开始stm32

       stm32就是一个单片机,上面可移植UCOS-II;我使用的状态机比较简单,也就不需要移植什么嵌入式操作系统。准备了几篇文章总结下工作中的经验。后续几篇文章的内容如下:
       1.总体概述stm32,分析启动流程;
       2.IO控制,串口控制;
       3.定时器控制,PWM控制;
       4.flash操作及存在问题;
       5.小车的循迹程序;
       6.中断及问题;
       作为一个码农,今天先谈下感受。码农的工作还不错,上班时间比较自由,可以总结,不断学习进取,如果你也喜欢软件的话,那就很完美了。我喜欢写代码,也希望在软件中历经百战,积累实践经验;学习更种好玩的知识和技能。
       作为一个嵌入式程序员,有些能力是必须的:

       1.基本的数据结构和算法,操作系统,组成原理,网络原理知识;

       2.硬件通讯原理的理解;
       3.从工作中获取快乐的能力;

       4.搜索获取相关资料的能力;

       5.快速阅读代码的能力。
       无论是各类8位,16位,32位单片机,还是ARM,MIPS,INTEL,基础的东西就那么几种:flash,sdram,e2prom,网口,串口,USB,音视频等。通讯方式串口,I2C,SPI,并口,串口等。总的来说大同小异,通信方式首先要理解大体过程,如数据格式的识别,发送接收处理过程等,就这么点东西;
然后就可以看库代码或例子程序,接下来就是写程序了。
        闲下来的时候阅读相关东西,不同的语言,c,c++,java,汇编或者shell脚本,xml脚本等;还可以阅读一些多媒体了,内核代码了等。多总结学习。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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