# 基于Arduino框架的ADS1256模数转换库 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino框架的ADS1256模数转换器（ADC）驱动库。ADS1256是德州仪器（TI）生产的一款高性能8通道24位ADC，适用于高精度数据采集应用。该库旨在提供轻量级、易移植且功能全面的接口，方便开发者快速集成和使用ADS1256模块。 ## 主要特性和功能 多通道读取支持单通道、批量通道和滑动通道读取模式。 跨平台支持已在ESP32和ESP8266平台上测试通过，易于移植到其他Arduino兼容设备。 示例丰富提供多个示例程序，展示如何读取原始数据、批量处理数据以及跨通道扫描。 数据上传支持通过HTTP服务器将数据上传至InfluxDB等数据库（ESP8266示例）。 轻量级设计代码简洁，易于理解和扩展。 ## 安装和使用步骤 1. 环境准备 确保已安装Arduino IDE。 下载并解压本项目的源代码。

本文提供了李宏毅老师的机器学习课件PPT下载资源，包含所有课件内容，建议配合B站上的Machine Learning视频使用。课件中的公式建议亲自推导以加深理解，同时可以整理笔记便于复习。资源仅供学习使用，禁止商业用途，版权归李宏毅老师所有。下载地址为https://gitcode.com/open-source-toolkit/3f530。 李宏毅老师出品的机器学习课件资源，是一套面向学习者的高质量教学材料。此课件包括了李宏毅老师在机器学习课程中的所有PPT内容，覆盖了机器学习的基础知识到高级概念的广泛话题。每个课件都精心设计，旨在帮助学习者更好地理解复杂的理论，通过图形和实例将抽象的概念具体化，以便于掌握。 课件中的公式推导是理解机器学习算法核心的关键步骤，建议学习者跟随课件内容亲自尝试进行推导，这样可以促进更深层次的理解和记忆。此外，学习者在使用课件时应当做好笔记整理，这不仅有助于复习巩固所学知识，也是构建个人知识体系的重要过程。 B站（哔哩哔哩）上的Machine Learning视频与这些课件内容相辅相成，为学习者提供了视听结合的学习途径。视频中的讲解和课件中的视觉材料结合起来，能够让学习者从不同角度理解课程内容，形成更加立体的学习体验。 需要注意的是，所提供的学习资源仅供个人学习和研究使用，切勿用于任何商业目的。资源的版权归原作者所有，任何对这些资源的滥用或非法分发都是被明令禁止的。学习者应当尊重原创者的版权，合法使用学习资料。 课件下载资源可以通过指定的Git代码仓库地址进行获取，该地址为https://gitcode.com/open-source-toolkit/3f530。这个Git仓库是公开的资源库，学习者可以自由下载和使用资源，但同时需要遵守相关的使用条款和版权规定。 下载后，课件文件通常为PowerPoint格式，这意味着学习者可以使用任何支持PPT格式的软件打开并查看。课件的使用方法简单，直接打开PPT文件就可以开始学习。 此外，由于资源的提供者特别提到了“可运行源码”，这暗示了在课件的某些部分，可能包含了可以直接在计算机上执行的代码示例。这样的设计是为了让学习者能够直接观察到算法在实践中的运行情况，并且能够亲自动手修改代码，进行实验和验证学习成果，从而加深对机器学习概念的理解。 李宏毅的机器学习课件资源是一套完备的学习工具，旨在为学习者提供一个全面、深入理解机器学习理论与实践的平台。通过结合PPT课件、B站视频、亲自动手编程实践，学习者可以获得更加丰富的学习体验，为未来在机器学习领域的深入研究打下坚实的基础。

基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能全实现,基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能实现及Proteus仿真源码分享,51单片机五层电梯控制器 基于51单片机的五层电梯控制系统 包括源代码和proteus仿真 系统硬件由51单片机最小系统、蜂鸣器电路、指示灯电路、内部按键电路、外部按键电路、直流电机、内部显示电路、外部显示电路组成。 功能： 1:外部五层楼各楼层分别有上下按键，按下后步进电机控制电梯去该楼层，每层楼都有一位数码管显示电梯当前楼层； 2:电梯内部由数码管显示当前楼层，可按键选择楼层号来控制电梯； 3:电梯内部有报警按键，按下后蜂鸣器响； 4:电梯内部可按键紧急制动，此时电梯停止运行，电梯内部其他按键以及外部五层楼的上下按键将无法控制电梯。 ,核心关键词： 51单片机；五层电梯控制器；控制系统；源代码；Proteus仿真； 五层楼按键；步进电机；数码管显示；电梯当前楼层；蜂鸣器报警；紧急制动。,基于51单片机的五层电梯控制系统：功能齐全、仿真验证的源代码与硬件设计

