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关于IPMB与I2C的概述

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简介：
本文将简要介绍IPMB（Intelligent Platform Management Bus）和I2C（Inter-Integrated Circuit）两种通信协议的基本概念、工作原理及其在计算机硬件管理中的应用。 智能平台管理总线（IPMB）旨在支持mission-critical服务器平台的“Server Platform Management”功能。此外，该总线还可以用于外围机架和非服务器系统的平台管理。

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  • 关于IPMB与I2C的概述
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    本文将简要介绍IPMB（Intelligent Platform Management Bus）和I2C（Inter-Integrated Circuit）两种通信协议的基本概念、工作原理及其在计算机硬件管理中的应用。 智能平台管理总线（IPMB）旨在支持mission-critical服务器平台的“Server Platform Management”功能。此外，该总线还可以用于外围机架和非服务器系统的平台管理。
     
  • STM32和AT24C02的I2C通信概述
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    本文档提供了一个关于如何利用STM32微控制器与AT24C02 EEPROM进行I2C通信的基本指南。涵盖了硬件连接及软件配置，帮助开发者快速实现数据交换功能。 从51单片机开始学习I2C通信协议，在那时虽然了解了该协议的基本原理，但由于51单片机的功能有限且内部没有集成I2C模块，只能通过模拟的方式来实现与EEPROM的通信时序。相比之下，STM32系列微控制器内置了专门用于处理I2C通信的硬件外设，但这些设备在实际使用中较为复杂，并且可能存在稳定性问题，因此许多开发者更倾向于手动编写代码来模仿I2C协议的具体时序。 当涉及到STM32与AT24C02 EEPROM之间的数据交换时，通常采用的是基于I2C总线的通信方式。这种方案能够有效地连接微控制器和外部存储设备，并实现两者间的数据传输。尽管STM32配备了内置的硬件来支持I2C协议，但出于稳定性和复杂性的考虑，在实际项目中往往选择模拟的方式来完成这一任务。 I2C（Inter-Integrated Circuit）是一种同步通信标准，它仅需通过两条线——SCL时钟信号和SDA数据信号就能实现设备间的双向通讯。其中，主机通常由微控制器担任角色，并负责生成时钟脉冲以协调总线上所有活动的设备；而SDA则用于发送与接收信息流。 在编程过程中确保遵循I2C协议中的时间规范至关重要，特别是当需要等待从机响应的时候。例如，在`iic_wait_ack()`函数中，正确的做法是在SCL信号变为高电平之后检查SDA的状态变化（由高变低），这表示已成功接收到应答。 根据I2C通信的基本原理，它包含起始、停止和数据帧等关键步骤：在发送地址或数据时必须遵循特定的顺序，并且主设备需要等待从机确认接收。此外，在配置GPIO端口用于I2C通信期间（例如将SCL连接至PB10而SDA连接到PB11），应确保这些引脚被设置为开漏输出模式，以便在必要情况下切换成输入状态以检测外部的反馈信号。 为了支持上述功能，`iic.h`头文件中定义了一系列函数原型如起始、停止和数据传输等操作。同时，在对应的`.c`源代码文件里实现了这些接口的具体实现逻辑，从而确保了硬件与软件之间的有效交互，并最终完成对AT24C02 EEPROM的可靠访问。 总之，尽管STM32微控制器内部集成了用于简化I2C通信任务的相关外设模块，但在实践中仍需面对一些挑战。通过深入理解协议细节、正确配置引脚以及精确控制时序等方式可以克服这些问题，并建立一个可靠的硬件连接机制来满足实际应用需求。
     
  • 关于描述性统计的概述
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    描述性统计是对数据进行整理、总结和展示的方法，包括集中趋势（如平均数）、离散程度（如标准差）及分布形态等分析，帮助理解大量数据的基本特征。 描述性统计概述 此gem向Enumerable模块添加了一些方法，从而使计算包含数字样本数据的集合（例如Array、Hash、Set和Range）中的基本描述统计量变得更加容易。可以计算以下统计数据： - 数字数量 - 平均值 - 中位数 - 模式 - 方差 - 标准偏差 - 百分位数 - 百分等级 - 四分位数 当需要使用DescriptiveStatistics时，会对Enumerable模块进行猴子修补，以便使统计方法可用于任何包含Enumerable的类实例。例如： ```ruby require descriptive_statistics data = [2, 6, 9, 3, 5, 1, 8, 3, 6, 9, 2] # 数字数量 puts data.number # => 输出为：11.0 # 其他统计方法可以类似地调用，例如： data.mean # 计算平均值 data.median # 计算中位数 ``` 这些功能使得处理和分析数据变得更加方便。
     
