蓝桥杯必考——需要分配进程的模块 LED模块

本文介绍了LED灯控制的各种方法,如简单点亮、闪烁、PWM控制和延时关闭,通过手写代码实现不同功能,包括按键控制LED的亮灭、闪烁、亮度调整和延时。作者提到利用定时器和按键扫描技术,以及实现实验现象的详细步骤,并提到了后续将聚焦于真题和课程复习。

一、概念和原理

        主要的考法有简单点亮、闪烁、PWM控制亮度、延时关闭等等,这章的题目会全部涉及到。我们先看题目是什么,再直接去学习写法,因为原理比较简单,而且在第一章跑马灯那里就讲过原理了。

二、题目

三、手写代码

        由于学长的代码依旧是看不太懂,只能自己研究出来一些简单通过一堆逻辑判断来实现实验现象的代码。

        我们此次代码会很明显就分为实现不同功能的四部分,也就是四个步骤。

步骤开始前做好框架的撰写准备,其中要注意的是All_close函数要放在while前面,表示Y_x选择控制LED。

第一步

第二步

第三步

第四步

说明:这里定时器1的复用思维也是跟江科大那节电机调速那节课学的,还是值得大家一开的。

结尾

        实验现象:1.首先按键按下松手之后不会影响到其他三个正在执行的LED功能,只有不松手时才会卡住;

2.按键S4按下,L1点亮,再次按下,L1熄灭,按键按下的速度快一点也有较好的稳定性,即稳定得进行点亮和熄灭操作;

3.按键S5按下,L2开始以0.2秒为间隔进行闪烁,五秒后熄灭,人拿测得实际时间如下,减掉人反应时间大概是5.3秒左右,算上误差,时间就差不多是五秒了(和L4比较的话是时间长几百毫秒);

4.按键6和按键7按下,可以增加(减少)L3的亮度,一共有四个等级亮度,加到最高等级再按下加键会回到最低等级,加到最低等级再按下减键会回到最高等级,闪烁和延时熄灭执行的过程中依旧可以调节亮度;

5.按键8按下,L4点亮,大致5秒后熄灭,下面是人计得的实际时间,减去反应时间大致是4.9秒左右,比较准确了。

瑕疵:说是需要分配进程,但笔者并没有做到,想法大致是去除逻辑判断里面的按住就死循环的代码,让一个变量在定时器++,20ms就进来按键扫描函数一次,这样就不会完全占用主循环的进程而不能执行别的代码了,等笔者彻底弄懂了再补充吧!

        至此,我们对于LED灯与定时器和按键扫描的结合使用有所回顾了,算上这个,我们所有的课程除了状态机思想,就告一段落了,后面的内容就主要围绕历届真题来展开,笔者会试着做做真题,不行就会把对他人的课程学习过程分享出来,那现在同学们就去默写一遍实现实验现象的代码吧!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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