五、离散沃尔什－哈达玛变换 哈达玛变换本质上是一种特殊排序的沃尔什变换，哈达玛矩阵与沃尔什矩阵不同之处仅仅是行的排列次序不同。 优点：哈达玛矩阵有简单的递推关系：直积。 哈达玛变换得到了更多的应用。 §3.3 沃尔什－哈达玛变换

本文详细介绍了如何在2025年9月基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡创建CUDA 12.8和PyTorch 2.8的开发环境。首先通过conda创建Python 3.10环境，然后使用pip安装PyTorch 2.8.0及CUDA 12.8版本。文章指出conda安装会报错，因为pytorch-cuda=12.8尚未在Anaconda官方渠道发布，只能通过pip wheel方式安装。最后验证了安装成功，并解释了为什么其他版本不兼容的原因：5060 Ti显卡的Compute Capability为sm_120，而当前安装的PyTorch版本不支持该架构。 在2025年9月，本文详细记录了基于NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡构建CUDA 12.8以及PyTorch 2.8开发环境的过程。文章首先建议使用conda工具创建一个Python 3.10的运行环境，从而为后续的CUDA和PyTorch安装做好准备。尽管在使用conda安装过程中会遇到一些问题，即官方尚未发布pytorch-cuda=12.8版本，导致安装失败，但作者建议采用pip安装方式作为替代方案。通过pip wheel的方法可以成功地安装PyTorch 2.8.0以及与之匹配的CUDA 12.8版本。 在描述安装过程时，作者特别强调了CUDA版本与特定显卡架构之间的兼容性问题。以NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡为例，它的Compute Capability为sm_120，而PyTorch的某些版本可能不支持此架构。因此，正确的版本选择是确保开发环境稳定运行的关键。文章在结尾部分也对这一点进行了验证和解释，确保读者能够理解不同版本软件与硬件之间的匹配关系。 通过本文，读者可以了解到如何在特定硬件配置下搭建一个高效且稳定的深度学习开发环境。同时，通过conda和pip的灵活应用，即便面对官方未完全支持的新硬件，也能够成功部署所需的软件环境。 文章中还可能包含了一些有关如何测试安装成功的信息。比如，可以通过运行一些简单的PyTorch代码来检查GPU是否可以被正确识别和使用，或者查看系统日志确认CUDA和PyTorch的组件是否被正确加载和运行。这样的测试步骤对于确认环境搭建的正确性至关重要，尤其是在进行深度学习研究或开发工作前的准备阶段。 此外，虽然本文主要集中在创建一个特定版本的CUDA和PyTorch环境，但其实所使用的工具和方法，比如conda和pip，都是通用的软件包管理工具，对于其他软件的安装同样适用。因此，即使读者不打算使用CUDA或PyTorch，本文的技术内容依然有其参考价值。 值得注意的是，文章可能还提到了硬件限制对于软件版本选择的重要性。不同的CUDA和PyTorch版本有其特定的硬件要求，这可能与新硬件的发布不同步。因此，在安装过程中，开发者需要仔细了解各种版本的支持情况，选择最适合当前硬件配置的软件版本。 本文还可能提供了其他一些有用的资源链接和参考文献，比如相关的官方文档、论坛讨论或者教程视频。这些资源可以帮助读者更全面地理解安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，也为有进一步学习需求的读者提供了深入学习的途径。

