20241116 电磁铁+继电器+DIO

买了个电磁铁玩一玩
24v直流电,通断由继电器控制,继电器接DIO的正负, 以及IN 接DIO0/1/2/3, 接线:
在这里插入图片描述
IN的高低电平触发可以设置:
在这里插入图片描述
结合24转5V模块测试了一下,DIO实测待测
在这里插入图片描述

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 如何对USB继电器进行重新烧录程序 对于 USB 继电器的重新烧录程序,通常涉及以下几个方面: #### 1. **准备环境** 为了成功完成固件烧录,需要准备好必要的硬件和软件资源。以下是常见的准备工作: - 确认使用的微控制器型号(如 ESP32-C3 或 ESP8266),并根据其对应的开发文档选择合适的固件文件[^1]。 - 下载官方支持的 MicroPython 固件或其他适用的固件包,并将其保存至本地计算机。 #### 2. **安装驱动程序** 如果使用的是基于 CP210X 的串口转接芯片,则需先安装相应的驱动程序以确保设备能被识别。具体操作如下: - 访问 Silicon Labs 官方网站获取最新的 CP210X 驱动程序[^3]。 - 插入模块后,在 Windows 设备管理器中确认端口号分配情况;Linux 用户可通过 `dmesg` 命令查看新增加的 TTY 设备名称。 #### 3. **选用合适工具执行刷机过程** 针对不同类型的 MCU 可采用多种方式来更新内部存储中的代码镜像数据。例如: - 对于 ESP 类型产品推荐利用 esptool.py 脚本命令行界面来进行高效便捷的操作: ```bash python esptool.py --chip esp32c3 erase_flash python esptool.py --chip esp32c3 -b 921600 write_flash --flash_mode dio --flash_freq 40m --flash_size detect 0x0 path/to/firmware.bin ``` - 如果倾向于图形化界面解决方案的话,“ESPFlashDownloadTool” 是另一个不错的选择特别适用于初学者群体当中。只需按照界面上提示逐步填写各项参数配置项即可顺利完成整个流程而无需记忆复杂繁琐的语法结构。 #### 4. **测试验证新加载的功能逻辑是否正常运作** 当上述步骤全部完成后记得断开原有连接线路再通过其他手段比如手机APP或者PC上的终端模拟软件向目标装置发送预定义好的开关信号从而检验实际效果如何达到预期目的为止[^2]。 ```python import machine relay = machine.Pin(5, machine.Pin.OUT) def toggle_relay(): relay.value(not relay.value()) toggle_relay() ``` 以上脚本展示了怎样简单地切换GPIO引脚状态进而间接影响外接负载的工作状况作为例子供参考学习之用。
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