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最新推荐文章于 2024-09-06 07:00:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/llw2017/p/9070555.html

本文介绍了一种包含4组32-位定时器的控制器，即TIMER0至TIMER3，提供了便捷的计数定时功能。这些定时器能够执行多种任务，包括频率测量、时间延迟、时钟发生、外部输入管脚事件计数及外部捕捉管脚脉宽测量等。

定时器控制器包含 4 组 32-位定时器，TIMER0~TIMER3，提供用户便捷的计数定时功能。定时器可执行很多功能，如频率测量，时间延迟，时钟发生，外部输入管脚事件计数和外部捕捉管脚脉宽测量等。

转载于:https://www.cnblogs.com/llw2017/p/9070555.html

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ros2--timer--定时器

m0_60274660的博客

07-11

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这是ros2终端定时器的类型；

实时系统vxWorks - timer定时应用

不只会拍照的程序猿

07-08

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johnny235241的博客

09-06

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React Native 后台执行计时器react-native-background-timer

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10-15

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在开发的过程中，定时执行代码很常用，但是有个问题是，只要手机APP切到后台运行代码就停止执行了。最近在开发一款音乐播放器APP，想实现定时“停止播放”功能，就需要用到后台也可以定时执行代码的情况。最常见的定时器写法开始定时器 timer = setInterval(function() { //执行代码 }, 1000); 结束定时器 clearInterval(timer); 这样的写法，实测如果APP后台运行了，计时器就会停止工.

java--Timer 定时器

时光里的博客

05-26

9573

https://blog.youkuaiyun.com/qq_34291570/article/details/94874074? https://blog.youkuaiyun.com/u013164931/article/details/80762356? https://blog.youkuaiyun.com/hl_java/article/details/79035237? https://blog.youkuaiyun.com/xixi_haha123/article/details/81082321? https://blog.csdn.ne

【GD32】04 - Timer定时器

m0_63235356的博客

05-31

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LVGL学习-timer组件的API了解及使用

最新发布

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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...

Koopman遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究（Matlab代码实现）

12-21

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12-21

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基于Python的旅游景点智能推荐系统毕业设计实现（含源码、数据库与论文）

12-21

本资源提供一套完整的Python语言开发的旅游景点智能推荐系统，包含可执行的程序源码、结构化的数据库文件以及配套的毕业设计论文。该系统设计目标明确，架构清晰，代码编写规范且附有详细的中文注释，便于计算机相关专业的初学者理解与学习。项目在学术评审中获得了优异的成绩，体现了较高的完成度与实用性，适合作为高等院校毕业设计、学期综合性大作业或课程设计的参考范例。用户获取资源后，仅需按照说明进行基础的环境配置与部署，即可快速搭建并运行该系统，进行功能体验与二次开发。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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12-21

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。

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