2021-05-31

最新推荐文章于 2021-12-29 13:55:37 发布
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分类专栏： 笔记
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这篇博客介绍了如何在单片机学习中使用矩阵键盘，通过逐行或行列扫描法确定按键状态。实验中强调了按键防抖的重要性，并说明了当按键被按下时，数码管将显示对应的数值，例如按键1对应显示数字1。这为单片机初学者提供了一个实用的实践案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

单片机学习打卡6

矩阵键盘

矩阵键盘模块：
在这里插入图片描述

如何确定按下的是哪一个按键？
在这里插入图片描述
利用逐行扫描法或者行列扫描法。
实验程序如下：
在这里插入图片描述
实验中注意按键防抖。
最后可以通过按下按键，在数码管上显示对应数值。
例如：按下按键 1,数码管就对应显示数字 1

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基于内容的新闻推荐系统——Java EE技术栈下TF-IDF与余弦相似度算法的应用 全集
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内容概要：本文介绍了基于内容的新闻推荐系统的技术实现与功能特点。该系统主要采用Java EE技术栈，包括Java、Eclipse、MySQL、Spring、SpringMVC、Mybatis等技术，结合TF-IDF算法和余弦相似度算法，通过对用户浏览行为的分析，挖掘用户的兴趣偏好，为用户提供个性化新闻推荐。系统分为前台和后台两大功能模块，前台提供新闻分类查看、详情阅读、评论互动等功能，后台支持系统设置、用户管理、新闻管理等操作。项目的完整源码、数据库及相关文档均包含在内，便于部署和二次开发。 适合人群：对Java EE技术栈有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解基于内容的推荐算法及其实际应用的开发者，尤其是那些想要构建类似新闻推荐系统的团队。通过学习该项目，能够掌握推荐系统的架构设计、算法实现及前后台功能开发。 阅读建议：建议读者先熟悉Java EE相关技术和推荐算法的基本概念，再逐步深入研究项目源码和文档，结合实际运行环境进行实践探索。
基于概率序列处理的微电网优化：考虑风光不确定性与机会约束的MATLAB实现 · 微电网 高效版
05-28
内容概要：本文详细介绍了如何在微电网优化中处理风光不确定性的问题。文中首先阐述了风光不确定性带来的挑战，接着引入了机会约束和概率序列的概念，作为描述和处理不确定性的数学工具。随后，文章深入解析了一段基于MATLAB环境并使用CPLEX求解器的代码，该代码通过构建数学模型，定义目标函数和约束条件，最终实现了对风光不确定性的有效处理和优化。最后，文章强调了这段代码的学习价值，鼓励研究者借鉴其方法，进一步探索和完善微电网优化策略。 适合人群：从事微电网研究和技术开发的专业人士，尤其是那些关注可再生能源不确定性和优化算法的研究者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化中不确定性处理方法的研究者和技术人员，旨在提高微电网系统的稳定性和可靠性。 阅读建议：读者可以通过学习这段代码，掌握如何将机会约束和概率序列应用于实际问题中，同时也可以将其作为一个参考范例，启发更多创新的方法和策略。
逗号分隔的多个数据，每个数据项由#分隔的四个小项构成。 # 第一个为题号；第二个为时间；第三个为操作类型，可能的取值：12、11、10--读题，空值-作答；第四个为科目。 data = '''1#2021-05-18 14:31:55##初级会计实务,2#2021-05-18 14:31:57#12#初级会计实务,2#2021-05-18 14:32:08##初级会计实务,3#2021-05-18 14:32:09#12#初级会计实务,4#2021-05-18 14:32:34#12#初级会计实务,4#2021-05-18 14:32:45##初级会计实务,5#2021-05-18 14:32:46#12#初级会计实务,5#2021-05-18 14:32:57##初级会计实务,6#2021-05-18 14:33:00#12#初级会计实务,7#2021-05-18 14:33:44#12#初级会计实务,7#2021-05-18 14:34:42##初级会计实务,8#2021-05-18 14:34:43#12
06-10
这个数据可以使用Python进行解析和处理。可以按照以下步骤进行： 1. 将数据分割成每个数据项。 ``` data_items = data.split(',') ``` 2. 对于每个数据项，将其按#分割成四个小项，并存储到一个列表中。 ``` data_list = [] for item in data_items: item_list = item.split('#') data_list.append(item_list) ``` 3. 对于每个小项，进行相应的类型转换。 ``` for item in data_list: item[0] = int(item[0]) # 题号转换为整数 item[1] = datetime.datetime.strptime(item[1], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间转换为datetime类型 if item[2] != '': # 操作类型转换为整数 item[2] = int(item[2]) item[3] = str(item[3]) # 科目转换为字符串类型 ``` 4. 可以按照需要对数据进行进一步处理，如按照题号、时间等进行排序、筛选等操作。 完整的Python代码如下： ``` import datetime data = '''1#2021-05-18 14:31:55##初级会计实务,2#2021-05-18 14:31:57#12#初级会计实务,2#2021-05-18 14:32:08##初级会计实务,3#2021-05-18 14:32:09#12#初级会计实务,4#2021-05-18 14:32:34#12#初级会计实务,4#2021-05-18 14:32:45##初级会计实务,5#2021-05-18 14:32:46#12#初级会计实务,5#2021-05-18 14:32:57##初级会计实务,6#2021-05-18 14:33:00#12#初级会计实务,7#2021-05-18 14:33:44#12#初级会计实务,7#2021-05-18 14:34:42##初级会计实务,8#2021-05-18 14:34:43#12''' # 将数据分割成每个数据项 data_items = data.split(',') # 对于每个数据项，将其按#分割成四个小项，并存储到一个列表中 data_list = [] for item in data_items: item_list = item.split('#') data_list.append(item_list) # 对于每个小项，进行相应的类型转换 for item in data_list: item[0] = int(item[0]) # 题号转换为整数 item[1] = datetime.datetime.strptime(item[1], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间转换为datetime类型 if item[2] != '': # 操作类型转换为整数 item[2] = int(item[2]) item[3] = str(item[3]) # 科目转换为字符串类型 print(data_list) ```
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