在调试一个自己做的手环,每次用keil烧写好程序运行的蓝牙.陀螺仪都是正常的.但是掉电再上电之后蓝牙是好的.陀螺仪可以读出ID但是读出的加速度和角速度数据全为0. 下面是发生问题时main函数的前面部分: 首先看到一篇:<mpu6050需要一段时间上电然后再初始化!!>的文章,于是在前面加了个延时. 下面是添加一个延时的main函数前部分: 不过,还是有相同的问题! 然后,又找了一个<TM4C123GxL MPU6050读出陀螺仪和加速度计的值全为0>的文章,他出现的情况和我的非常

1.相对路径:如果文件和程序在同一文件夹内,可不用路径:如果文件在程序所在文件夹下一级文件夹中,只需添加下一级文件夹名称即可: 在Linux和OS系统中:文件路径中使用斜杠(/) 在Windows系统中:文件路径使用反斜杠(\) 通过使用绝对路径,可读取任何地方的文件,但最简单的方法是,要么将文件存储在程序所在的目录,要么存储在程序文件所在目录的下一级文件夹中. with open() as 通过使用这个方法打开文件,不需要你手动关闭文件,Python会在合适的机会关闭它. #open(),re

链接: 笔记目录:毕向东Java基础视频教程-笔记 GitHub库:JavaBXD33 目录: <> <> 内容待整理: 异常 异常和错误的发生和区别 异常:java运行期间发生的问题就是异常. 错误: java中运行时发生的除了异常Exception还有错误error 异常:通常发生可以有针对性的处理方式的 错误:通常发生后不会有针对性的处理方式 error的发生往往都是系统级别的问题,都是jvm所在系统发生的并反馈给jvm的,无法针对处理,只能修正代码. 异常发生的过程 示例:

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

未经许可谢绝以任何形式对本文内容进行转载! 一.环境配置 关于MIT课程中使用的JOS的配置教程网上已经有很多了,在这里就不做介绍,个人使用的是Ubuntu 16.04 + qemu.另注,本文章中贴出的代码均是JOS中未经修改的源代码,其中有一些细节是MIT课程中要求学生自己实现的. 二.Boot Loader代码分析 1.boot.S(AT&T汇编格式) #include <inc/mmu.h> # Start the -bit protected mode, jump into

进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础. 线程(Lightweight Process,LWP)是程序中一个单一的顺序控制流程,有时被称为轻量级进程,是程序执行流的最小单元.进程内一个相对独立的.可调度的执行单元,是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位.在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程. 每一个单进程==多个线程的组合 javav中线程实现的两种方式: 1.继承Th

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt

作者:Tangerine@SAINTSEC 本系列的最后一篇 感谢各位看客的支持 感谢原作者的付出一直以来都有读者向笔者咨询教程系列问题,奈何该系列并非笔者所写[笔者仅为代发]且笔者功底薄弱,故无法解答,望见谅如有关于该系列教程的疑问建议联系论坛的原作者ID:Tangerine 0x00 got表.plt表与延迟绑定 在之前的章节中,我们无数次提到过got表和plt表这两个结构.这两个表有什么不同?为什么调用函数要经过这两个表?ret2dl-resolve与这些内容又有什么关系呢?本节我们将通过

简书翻译原文 卷积层 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描.为了达到好的卷积效率,需要在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡. 三个卷积函数: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. depthwise_conv2d: 卷积核能相互独立的在自己的通道上面进行卷积操作. separable_conv2d: 在纵深卷积 depthwise filter 之后进行逐点卷积

我们的项目中,有关于金额的计算,所以,一般在java环境中我们使用bigdecimal来做运算和存储金额信息.数据库sqlServer2008用的float类型 问题是,当我将金额赋值成0时,很意外的发现数据库存储的是null. 我的持久层框架用的mybatis. 在查阅了一翻资料后发现,原来是我在判断金额类型时,一个不规范的错误导致的,直接上代码. --有问题代码 PS我的maypper文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu

Java快速入门-03-小知识汇总篇(全) 前两篇介绍了JAVA入门的一系小知识,本篇介绍一些比较偏的,说不定什么时候会用到,有用记得 Mark 一下 快键键 常用快捷键(熟记) 快捷键 快捷键作用 Ctrl + Shfit + O 引入及管理 import 语句 Ctrl + Shfit + F4/Ctrl + W 挂你比打开的窗口 Ctrl + Shfit + F 自动调整所选代码格式化 Ctrl + / 注释本行 Ctrl + E 打开编辑器 / 切换窗口 Ctrl + D 删除本行 Al

