ATFLet035

ATFlet035显示模块横向显示时,配置像素点:480x320
1.在这里插入图片描述当横屏显示图片时,像素点480x320,资源文件最大容量为16M

2.函数

其中字符为指令标识;

Serial.println("@BKL,50\r");
调整背光亮度为50;

Serial.println("@PRCLR");
清除屏幕的字符。

Serial.println("@PRINTM 0");
命令字“PRINTM”为字符串直接打印模式设置指令;指令当中含有参数,使用空格将命令与参数隔开;参数为0表示本条指令要关闭字符串直接打印功能。参数为1表示本条指令要关闭字符串直接打印功能。

**Serial.println("@PMODE 1,Cyan");**设置模块背景
命令字“PMODE”为绘图模式设置指令;指令当中含有多个参数,参数之间用逗号隔开;第一个参数,设置绘图线宽;
第二个参数为绘图色设置,可使用RGB565数据表示,也可使用约定的颜色关键字表示

Serial.println("@CLR");
用当前颜色进行全部清屏

Serial.println("@PMODE 1,Cyan");设置颜色,线宽
Serial.println("@REC 10,10,310,110");

命令字“REC”为绘图矩形框设置指令;其中(10,10)左上角坐标,(310,110)右下角坐标。在这里插入图片描述
Serial.println("@FILL 10,10,310,110");
命令字“FILL”为绘图实心矩形框设置指令;其中(10,10)左上角坐标,(310,110)右下角坐标。

Serial.println("@LINE 10,10,310,110");
命令字“LINE”为绘图直线设置指令;其中(10,10)起点坐标,(310,110)终点坐标。
画10条间隔为20的平行线

m=130;
for (i=;i<10;i++)
{
Serial.print("@LINE 10");
Serial.print(m);
Serial.print(",470");
Serial.println(m);
m=m+20;
}

3.内置字库显示操作
ATF模块内置有4个不同大小的ASCII西文字,分别为6x10.8x16.10x20.16x32.

**Serial.println("@FONT 0x8000,Red");**第一个参数这只字库序号,第二个参数设置字库颜色。颜色参数也可以使用16进制RGB颜色数值

字库 ——>字库序号
6x10. ——>0x8000
8x16. ——>0x8001
10x20. ——>0x8002
16x32. ——>0x8003
在这里插入图片描述

Serial.println("@STR 10,10,ATF Moduls AscII String Test 6x10");
命令字“STR”为写字符窜设置指令;其中(10,10)起点坐标,后面要的字符串

Serial.println("@FONT 0x8000,Red");
Serial.println("@STR 10,10,ATF Moduls AscII String Test 6x10");

Serial.println("@FMODE 1,Black");
开启覆盖模式在相同位置,覆盖上一条指令,1表示使能打开0表示关闭。Black表示字的颜色为黑色
ATF默认状态在字符覆盖模式是关闭的。

4.加载西文字库显示数值

ASCII文件即提供西文字库。

5.加载西文字库显示数值

显示中文字符,需要先将中文字库资源项家在到资源文件汇总然后将资源文件下载到模块;才可使字符串显示指令进项调用显示。

ardunio开发工具对中文字符编译为UTF-8编码;ATF模块中文字符使用G2312编码两者不相兼容不可直接定义使用

在这里插入图片描述
6.图片显示指令操作bmp位图格式
ATFLET模块只支持BMP位图显示;图片需要事先家在与文件当中用户可通过指令或者模块的图形系统调用图片进行显示。
pic图片资源文件位置

Serial.println("@BMP 210,90,34");

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值