ESP32开发中常用的IDF指令【知道这些就足够了】

本文介绍了ESP32开发过程中常用的IDF指令,包括项目清理、配置、编译、烧录、监视等操作的具体步骤及命令。通过这些指令,开发者可以高效地进行ESP32项目的开发和调试。

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ESP32开发中常用的IDF指令【知道这些就足够了】

一、清除
idf.py clean

会把构建输出的文件从构建目录中删除,从而清理整个项目。下次构建时会强制“重新完整构建”这个项目。清理时,不会删除 CMake 配置输出及其他文件。

idf.py fullclean

会将整个 build 目录下的内容全部删除,包括所有 CMake 的配置输出文件。下次构建项目时,CMake 会从头开始配置项目。请注意,该命令会递归删除构建目录下的 所有文件,请谨慎使用。项目配置文件不会被删除。

二、先配置模组是单核还是双核:
打开配置:idf.py menuconfig

选择component config–>FreeRTOS–>然后单核就选中Run FreeRTOS only on first core,双核就不选。

三、编译
进入程序目录后:idf.py build

三、烧录
idf.py -p PORT [-b BAUD] flash
比如:windows下com3口:idf.py -p com3 flash
linux下ACM0口:idf.py -p dev/ttyACM0 flash

查询Linux下的烧录口:输入指令:ls /dev/tty*
插上设备后多出来的就是对应的烧录口

将PORT改为对应com口,BAUD改为对应波特率,默认为460800

四、打开监视器
idf.py -p PORT monitor
如:idf.py -p com3 monitor,查询设备口的方法如上。
将PORT改为对应com口

五、一次性编译烧录和打开监视
idf.py -p PORT flash monitor
如:idf.py -p com3 flash monitor
idf.py -p /dev/ttyACM0 flash monitor

六、擦除设备flash:
idf.py -p PORT erase_flash

七、查询内存剩余:
idf.py size

### 回答1: Python可以使用scikit-learn库来实现kmeans聚类鸢尾花。以下是一个简单的代码示例: ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 创建KMeans模型并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(iris.data) # 输出聚类结果 print(kmeans.labels_) ``` 在这个例子中,我们使用了scikit-learn库中的KMeans类来创建一个KMeans模型,并使用鸢尾花数据集进行拟合。我们将聚类数目设置为3,因为鸢尾花数据集中有3种不同的鸢尾花。最后,我们输出了聚类结果,即每个样本所属的聚类标签。 ### 回答2: K-means聚类是最常见的聚类算法之一,其主要思想是将数据集分成K个簇,使得簇内部数据点的相似度高于簇间数据点的相似度,达到最小化目标函数的效果。在这篇文章中,我们将使用Python实现K-means聚类算法,以聚类鸢尾花数据集为例。 步骤1:导入库 首先,我们需要导入一些必要的库包,包括numpy、pandas、matplotlib以及sklearn。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans 步骤2:读取数据集 在此步骤中,我们需要使用pandas库读取鸢尾花数据集。鸢尾花数据集包含150个样本,其中每个样本包含4个特征(sepal length, sepal width, petal length, petal width)。我们将其保存在名为“iris”的DataFrame中,并展示前5个样本。 iris = pd.read_csv('iris.csv') print(iris.head()) 步骤3:计算簇的数量 K-means算法中最重要的一个参数就是簇的数量,也就是K的值。在此步骤中,我们将使用手肘法来确定K的值。手肘法会计算每个点到其所属簇的质心的距离平方和(SSE),并将其绘制成一个折线图,我们会选择其中一个拐点作为K的值。我们可以使用以下代码实现。 sse = [] for k in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=1000) kmeans.fit(iris.iloc[:, 0:4]) sse.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), sse) plt.title('Elbow Method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('SSE') plt.show() 根据上图,我们可以看到在K=3时出现了“手肘”,这意味着我们应该选择K=3。 步骤4:聚类 现在我们已经确定了簇的数量为3,使用sklearn中的KMeans类我们可以实现K-means聚类。以下代码演示了如何训练模型并预测簇标签。 kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=1000) kmeans.fit(iris.iloc[:, 0:4]) pred_cluster = kmeans.predict(iris.iloc[:, 0:4]) iris['Cluster'] = pred_cluster print(iris.head()) 步骤5:可视化结果 我们可以使用matplotlib包来可视化聚类结果。在此处,我们按照原始数据集中每个样本的两个特征(sepal length和petal length)绘制了K-means聚类后得到的簇。通过不同的颜色来表示不同的簇。以下是可视化结果的代码: plt.scatter(iris.loc[iris['Cluster']==0, 'sepal length'], iris.loc[iris['Cluster']==0, 'petal length'], c='red', label='Cluster 0') plt.scatter(iris.loc[iris['Cluster']==1, 'sepal length'], iris.loc[iris['Cluster']==1, 'petal length'], c='blue', label='Cluster 1') plt.scatter(iris.loc[iris['Cluster']==2, 'sepal length'], iris.loc[iris['Cluster']==2, 'petal length'], c='green', label='Cluster 2') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 2], c='black', marker='*', label='Centroids') plt.title('K-means Clustering') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend() plt.show() 我们可以看到,聚类结果大致可分为三类,其中每一类被不同的颜色所代表,而模型找到的质心用星号表示,每个类别与其所属质心之间的距离均较小。 ### 回答3: 鸢尾花数据集是一个经典的模式识别数据集,由三种不同品种的鸢尾花(Setosa、Versicolor、Virginica)组成,每个品种有50个样本,鸢尾花数据集一共包含了150个样本。kmeans聚类是一种无监督的学习算法,它将数据集划分为k个不同的簇,每个簇内的样本相似性高,而不同簇之间的相似性较小。在本文中,我们将使用Python编程语言实现kmeans聚类算法,对鸢尾花数据集进行聚类。 首先,我们需要导入所需的Python库: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris ``` 接下来,我们加载鸢尾花数据集并转换为pandas数据框: ```python iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) ``` 然后,我们使用KMeans算法进行聚类: ```python kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) kmeans.fit(df) ``` 这里我们将鸢尾花数据集分为3个簇,随机选择初始中心点。 最后,我们可以将结果可视化: ```python plt.figure(figsize=(10, 7)) plt.scatter(df['sepal length (cm)'], df['petal length (cm)'], c=kmeans.labels_) plt.xlabel('Sepal Length (cm)') plt.ylabel('Petal Length (cm)') plt.show() ``` 最终的结果如下图所示: ![image-20210618141801423](https://cdn.jsdelivr.net/gh/17955362230/PicBed/images/202106181418061.png) 我们可以看到,使用kmeans聚类算法的结果非常好,它能够将数据集的三个品种分为不同的簇。这对于进一步的数据分析和模型训练非常有帮助。 总之,Python是一种非常强大和灵活的编程语言,可以用于实现各种机器学习算法。在本文中,我们演示了如何使用Python实现kmeans聚类算法并应用于鸢尾花数据集。如果您还需要了解更多关于机器学习和Python编程的知识,请继续关注我们的文章。
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