20155308 2016-2017-2 <Java程序设计>实验二 Java面向对象程序设计 实验内容 初步掌握单元测试和TDD 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 初步掌握UML建模 熟悉S.O.L.I.D原则 了解设计模式 实验步骤 单元测试 三种代码 (1)伪代码: 百分制转五分制: 如果成绩小于60,转成"不及格" 如果成绩在60与70之间,转成"及格" 如果成绩在70与80之间,转成"中等" 如果成绩在80与90之

//ld是32位的 printf("up_intval:%ld\r\n",device_set.upload_tem); //d是16位的 printf("up_intval:%d\r\n",device_set.upload_tem); 如果device_set.upload_tem是32位,那么用第二个打印就会出问题,数值异常之类的

异常点往往是由于某一个特征或者多个特征数值异常.但是对于多维度特征无法直接进行可视化观测异常点,利用PCA技术进行维度缩减,可以在二维或者三维空间上进行可视化展示. 原数据如下: from sklearn.decomposition import PCA pca=PCA(n_components=2) #压缩到二维空间中 x_pca=pca.fit_transform(df_test) x_pca.shape (6, 2) 画出散点图,找出异常点 plt.scatter(x_pca[:,0],x

在网上看到一篇介绍使用统计信息出现的问题已经解决方式,感觉写的很全面. 在自己看的过程中顺便做了翻译. 因为本人英文水平有限,可能中间有一些错误. 假设有哪里有问题欢迎大家批评指正.建议英文好的直接看原文:SQL Server Statistics: Problems and Solutions 正文: SQL Server统计信息协助查询优化器计算执行查询的最优方式. Holger描写叙述了常见的统计信息出错的事情,而且怎样改善 通常你不须要太操心运行SQL查询的方式.他们被传送到查询优化器,

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力 5.2 神经网络解法 与单特征值的线性回归问题类似,多变量(多特征值)的线性回归可以被看做是一种高维空间的线性拟合.以具有两个特征的情况为例,这种线性拟合不再是用直线去拟合点,而是用平面去拟合点. 5.2.1 定义神经网络结构 我们定义一个如图5-1所示的一层的神经网络,输入层为2或者更多,反正大于2了就没区别.这个一层的神经网络的特点是: 没有中间层,只

一.80386 概述 80386处理器被广泛应用在1980年代中期到1990年代中期的IBM PC相容机中.这些PC机称为「80386电脑」或「386电脑」,有时也简称「80386」或「386」.80386的广泛应用,将PC机从16位时代带入了32位时代.80386的强大运算能力也使PC机的应用领域得到巨大扩展,商业办公.科学计算.工程设计.多媒体处理等应用得到迅速发展.它的数据总线和地址总线都是32位,直接寻址的内存空间4GB,虚拟地址空间为64TB.芯片上集成了27.5万个晶体管,主频16-

对于app端的专项测试,Android端我们可以用adb或者一些三方工具进行(例如itest)进行实时的性能监控,iOS端的话也可以用用一些三方的工具,但是需要嵌入到我们的项目当中,今天来介绍下Xcode11下的apple提供的基于XCTest对app耗电量和性能的全新框架. 资料来源:https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/417/ app耗电量 app耗电量和它的性能体现是息息相关的,那么app中哪些性能项会影响耗电量呢? CPU m

输入一行字符串及下标,能取出相应字符.程序能对不合法数据做相应异常处理. 输入格式: 行1:输入一字符串 行2:输入字符下标 输出格式: 下标非数值异常,输出下标要整数 下标越界,输出下标越界 数据正确,输出下标对应的字符 输入样例: python 1 输出样例: y 输入样例: python a 输出样例: 下标要整数 输入样例: python 10 输出样例: 下标越界 try: s = input() x = input() print("{}".format(s[int(x)]

0803-PyTorch的Debug指南 目录 一.ipdb 介绍 二.ipdb 的使用 三.在 PyTorch 中 Debug 四. 通过PyTorch实现项目中容易遇到的问题 五.第八章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面