本文提供了一套Python笔试题及其详细答案，涵盖了选择题、解答题和编程题三大类。选择题部分包括Python基础语法、数据类型、内存管理、字符串操作、字典、列表、元组、函数、类与对象、异常处理等知识点。解答题部分探讨了列表与元组的区别、函数定义规则、__new__与__init__的区别、文件读取方法等。编程题则涉及成绩等级划分、字符统计和数字排序等实际应用场景。这些题目和答案对于准备Python相关面试或测试的读者具有较高的参考价值。 本文档是一套包含详细答案的Python笔试题库，题型包括选择题、解答题和编程题，全面覆盖了Python的基础知识点。在选择题部分，涉及到Python的基础语法，例如缩进规则、变量命名；数据类型，包括整型、浮点型、布尔型、NoneType等；内存管理，涉及变量的引用与删除；字符串操作，比如格式化和常用函数；以及集合类型，如字典、列表、元组的特点和操作。此外，还涵盖了函数定义和使用、类与对象的创建和使用、异常处理方法等内容。 解答题部分则更加深入地探讨了Python中的高级知识点，例如列表和元组之间的区别，它们在内存中的表现形式和使用场景；函数的定义规则，包括参数传递和作用域；__new__和__init__两个特殊方法在类的实例化过程中的不同作用；以及文件的读取方法，理解文件读写的模式和异常处理。这些解答题的深度讨论，有助于读者更透彻地理解Python语言。 编程题部分则将理论知识应用于实践，提供了实际编程任务，例如实现成绩等级划分的逻辑，统计一段文本中各字符的出现频率，以及对一组数字进行排序处理等。这些问题的解答不仅需要扎实的Python编程基础，也需要一定的逻辑思维能力和编程技巧。 此外，本题库不仅适用于希望提高Python编程技能的学习者，更对那些准备参加Python相关面试或测试的读者具有很高的参考价值。通过这些题目和答案的练习，读者可以对自己的Python知识进行查漏补缺，提高解题的速度和准确性。 由于文档是一套完整的Python笔试题库，题目的设计覆盖了从基础到高级的不同层次，因此适合不同水平的读者使用。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从这些题目中找到适合自己的练习素材。文档不仅提供了题目的答案，更针对每个问题给出了详细的解释和分析，使得读者不仅能够知其然，更能知其所以然。 更重要的是，通过完成这些笔试题，读者可以加深对Python语言的理解，提升编程技能，为解决实际问题打下坚实的基础。同时，这些笔试题在面试中往往能够考察应聘者的编程逻辑和问题解决能力，因此对于求职者而言，这些题目的练习能够帮助他们在面试中脱颖而出。而对有经验的开发者来说，这些题目则是一个检验自身水平和巩固知识的良好机会。 此外，文档的题目设计注重理论与实践相结合，编程题往往要求读者完成一个具体的编程任务，这种实践导向的学习方式有助于提高读者的编程实战能力。通过这些练习题，读者可以将理论知识应用到实际问题解决中，提高编程的综合应用能力。 由于Python语言的广泛适用性，这套题库不仅适用于软件开发领域，也可以作为其他相关专业人员的技术考核参考资料。Python的简洁性和易用性使其成为许多公司和组织在招聘过程中考察候选人技术能力的首选语言。 本文档为读者提供了一套内容全面、难度适中的Python笔试题库，涵盖基础理论知识和实际编程技能的检验，不仅适合初学者巩固学习成果，也为经验丰富的开发者提供了一次知识的回顾和梳理的机会。通过本题库的系统训练，读者可以全面提高自己的Python编程能力，为面试、考试或日常开发工作做好充分准备。

本文介绍了如何通过临时补丁方案让PyTorch支持NVIDIA RTX 5080（Blackwell架构，sm_120）。由于官方尚未支持该架构，编译时会出现错误或忽略显卡架构。补丁仓库pytorch-rtx5080-support的作用包括：为PyTorch编译系统添加Blackwell架构别名，允许通过TORCH_CUDA_ARCH_LIST编译sm_120，并确保在CUDA 12.8和PyTorch 2.5.0+环境下正常使用。操作步骤包括下载源代码、应用补丁、编译PyTorch以及验证是否成功。此外，还提供了Windows上的运行方法，包括使用CMD或Git Bash等工具。 PyTorch是一款广泛使用的深度学习框架，以其动态计算图和高效的GPU加速能力受到开发者的青睐。随着技术的发展，NVIDIA不断推出新的GPU架构来提升深度学习训练和推理的性能。RTX系列显卡，搭载了名为Blackwell的架构，代表了NVIDIA在高性能计算领域的最新成果。然而，软件框架的更新往往滞后于硬件的发布，这意味着新硬件在刚推出时可能不会被所有软件立即支持。 在这篇文档中，作者介绍了为PyTorch框架添加对NVIDIA RTX 5080显卡支持的方法。RTX 5080显卡采用的Blackwell架构，代号为sm_120，而在PyTorch的官方版本中，该架构尚未得到支持。由于缺乏原生支持，开发者在尝试编译PyTorch时可能会遇到错误，或者编译器会忽略该显卡架构，导致无法充分利用硬件潜力。 文档中提到的补丁仓库名为“pytorch-rtx5080-support”，它为PyTorch编译系统提供了必要的架构别名支持，使得开发者可以通过设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST来包括sm_120架构。补丁的应用对于在CUDA 12.8和PyTorch 2.5.0及以上版本的环境中运行至关重要。这个临时的补丁方案提供了一种快速跟进硬件发展的途径，直到官方支持被正式添加到PyTorch的下一个版本中。 在文档的操作步骤部分，作者详细说明了实现RTX 5080支持的整个过程。需要下载补丁仓库的源代码；接下来，按照提供的指导应用补丁；然后，执行编译PyTorch的命令；通过一系列验证步骤确认补丁是否成功应用，以及是否能够在RTX 5080显卡上正常运行PyTorch。 除了在通用的操作系统环境下，文档还特别指出了Windows系统上的运行方法。在Windows上，可以使用CMD或Git Bash等命令行工具来执行相关的编译和运行命令。这些说明为Windows平台的开发者提供了便利，确保了操作过程的清晰和可重复性。 值得注意的是，补丁方案作为一种临时解决方案，适用于那些迫不及待需要使用新硬件的开发者。然而，开发者在使用非官方补丁时，应该注意可能存在的稳定性和安全性问题。建议在生产环境中使用时进行充分的测试，并关注官方PyTorch项目未来发布的版本，以便在官方支持稳定且安全的新架构时，能够及时更新。 这篇文档为开发者提供了一个实用的解决方案，以在官方支持到来之前，让PyTorch能够与最新的GPU硬件协同工作，从而充分发挥硬件的计算潜力。文档的内容详尽，步骤清晰，大大降低了操作的复杂性，并为各类用户提供了包括Windows在内的多种操作系统环境下的操作指导。

