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改进版CSerialPort

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简介:
CSerialPort的改进版本,优化了通信效率和稳定性,增加了错误处理机制,适用于更广泛的硬件平台。 对Remon Spekreijse编写的CSerialPort类进行了改进:1、将接收缓冲区的数据类型由CString改为char*,并增加了一个预存读数据的变量;2、增加了超时设置函数;3、添加了收发缓冲区大小设置函数;4、引入了串口通讯参数设置功能;5、新增了清除缓冲区数据的功能;6、移除了窗口指针,并不再将消息发送到窗口。

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客服
客服
  • CSerialPort
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    CSerialPort的改进版本,优化了通信效率和稳定性,增加了错误处理机制,适用于更广泛的硬件平台。 对Remon Spekreijse编写的CSerialPort类进行了改进:1、将接收缓冲区的数据类型由CString改为char*,并增加了一个预存读数据的变量;2、增加了超时设置函数;3、添加了收发缓冲区大小设置函数;4、引入了串口通讯参数设置功能;5、新增了清除缓冲区数据的功能;6、移除了窗口指针,并不再将消息发送到窗口。
  • 基于CSerialPort类的串口调试助手源代码
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    本项目提供了一个基于CSerialPort改进类开发的串口调试工具源代码,旨在为开发者和工程师们简化串行通信接口的操作与测试。 本串口工具集成了多种优秀功能,并基于CSerialPort类进行编写并改进。该软件免费试用且永久有效,同时公开源代码以供用户反馈意见或建议。 此应用程序主要在Windows XP系统上进行了测试。 其核心功能包括: 1. 显示从串口接收的数据,可选择字符或者HEX显示方式; 2. 支持中文显示; 3. 用户可以设定波特率范围为300bps至115200bps; 4. 实时更新可用的串口号列表。当增加USB转串口设备后,点击刷新按钮即可在列表中看到新的端口号。 5. 最多支持20个活跃的COM端口(包括从COM1到COM256中的任意组合); 6. 支持的数据长度分别为5、6、7和8位; 7. 停止位的选择有1或2两种选项; 8. 数据校验方式可以选择无校验、奇偶校验等四种模式。 9. 串口设置及字符串操作的保存与加载功能,用户可以自行决定是否启用自动保存机制。 10. 提供输入框用于发送字符和十六进制数据(值范围为00到FF); 11. 支持定时重复发送指定的数据,并允许设定时间间隔; 12. 发送字符串时可以选择添加新行即回车换行符; 13. 实时显示已发送及接收的字节数,点击清除按钮后计数器将被重置为零。 14. 用户可以设置自动清空功能,在达到一定数据量(默认是30行或未设定情况下为100行)之后系统会自动清理。 另外需要注意的是:由于编写者的编程能力有限,可能存在一些错误。因此请注意本软件仅供免费使用和自由传播,并且不对由此产生的任何损失承担责任。如果您选择继续使用该程序,则表示您接受上述条款;若不同意,请立即删除此软件。
  • CSerialPort
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    CSerialPort是一款功能强大的串口通信工具类库,提供便捷的数据收发、端口管理等服务,适用于Windows平台上的各种串行通讯需求。 自留勿下载 通讯接口参数定义如下: ```c typedef struct COMMPARAM { BOOL bUseCOM; // 使用串口 BOOL bUseUSB; // 使用USB口 // 串口参数 int nCOMNum; // 串口号 int nCOMRate; // 波特率 int nCOMData; // 数据位 int nCOMStop; // 停止位 COM_STOP_10 int nCOMCheck; // 校验位 COM_PARITY_NONE int nCOMStmCtrl; // 流控制 } COMMPARAM; ```
  • 更新本的CSerialPort程序
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    CSerialPort是一款用于串口通信的软件开发库。本次发布的更新版本对原有功能进行了优化和改进,并增加了部分新特性,旨在为开发者提供更强大的串口通信支持。 最新版的 CSerialPort 串口程序已经可以进行集成开发,并且修复了许多 bug,功能非常不错。
  • CSerialPort 串口类更新(2017-03-12)
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    CSerialPort 是一个经过优化和更新的串口通信类库(2017年3月),旨在为开发者提供更稳定、高效的串口通讯解决方案。 新增功能:1.增加宏定义_AFX,用于处理MFC的必要函数Hkey2ComboBox;2.进一步去除MFC依赖,修改AfxMessageBox函数;3.增加Win32程序以验证非MFC程序的适用性。其他信息请参考我的博客或通过电子邮件联系我。
