12.10学习计划

竭尽全力做我力所能及的事  微笑对每一个人 微笑对待生活 阳光正好 恰已启程

1、学习计划

    (1)做完实验试要求的课题。用STM32编写按键输入加跑马灯的程序。要将这两种操作合在一起实现。需要按下一种key就可以实现一种跑马灯的运行方式,按下另一种key就可以实现另一种的跑马灯方式。
    (2)要写课程设计了啊,学生宿舍管理的。明早上要检查的哦~

2、计划完成度

   (1)程序按照规定完成了,通过了检查。
    上午在看按键输入的教学视频。掌握了按键输入需要用到的led.C,led.h文件(和上次跑马灯的额宏定义,以及初始化差不多,就大体看了看);新的知识key.c,以及key.h的操控原理,再就是按键输入的main.c文件了。
    GPIO口的输入读取,可以选择调用库函数、操作寄存器、或者是使用位带操作。
    按键扫描一般分为两种。一是支持连续按键的,二是不支持连续按键的。
    在写不支持连续按键的时候,可以用static函数,这个语句只被调用一次,可以保存语句执行完的返回值,以后语句的循环和它所返回的值有关。
    在这次试验中,我们把支持连续按键和不支持连续按键合二为一。就是在扫描的时候加了一个入口参数mode,mode为1的时候,执行支持连续按键;mode为0的时候就执行不支持连续按键的操作。
    我是先在程序源码的“按键输入”修改程序。把用不到的蜂鸣器的文件全都删掉了,在main.c文件中修改,也是把蜂鸣器的头文件和初始化函数去掉了,然后修改了按键输入控制的语句。修改了build提出的错误,能在STM32的板子上正常运行。
    现在有一下两个问题还没有解决。1、我的按键输入之后,只能控制一次的跑马灯,不能实现循环。如果我在其中某一个按键中输入循环while,它就会一直在那一个按键下循环跳不出来。如果我再加入key_scan的话,也顶多只能增加一次,如果想让它一直循环下去,就得加无数个吗?
    2、我后来在桌面上新建了一个按键输入的工程。就是提取了实验需要用到的程序和外设。我的led.C,led.h,key.c,以及key.h和E盘的程序源码是完全相同的,程序调试设置的参数是完全一样的,也是用的同一块板子来实验,但是两个工程显示的频率不一样。新建的精简版的工程虽然也能实现一样的按键输入加跑马灯功能,但是频率相对慢了很多。 不知道问题在哪。
     当然在这次试验中,我也学到了其他的知识。比如写程序时候,程序框框那边的折叠按钮,可以通过
edit->outlining->show all outlining 开启这个功能
->hide all outlining 关闭这个功能
(2)今天的课设估计是写不完了,伤心ing~


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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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