而协方差也仅仅能处理二维问题.那维数多了自然就须要计算多个协方差.所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据.为了帮助读者理解上面