  • CSerialPort 串口类更新(2016-08-10)
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    CSerialPort是一款经过优化和升级的串口通信类库,提供高效稳定的串口数据收发功能。本次更新于2016年8月10日,修复了若干已知问题并增强了兼容性。 CSerialPortFirst版本由Remon Spekreijse于2000年2月8日发布。 第二版由mrlong在2007年12月25日更新,增加了ClosePort方法、WriteToPort方法以及SendData和RecvData两个方法。liquanhai于2011年11月4日至6日期间对代码进行了多次优化,包括增加线程死锁的预防措施。 viruscamp在2013年12月4日增加了QueryKey()和Hkey2ComboBox()以自动查询有效的串口号,并解决了COM端口超过9时无法显示的问题。itas109于2016年初对代码进行了更新,包括改进IsOpen方法、优化ClosePort方法防止死锁问题以及修复了停止位设置错误等问题。 随后在同年5月至8月期间,进一步增加了ReceiveStr()功能以支持字符串接收,并修改了线程挂起和恢复相关的函数名。此外还针对各种异常情况做了更多的处理措施来减少CPU占用率并提高了程序的健壮性。 2016年8月10日,itas109删除SendData和RecvData方法,同时修复了一些内存释放的问题,并规范了错误信息以参考winerror.h中的定义。 在后续版本中继续改进InitPort函数,在串口打开失败时增加提示信息。并对一些初始化过程进行了优化处理,避免因立即关闭而产生的拒绝访问问题。 整个开发过程中不断添加和改进功能,以适应更多场景下的使用需求,并提高了代码的健壮性和可维护性。
  • lbpcascade_frontalface_improved.xml
    优质
    改进版lbpcascade_frontalface_improved.xml是一款优化的人脸检测算法模型文件,相较于原始版本,在准确率与速度上均有显著提升。 人脸识别分类器采用基于LBP的lbpcascade_frontalface_improved.xml模型。
  • EDA365_Skill_V2.5_
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    EDA365_Skill_V2.5_改进版是EDA365平台技能工具的升级版本,集成了多项用户反馈和最新技术改进,旨在为电子设计自动化提供更高效、精准的服务体验。 EDA365_Skill_V2.5适用于Allegro15.X、16.X 和 17.X版本,并支持插件常见问题解答: 1. 如何安装EDA365 Skill?下载安装程序后直接进行安装。 2. 怎么修改默认的快捷键设置?在 Allegro 中,启动快捷键默认为Ctrl+E。如果需要更改,请手动编辑安装目录下的config.ini文件中的 axlSetAlias(~E EDA365_RUN) 这句代码。例如,若需将F12设为新的快捷键,则修改如下:axlSetAlias(F12 EDA365_RUN) 3. 安装失败后如何处理?请按照以下步骤设置环境变量和ALLEGRO.ilinit文件: - 添加用户环境变量EDA365_Skill,内容填写安装文件夹所在路径。例如D:\EDA365_Skill\ - 使用记事本打开pcbenv目录下的allegro.ilint 文件,在最后面添加一行如下所示的内容,并保存该文件:errset(loadi(strcat(axlOSSlash(getShellEnvVar(EDA365_SKILL)),EDA365_Skill_Load.il),eda365.com))
  • pyppeteer_stealth
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    pyppeteer_stealth改进版是对Pyppeteer库进行优化和增强的版本,旨在提高自动化网络操作时的隐蔽性和稳定性,适用于网页抓取、测试等场景。 隐身者从移植而来,并非完美无缺。安装`pip install pyppeteer_stealth`后使用如下代码: ```python import asyncio from pyppeteer import launch from pyppeteer_stealth import stealth async def main(): browser = await launch(headless=True) page = await browser.newPage() await stealth(page) # 使用stealth函数增强隐身效果 await page.goto(https://bot.sannysoft.com/) await browser.close() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ```
  • LSTM_GAN.ipynb
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    本项目通过改进传统LSTM与GAN模型的结合方式,旨在提升序列数据预测的准确性和多样性。代码实现于Jupyter Notebook中。 利用生成对抗网络进行股票预测。