minicom使用

最新推荐文章于 2024-06-03 11:20:38 发布

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树莓派usart minicom乱码_树莓派4裸机基础教程：芯片启动到代码执行

weixin_39682412的博客

12-13

1121

树莓派4裸机基础教程：芯片启动到代码执行1.说明2.树莓派的sd卡3.config.txt的配置信息4.小结 1.说明在做嵌入式开发的时候，每个芯片都有自己的启动方式。在做底层优化的时候，往往也需要关注芯片的启动方式，涉及到启动时间，启动的稳定性问题。所以关注芯片的启动方式非常的重要。在使用电脑的时候，电脑上电后首先会执行BIOS，这个是厂家固化到ROM里面的代码，一般从电脑生产出来到...

minicom使用方法

Jun_P的博客

08-20

1514

minicom使用方法

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minicom指令_【教程】minicom使用教程

weixin_39843782的博客

12-21

1558

简介Linux下的Minicom的功能与Windows下的超级终端功能相似，可以通过串口控制外部的硬件设备.适于在linux通过超级终端对嵌入式设备行管理.同样也可以使用minicom对外置Modem进行控制.Minicom的配置第一次启动时：需对minicom进行配置：minicom -s启动出现配置菜单：+-----[configuration]------+| Filenames and ...

minicom的配置与使用

jfleecumt的博客

01-10

1695

介绍串口终端工具minicom的配置与使用。

树莓派使用串口通信(mini串口)

村头

04-06

1905

树莓派使用串口通信树莓派3B+ 树莓派3B+内置了一个称之为硬件串口（/dev/ttyAMA0），一个称之为mini串口（/dev/ttyS0）。在树莓派3代中，由于板载蓝牙模块，硬件串口被默认分配给与蓝牙模块通信了，而把那个mini串口默认分配给了排针引出的GPIO(14,15)。树莓派的串口默认为串口终端调试使用，如要正常使用串口则需要修改树莓派设置。关闭串口终端调试功能后则不能再通过串口登陆访问树莓派，只能通过ssh或者远程桌面连接树莓派后进行控制。查看默认值 serial0是GP

MINICOM使用方法

qq_64057061的博客

12-25

2940

键盘输入 A，光标跳到第一行最后，编辑想要连接的串口设备，我这次的设备使用的串口是 /dev/ttysWK1，编辑完回车。3、波特率选择115200，点击打开，发送设置设置为10ms，勾选自动重发开始发送。2、点击发送，选择ASSII，勾选发送时自动添加换行符，换行设置选择回车。键盘输入 E，弹出波特率选项，输入选项的字母，回车，或者ESC退出。设置完后，回车，返回设置界面，使用方向键，切换到 Exit。按 X，提示退出 minicom，Yes 选项，回车。命令行输入minicom -s，回车。

minicom 使用

jingling122的博客

06-03

1700

日志功能在minicom 2.4版本及以上版本支持。CTL +A 然后按X。

MiniCom使用

我思故我在！

08-13

2016

Ubuntu 17.10上比较好用的串口终端是minicom，下面我们介绍一下使用方法。 1.安装MINICOM 1 $ sudo apt-get install minicom 2.查找串口设备关联的路径插上USB串口线，然后查看串口设备的关联路径 1 $ dmesg | grep ttyS* 这里我的设备号是ttyUSB0，因此实际路径是/dev/ttyUSB0 3.设置MINICOM 1

Minicom使用方法

03-29

Minicom 使用方法 Minicom 是一个功能强大的通信程序，支持多种 Unix 系统，具有自动重拨号、lock 文件支持、脚本语言解释器、文件捕获、多用户单独配置等特性。下面是 Minicom 的使用方法和选项： 1.基本使用：...

Ubuntu环境下minicom使用

qq_41483419的博客

04-12

3300

minicom

Ubuntu10.10下安装和使用lrzsz，实现串口传输文件&&minicom

移动开发记录

07-16

505

一、安装配置minicom 1、安装minicom：sudo apt-get install minicom 2、配置minicom：sudo minicom -s ， A.进入Serial port setup 选择相应的端口和频率。（将选项A的值设置为/dev/ttyS0 表示是串口1,将选项E的值设置为115200,将选项F设置为NO（请根据实际情况配置）） B.进入Fil...

os如何读取图片_OS开发爱好者福利：树莓派上编译C语言，顺便掌握一波硬件知识...

weixin_39616674的博客

10-26

197

编辑：陈萍树莓派虽小，小到仅有信用卡大小，但功能却和普通电脑无异，可以将其连接电视、显示器、键盘鼠标等设备使用。也可以处理文字、电子表格、媒体甚至是游戏。那么这个神奇的小电脑，怎样用它来进行编程呢？下面介绍一篇利用树莓派进行裸机编程的教程，顺便学习一下接口、硬件等知识。近日，有人在 GitHub 上开源了一个关于树莓派的教程。不同于以往的树莓派开发，这篇教程的核心内容是讨论如何在树莓派上进行裸机编...

树梅派串口工具 minicom

jiangchao3392的专栏

08-15

4894

1、minicom安装 sudo apt-get install minicom 2、minicom启动 minicom -D /dev/ttyUSB1 默认波特率为115200，如需设置波特率为9600加参数 -b 9600，-D代表端口，/dev/ttyUSB1 ,这边用的usb转串口，端口号可以用dmesg | grep ttyS× 来查看。

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。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！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...