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mbed学习笔记系列[0]:探索使用mbed开发的优势(Lu).pdf

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简介:
本PDF文档为《mbed学习笔记系列》的第一篇,旨在介绍mbed开发平台及其优势,适合初学者了解并快速上手mbed开发。 ARM公司推出的Mbed是一个新的工具,许多人还不了解如何使用它。这个教程非常适合初学者入门,并且是中文的。

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  • mbed[0]:使mbed(Lu).pdf
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    本PDF文档为《mbed学习笔记系列》的第一篇,旨在介绍mbed开发平台及其优势,适合初学者了解并快速上手mbed开发。 ARM公司推出的Mbed是一个新的工具,许多人还不了解如何使用它。这个教程非常适合初学者入门,并且是中文的。
  • mbed API 使指南
    优质
    《mbed API使用指南笔记》是一份详细记录了如何利用mbed操作系统API进行嵌入式系统开发的手册。它涵盖了从基础到高级的各种用法和技巧,旨在帮助开发者更高效地编写代码并解决实际问题。 这份文档是关于mbed API的学习笔记,共有70多页,可以在一晚上内读完;它可作为参考材料供对mbed感兴趣的工程师朋友查阅。
  • MBed手册.pdf
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    《MBED学习手册》是一本全面介绍MBED操作系统的电子书,内容涵盖从基础概念到高级应用的技术细节,适合初学者和有经验的开发者参考。 Mbed是一个平台和操作系统,用于基于32位ARM Cortex-M微控制器的互联设备,也被称为物联网设备。该项目由ARM及其技术合作伙伴共同开发。这份文档是Mbed学习指南。
  • mbed-text-display: mbed OS 6LCD与OLED文本显示库
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    mbed-text-display是一款专为基于mbed OS 6的微控制器设计的开源库,支持多种LCD和OLED显示屏进行高效文本显示。 mbed-text-display 是专为 mbed OS 6 设计的一个库,旨在帮助开发者在 LCD(液晶显示器)和 OLED(有机发光二极管)屏幕上进行文本显示。该库的出现使得在 mbed OS 平台上开发图形化界面变得更加便捷,尤其适用于需要简单文本输出的应用场景。 mbed OS 是 ARM 公司推出的一款开源实时操作系统,在物联网设备中广泛应用。它提供了一套丰富的 API 和工具,简化了嵌入式开发过程,包括硬件抽象层、网络协议栈和文件系统等。作为 mbed OS 的最新版本,mbed OS 6 引入了许多优化和新特性,提高了性能和兼容性。 LCD 显示技术成熟且成本较低,适合大面积显示但响应速度相对较慢;OLED 则以其高对比度、广视角以及快速响应时间著称,尤其适用于需要高质量显示效果的设备。mbed-text-display 库支持这两种类型的显示屏,开发者可以根据项目需求选择合适的方案。 该库的核心功能包括: 1. **文本输出**:提供简单易用的 API 来设置字体大小和样式,并在屏幕上指定位置输出文本。 2. **滚动文本**:支持自动或手动滚动文本,这对于有限屏幕空间的应用来说非常有用。 3. **多语言支持**:可能包含不同字符集的支持(如 ASCII 和 Unicode),满足国际化的应用需求。 4. **屏幕布局**:可以创建多行文本,并在屏幕上不同的区域显示内容,实现基本的屏幕布局管理。 5. **颜色控制**:对于支持彩色的 OLED 屏幕,可以设置文本和背景的颜色。 使用 mbed-text-display 库时,开发者首先需要包含库文件并初始化显示屏设备。之后可以通过调用提供的函数来绘制和更新文本信息。例如,利用 `create_text()` 函数创建一个文本对象,并通过 `set_position()` 设定位置、`set_text()` 设置显示的文本内容以及使用 `display()` 将其展示在屏幕上。 此外,mbed OS 6 的生态系统使得集成其他库和服务变得容易,如网络通信和传感器数据读取等。这可以用于构建更复杂的物联网应用。开发者可以通过研究示例程序来学习如何在自己的项目中运用这个库,并参考官方文档理解每个函数的作用以快速上手。 总之,mbed-text-display 是一个专为 mbed OS 6 设计的文本显示库,适用于 LCD 和 OLED 屏幕,提供了丰富的文本操作功能。通过使用该库,开发者可以高效地创建具有文本显示功能的嵌入式应用。
  • 机器2:使sklearniris数据集