  • 关于感受野的概述
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    感受野是神经科学中的一个概念，指神经系统中单个神经元或一组神经元所响应的外部刺激区域。本文将对这一重要理论进行简要介绍和解析。 感受野是卷积神经网络中的一个重要概念，为了深入理解卷积神经网络的结构并能够自行设计这类网络，掌握感受野的概念是非常必要的。
     
  • 关于 AlexNet 的论文概述
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    本文对AlexNet的经典论文进行了综述，详细介绍了其网络结构、训练方法及在ImageNet竞赛中的优异表现，开创了深度卷积神经网络的应用先河。 二、论文笔记 （一）网络架构梳理 1. 卷积层 1（conv1） 2. 卷积层 2（conv2） 3. 卷积层 3（conv3） 4. 卷积层 4（conv4） 5. 卷积层 5（conv5） 6. 全连接层 1（fc1） 7. 全连接层 2（fc2） 8. 全连接层 3（fc3） （二）局部响应归一化（LRN） 1. 引入LRN层的原因在于它能够增强网络对输入特征的非线性处理能力，通过模拟生物视觉系统中的侧抑制机制来提升模型在图像识别任务上的表现。具体来说，在每个位置上，神经元之间的竞争关系有助于突出显著区域并减少不重要的背景信息影响。 2. 局部响应归一化（LRN）是一种用于增强网络鲁棒性的技术，通过调整相邻通道间特征图的激活值来实现。这一过程模拟了生物学中侧抑制现象的作用机制，在视觉处理过程中起到关键作用。当神经元接收到较强的输入信号时，它们会抑制周围其他神经元的活动，从而使得突出显著区域变得更加明显，并且有助于减少背景信息对识别任务的影响。
     
  • 关于PCA和KPCA的基础概述
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    本文介绍了主成分分析（PCA）与核主成分分析（KPCA）的基本概念、原理及应用，旨在为初学者提供一个清晰的理解框架。 主成分分析（PCA）是一种常用的统计技术，用于减少数据集的维度同时保留尽可能多的信息。其基本原理是通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量，这些新变量称为“主成分”，它们之间相互独立，并且按方差大小排列，最大的那个就是第一个主成分。 基于核的主成分分析（KPCA）是一种非线性的扩展形式，它允许在高维或无限维度空间中进行特征提取。与传统的PCA不同的是，在应用KPCA时，原始数据首先通过一个映射函数被转换到一个更高维度的空间中去，这个过程通常用“内核技巧”来实现而不直接计算出所有的新变量的具体值。 对比这两种方法：传统PCA适用于线性可分的数据集，并且对高维空间中的非线性结构没有效果；而KPCA则可以处理更复杂的模式识别和数据降维问题，特别是在原始特征之间存在复杂关系的情况下。不过，由于需要在更高维度的空间中工作，KPCA的计算成本通常比标准的PCA要大得多。 综上所述，选择使用哪种方法取决于具体的应用场景以及对数据特性的了解程度。
     
  • 关于DFT设计流程的概述
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    本文档提供了关于DFT（可测试性设计）设计流程的全面概述，旨在帮助读者理解如何在集成电路的设计阶段集成有效的可测试性机制。 本段落档在深入分析DFT原理的基础上，根据本人的研究总结出了一套DFT设计流程，仅供参考。
     
  • 关于生物传感的基本概念概述.pdf
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    本文档《关于生物传感的基本概念概述》旨在介绍生物传感器的工作原理、分类及其在医学诊断和环境监测等领域的应用，为初学者提供全面的基础知识。 《An Overview of Biosensors》概述了生物传感器领域的一些最新进展，并探讨了与纳米材料结合的应用情况。
     
  • 关于进程代数的简介概述
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    进程代数是一种数学理论框架，用于描述和分析并发系统中的计算过程。它为形式化地定义和验证分布式算法提供了强有力的工具。 我自己整理了一份关于形式化方法中的进程代数的概览。由于国内在这个方向的研究较少，中文资料也非常稀缺，我仅以此分享给大家。
     
  • IPMI关键点概述
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    IPMI（Intelligent Platform Management Interface）是一种用于对计算机系统进行远程管理的标准接口。它独立于系统OS运行，提供硬件级别的监控和控制功能，包括服务器状态检查、事件日志管理和远程控制等，是IT基础设施维护的重要工具。 详细却也概要的IPMI PPT解释，读懂这份便能掌握80%的核心内容。