ICM-20948 STM32I单片机驱动源码,SPI通信,DMP驱动,三轴加速度、加速度、磁场、欧拉角输出,主要初始化SPI和外部中断,移植inv_mems_drv_hook.c即可。 main(void) { NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2); delay_init(); uart_init(921600); SPI2_Init(); GPIO_Config(); while(ICM_20948_Init()); while(1) { if (hal.new_gyro == 1) { hal.new_gyro = 0; //fifo_handler();//处理函数可放于中断 ICM20948_Get_Data(&icm20948_data); printf("Accel Data\t %8.5f, %8.5f, %8.5f\r\n", icm20948_data
2024-07-03 11:14:55 512KB stm32 SPI接口
C#入门实用编程百例源码,百种精彩的创作效果,百种软件编程的思路,百种实践应用的捷径
2024-07-03 09:39:47 7.64MB C#编程 .net编程 编程入门
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在IT领域,尤其是在软件开发中,创建用户友好的界面和有效的信息传递至关重要。"C# 屏幕显示悬浮滚动字幕.zip"是一个针对C#编程语言的项目,它提供了在屏幕上实现悬浮滚动字幕的功能。这个功能对于软件测试或者用户交互有着独特的应用场景,可以在不干扰软件主流程的情况下提供额外的信息提示。 我们要理解C#是微软开发的一种面向对象的编程语言,广泛用于Windows桌面应用、游戏开发以及服务器端应用程序等。在C#中实现屏幕显示悬浮滚动字幕,开发者需要运用Windows Forms或WPF(Windows Presentation Foundation)框架。Windows Forms是.NET Framework中的一个组件,用于构建桌面应用程序,而WPF是更现代的UI框架,提供了更丰富的图形渲染和更强大的布局管理。 这个项目的核心在于创建一个自定义控件或者窗体,它可以动态地在屏幕底部滚动显示文本。这涉及到对图形设备接口(GDI+)或者WPF的画布(Canvas)的使用,通过定时器控制滚动速度,同时可能需要处理字体设置、颜色选择、透明度调整等细节,以确保滚动字幕既醒目又不破坏用户界面的和谐。 滚动字幕的实现可能包括以下几个关键步骤: 1. 创建一个新的窗体或者自定义控件。 2. 在窗体或控件上设置透明背景,使得字幕可以悬浮于其他应用程序之上而不遮挡视线。 3. 实现文字的动态加载和显示,这通常涉及到字符串处理和文本渲染。 4. 设计一个定时器来控制字幕滚动的速度和方向。 5. 为了适应不同长度的文本,需要实现文本的截取和滚动更新。 6. 提供配置选项,允许用户自定义字体、颜色、滚动速度等。 7. 将这个控件集成到软件中,可以作为测试期间的提示工具,或者用于发布版本中的通知功能。 在实际的项目中,开发者可能还会考虑如何处理多线程以避免阻塞主线程,以及如何在用户关闭或者最小化主窗口时适当地隐藏或暂停滚动字幕。此外,为了增加用户体验,还可以添加鼠标悬停时暂停滚动,点击时显示完整信息等功能。 "屏幕下方显示悬浮滚动字幕"这一特性在软件测试中尤其有用,它可以提供实时的测试提示,例如错误警告、操作指导等,帮助测试人员更好地执行测试任务,同时避免因为疏忽造成的误操作。由于不影响软件的正常运行,这种滚动字幕方式不会打断用户的常规操作流程,提升了软件的易用性。 "C# 屏幕显示悬浮滚动字幕"是一个实用的开发示例,展示了C#在创建交互式用户界面方面的强大能力。对于学习C#编程的人来说,这是一个很好的实践项目,可以帮助他们深入理解Windows Forms或WPF的使用,以及如何利用C#来实现动态的屏幕显示效果。
2024-07-03 09:30:47 250KB C#源码 滚动字幕
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MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(Python完整源码和数据) MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(Python完整源码和数据) MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(Python完整源码和数据) Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型(Markov Chain Monte Carlo)
2024-07-02 21:44:13 1.31MB python MCMC
Java 毕业设计,Java 课程设计,基于 SpringBoot+Vue 开发的,含有代码注释,有一定基础的可以看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行! 1. 技术组成 前端:html、javascript、Vue 后台框架:SpringBoot 开发环境:idea 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库工具:navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本), maven 2. 部署 如果部署有疑问的话,可以找我咨询 后台路径地址:localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址:localhost:8080/项目名称/front/index.html (无前台不需要输入)
2024-07-02 21:26:47 26.16MB java毕业设计 springboot vue 源码
景区民宿预约-景区民宿预约系统-景区民宿预约系统源码-景区民宿预约管理系统-景区民宿预约管理系统java代码-景区民宿预约系统设计与实现-基于springboot的景区民宿预约系统-基于Web的景区民宿预约系统设计与实现-景区民宿预约网站-景区民宿预约网站代码-景区民宿预约平台-景区民宿预约平台代码-景区民宿预约项目-景区民宿预约项目代码-景区民宿预约代码 1、技术栈:java,springboot,vue,ajax,maven,mysql,MyBatisPlus等 开发语言:Java 框架:SpringBoot JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:SQLyog/Navicat 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven 浏览器:谷歌浏览器 2、系统的实现 用户信息 图片素材 视频素材 摘 要 I 目 录 III 第1章 绪论 1 1.1选题动因 1 1.2背景与意义 1 第2章 相关技术介绍 3 2.1 MySQL数据库 3 2.2 Vue前端技术 3 2.3 B/S架构模式 4 2.4 ElementUI介
2024-07-02 21:23:41 26.13MB spring boot java
OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 车辆检测器 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆
2024-07-02 21:10:40 87.91MB opencv 深度学习 计算机视觉 车辆检测
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优化内容 1,取消易支付限制,可自由配置易支付参数 2,修复VIP掉线问题 3,新增编辑用户设置VIP时间 4,新增添加用户设置VIP时间 部署流程 1,PHP必须7.1以上才行 2,网站根目录指向public 3,后台登录地址 /admin.php/auth/login 4,默认账号密码 admin / admin
2024-07-02 20:09:09 27.52MB 源码 网盘源码
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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)的模型,结合了BERT模型、双向长短时记忆网络(Bidirectional LSTM)和条件随机场(CRF)。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型,具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示,对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络,能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文,BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型,常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断,使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中,首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后,将这些特征输入到BiLSTM中,通过双向上下文的学习,得到更丰富的句子表示。最后,使用CRF层对各个词的标签进行推断,并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性,同时通过CRF层对标签进行约束,提高了实体识别的
2024-07-02 15:37:12 801KB python 毕业设计 bert 自然语言处理
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2024-07-02 14:51:22 590KB 源码软件 labview
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