输入模式可以不用配置速度,但是输出模式必须确定最大输出频率.当STM32的GPIO端口设置为输出模式时,有三种速度可以选择:2MHz.10MHz和50MHz,这个速度是指I/O口驱动电路的速度,是用来选择不同的输出驱动模块,达到最佳的噪声控制和降低功耗的目的.高频的驱动电路,噪声也高,当你不需要高的输出频率时,请选用低频驱动电路,这样非常有利于提高系统的EMI性能.注意:GPIO的引脚速度是指I/O口驱动电路的响应速度而不是输出信号的速度,输出信号的速度与你的程序有关.

# from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor # import requests # import os # import time # import random # # def get(url): # print('%s GET %s' %(os.getpid(),url)) # response=requests.get(url) # time.sleep(random.randint(1,3

5月3日,Julian在其GitHub上发布了Velocity.js.Velocity.js是一款动画切换的jQuery插件,它重新实现了jQuery的$.animate()方法从而加快动画切换的速度.Velocity.js只有7k的大小,它不仅包含了$.animate()的所有功能,并且还包含了颜色切换.转换(transform).循环.缓动.CSS切换.Scroll功能,它是jQuery. jQuery UI.CSS变换 在动画方面的最佳组合.Velocity.js支持IE8+.Chrome

Velocity.js是一款动画切换的jQuery插件,它重新实现了jQuery的$.animate()方法从而加快动画切换的速度.Velocity.js只有7k的大小,它不仅包含了$.animate()的所有功能,并且还包含了颜色切换.转换(transform).循环.缓动.CSS切换.Scroll功能,它是jQuery. jQuery UI.CSS变换 在动画方面的最佳组合.Velocity.js支持IE8+.Chrome.Firefox等浏览器,并支持Andriod以及IOS.Veloci

from gevent import monkey # 以后代码中遇到IO都会自动执行greenlet的switch进行切换 monkey.patch_all() import requests import gevent def get_page1(url): ret = requests.get(url) print(url,ret.content) def get_page2(url): ret = requests.get(url) print(url,ret.content) def

1.Greenlet greenlet可以实现两个任务之间的来回切换,但遇到IO会阻塞,不会切(使用这个模块之前需要在电脑命令提示符中输入 pip3 install greenlet 进行安装) 例如: from greenlet import greenlet import time def eat(name): print('%s eat 1' %name) time.sleep(30) #遇到IO不会切 g2.switch('alex') print('%s eat 2' %name) g

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:

from gevent import monkeymonkey.patch_all() import geventimport requests def f1(url): print(f'GET:{url}') msg = requests.get(url) # 获取的是网站的数据长度 print(len(msg.content)) gevent.joinall([ gevent.spawn(f1, 'https://www.python.org'), gevent.spawn(f1, 'htt

Reference1:http://server.chinabyte.com/495/12361995.shtmlReference2:https://www.deleak.com/blog/2011/11/05/big-penis-lol/ 首先了解两个特殊设备/dev/null 伪设备,回收站.写该文件不会产生IO/dev/zero 伪设备,会产生空字符流,对它不会产生IO 测试方法:    a.测试磁盘的IO写速度    time dd if=/dev/zero of=test.dbf b

有时候我们在做维护的时候,总会遇到类似于IO特别高,但不能判定是IO瓶颈还是软件参数设置不当导致热盘的问题.这时候通常希望能知道磁盘的读写速度,来进行下一步的决策. 下面是两种测试方法:(1)使用hdparm命令这是一个是用来获取ATA/IDE硬盘的参数的命令,是由早期Linux IDE驱动的开发和维护人员 Mark Lord开发编写的( hdparm has been written by Mark Lord <mlord@pobox.com>, the primary developer

linux下测试磁盘的读写IO速度-简易方法 参考资料:https://blog.csdn.net/zqtsx/article/details/25487185 一:使用hdparm命令 这是一个是用来获取ATA/IDE硬盘的参数的命令,是由早期Linux IDE驱动的开发和维护人员 Mark Lord开发编写的( hdparm has been written by Mark Lord <mlord@pobox.com>, the primary developer and maintain

由于Netty,了解了一些异步IO的知识,JAVA里面NIO就是原来的IO的一个补充,本文主要记录下在JAVA中IO的底层实现原理,以及对Zerocopy技术介绍. IO,其实意味着:数据不停地搬入搬出缓冲区而已(使用了缓冲区).比如,用户程序发起读操作,导致“ syscall read ”系统调用,就会把数据搬入到 一个buffer中:用户发起写操作,导致 “syscall write ”系统调用,将会把一个 buffer 中的数据 搬出去(发送到网络中 or 写入到磁盘文件) 上面的过程看似

进程:程序正在执行的过程,就是一个正在执行的任务,而负责执行任务的就是cpu 操作系统:操作系统就是一个协调.管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序. 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 多道技术产生的背景:针对单核,实现并发. 多道技术:多道技术中的多道指的是多个程序,多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源(比如cpu)的有序调度问题,解决方式即多路复用,多路复用分为时间上的复用和空

CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU

CPU密集型 CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU bound的程序.

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程 并行与并发 同步与异步 阻塞与非阻塞 CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换

一.背景知识 进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行的程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的.   一.操作系统相关的知识 详情见链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/6295875.html 即使可以利用的CPU只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力.将一个单独的CPU变成多个虚拟的CPU(多道技术:时

1.python并发编程之多线程(理论) 1.1线程概念 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu),而一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程,车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一条流水线. 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存

Java IO流学习 Java流操作有关的类或接口: Java流类图结构: 流的概念和作用 流是一组有顺序的,有起点和终点的字节集合,是对数据传输的总称或抽象.即数据在两设备间的传输称为流,流的本质是数据传输,根据数据传输特性将流抽象为各种类,方便更直观的进行数据操作. 在IO中涉及的设备文件包括文件.控制台.网络链接等,这其中又根据流的方向可以将两端的设备文件分为数据源对象和接收端对象 数据源对象:有能力产出数据 接收端对象:有能力接收数据 而IO流实际上屏蔽了在实际设备中的处理数据的细节,这

CYPRESS的USB外设控制器CY7C68013A是一款广泛应用于USB打印机,手机,存储设备,USB测试等多个领域的经典产品.该产品符合USB2.0协议规范,支持full speed和high speed两种速度模式,并且配有8051的MCU,带有IO,IIC,UART,定时器等功能.由于该芯片是市场上唯一支持high speed模式的芯片,所以一上市后,就获得了广泛的关注. 关于CY7C68013A的开发,CYPRESS提供了完整的程序架构,一般的应用只需要理解了它的软件架构以及寄存器的含