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    本篇笔记介绍了如何利用Python的scikit-learn库进行Iris数据集的加载、预处理及初步分析,帮助初学者掌握基本的数据探索方法。 本段落使用scikit-learn开源机器学习库对iris数据集进行分类练习,并将分别采用两种内置算法——决策树(DecisionTree)与k近邻算法(kNN)。此外,我还将尝试自行实现kNN算法。目前我的学习仍处于初级阶段,在此文中不会详细解释相关算法原理,若需深入了解细节,请查阅其他资料。 scikit-learn库中包含了许多经典的数据集供使用者练习使用。加载iris数据集的方式十分简便: load_iris函数返回的结果包括如下属性:feature_names(分别为sepal等特征)。
  • 深度整理PDF
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    本系列PDF为个人深度学习学习过程中的笔记整理与心得总结,涵盖基础概念、算法原理及实践应用等内容,旨在帮助学习者系统掌握深度学习知识。 这篇笔记的原创作者是Zouxy,在他的博客上可以找到完整版的内容。为了方便大家保存与阅读,我将其整理成了PDF文档,并希望读者们能够积极交流。 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1 特征表示的粒度 4.2 初级(浅层)特征表示 4.3 结构性特征表示 4.4 需要多少个特征? 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习与深度学习的区别 七、Deep learning与Neural Network的关系 八、Deep learning训练过程 8.1 传统神经网络的训练方法为什么不能用于深度神经网络 8.2 deep learning训练流程 九、Deep Learning常用模型或方法 9.1 AutoEncoder自动编码器 9.2 Sparse Coding稀疏编码 9.3 Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 9.4 Deep Belief Networks深信度网络 9.5 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源(持续更新)
  • mbed启动过程分析
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    本文深入剖析了mbed操作系统启动全过程,详细讲解了从上电到系统稳定运行的各项关键步骤和技术细节。 本段落对mbed rtos系统的启动过程进行了详细分析,并按照程序执行的流程进行讲解,力求通俗易懂。所有内容均为原创编写。
  • 地理测器.pdf
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    《地理探测器学习笔记》是一份详细记录和总结地理探测器理论与应用的学习资料,涵盖原理解析、案例分析及实践技巧,适合科研人员和技术爱好者参考。 地理加权回归分析PPT展示了如何使用地理加权回归方法进行空间数据分析,并介绍了该技术在不同领域的应用实例。文档详细解释了模型的构建过程、参数选择以及结果解读,帮助学习者更好地理解和掌握这一统计工具。
  • 嵌入式技术.pdf
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    《嵌入式系统开发技术学习笔记》是一本详细记录了嵌入式系统开发过程中关键技术的学习心得与实践经验分享的电子书。它涵盖了从基础理论到高级应用的各项内容,适合初学者及有一定经验的技术人员参考阅读。 本学习笔记主要用于嵌入式系统开发,侧重基础知识的讲解,并详细记录每个章节的重点内容及主要知识点。文档包含目录且为高清版本。
  • Linux整理】
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    本系列文档旨在系统地记录和分享个人在学习Linux过程中的心得与技巧,内容涵盖命令行操作、系统管理及软件开发等各个方面。 我整理了一些关于Linux的学习笔记,并将它们发布到了博客上。这些文档便于保存与查阅,全部免费提供。 这份系列共有12篇文章,类似于手册的形式,适合快速学习参考,易于掌握: - Linux笔记——vim常用操作及扩展补充[手册] - Linux笔记——linux常用命令集合 - Linux笔记——命令:awk - Linux笔记——命令:sed - Linux笔记——命令:grep - Linux笔记——命令:find - Linux笔记——命令:Sort, uniq, join, cut, paste, split - Linux笔记——shell基础:变量&本地变量&位置参数&特定变量参数 - Linux笔记——条件测试test - Linux笔记——控制流 - Linux笔记——shell补充:参数传递&函数等 - Linux笔记——正则表达式入门及应用 - Linux笔记——linux进程 - Linux笔记——SVN命令总结 另外,还有一篇关于rpm和yum包管理的命令总结。