AVR数码管测试程序

本文介绍了一段使用51单片机实现LED数字显示及延时功能的程序代码。通过设置DDRA寄存器,将PORTA配置为输出,并在一个无限循环中调用自定义的display函数显示数字5,同时调用delay函数实现延时效果。

注:本人博文整理至优快云以方便查阅,源博文位于EDN


#define uchar unsigned char


void display(uchar number,uchar position);


void delay(uchar time)
{
    uchar b;
    for(;time>0;time--)
         for(b=200;b>0;b--);
}



void main(void)
{
 DDRA=0xff;
 PORTA=0xff;
 while(1)
 {
   display(5,1);
   delay(5);
   }

}


void display(unsigned char number,unsigned char position)//êy??1ü?y?ˉ3ìDò
{   
    PORTA="0xff";
    switch(position)
 {
  case 1:{PORTA=PINA&0xf8;break;}
  case 2:{PORTA=PINA&0xf9;break;}
  case 3:{PORTA=PINA&0Xfa;break;}
  case 4:{PORTA=PINA&0Xfb;break;}
  case 5:{PORTA=PINA&0Xfc;break;}
  case 6:{PORTA=PINA&0Xfd;break;}
  case 7:{PORTA=PINA&0Xfe;break;}
  case 8:{PORTA=PINA&0Xff;break;}
  } 
    switch(number)
 {
  case 0:{PORTA=PINA&0x87;break;}    //0
  case 1:{PORTA=PINA&0x8f;break;}    //1
  case 2:{PORTA=PINA&0x97;break;}    //2
  case 3:{PORTA=PINA&0x9f;break;}    //3
  case 4:{PORTA=PINA&0xa7;break;}    //4
  case 5:{PORTA=PINA&0xaf;break;}     //5
  case 6:{PORTA=PINA&0xb7;break;}    //6
  case 7:{PORTA=PINA&0xbf;break;}    //7
  case 8:{PORTA=PINA&0xc7;break;}    //8
  case 9:{PORTA=PINA&0xcf;break;}    //9
  default:{PORTA=PINA&0xff;break;}    //null
 }
 DDRA=0xff;      
}
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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