本文详细介绍了PCF8563时钟/日历芯片的功能特性、接口通信方式及技术规格，并提供了完整的STM32驱动代码。PCF8563是一款工业级多功能芯片，支持实时时钟、日历、报警、定时器等功能，通过I2C总线与外部设备通信。文章包含芯片的主要功能、应用场景、注意事项以及详细的源码解析，代码经过STM32F103VETX和STM32L431VETX验证，可直接用于项目开发。 PCF8563是一款常用于嵌入式系统中的实时时钟/日历芯片，具备多功能性，包括时钟、日历、报警、定时器等，是工业应用的理想选择。该芯片通过I2C总线与外部设备进行通信，因此与STM32这类微控制器有着非常好的兼容性和交互性能。 在实际应用中，PCF8563需要编写相应的驱动程序以便微控制器能够高效地利用其功能。驱动程序主要负责初始化芯片、设置时间日期、读取时间日期、设置报警器、定时器等。在编写代码时，开发者需要遵循I2C通信协议，掌握寄存器地址和配置方法，以便于正确地发送指令和接收数据。 本文为开发者提供了完整的STM32驱动代码，这些代码经过了在不同型号的STM32微控制器上的测试，包括STM32F103VETX和STM32L431VETX。这些代码不仅包含了初始化流程，还对时钟、日历、报警和定时器等主要功能提供了详细的实现。开发者可以直接参考这些代码进行项目开发，或根据具体项目需求对代码进行修改和优化。 在使用PCF8563和相关驱动代码时，还需要了解芯片的应用场景和注意事项。比如在低功耗设计中，定时器和报警功能可以帮助系统在不需要持续监控时进入低功耗模式。在设置这些功能时，开发者应充分考虑硬件的电源管理策略，以提高系统的整体效率。 文章中还包含了对源码的详细解析，确保开发者能够理解每个函数、变量和代码段的作用。这样的深入解析不仅有助于驱动代码的复用，也有利于在遇到问题时进行调试和维护。 本文提供的资料对于希望在项目中集成实时时钟/日历功能的开发者来说非常有价值。它不仅包括了硬件层面的介绍和软件层面的实现，还提供了实际的代码示例和详细的代码解析，能够帮助开发者迅速上手并投入到项目开发中去。

Ophir Vega是以色列OPHIR公司生产的一款手持式红外紫外线波长光谱功率计，具有多功能通用型表头设计，可兼容多种探头使用。该设备配备TFT 320 x 240像素彩色显示屏，支持高分辨率模拟指针显示，能够展示彩色条形图、能量、平均、曝光、频率、功率等多种数据。内置USB和RS232接口，支持与计算机通讯，并具备可充电镍氢电池或AC电源供电选项。设备数据存储容量高达250000个数据点，可设置10个文件档，用户可编程调整功率、能量、响应时间和零点设置。自动识别探头并消除本底值，兼容热电堆、光电、热释电等多种探头类型。串口通信协议简单，常用指令包括波长、量程、滤片和查询能量等。 Ophir Vega激光功率计是来自以色列OPHIR公司的高科技产品，具有手持式的设计，功能强大而多样。它能够覆盖红外和紫外线波长，拥有广泛的光谱功率计应用。设备的表头设计非常通用，能够兼容多种探头，用户可以根据实际需要进行更换和匹配，极大地提高了使用灵活性。 这款功率计的显示屏采用了高分辨率TFT彩色显示屏，分辨率高达320 x 240像素，能够提供清晰的视觉体验。用户不仅可以查看各种数据，还能以彩色条形图的形式直观地看到能量、平均值、曝光、频率和功率等信息。为了方便用户记录和分析数据，Ophir Vega还内置了USB和RS232接口，允许用户将数据传输到计算机上，进行进一步的处理和分析。此外，用户可以选择使用可充电的镍氢电池或直接使用AC电源供电，这样的设计既方便又环保。 数据存储方面，Ophir Vega提供了高达250000个数据点的存储容量，且用户可自由设置10个文件档，根据不同的测试需要进行数据管理。功率计还允许用户进行编程，调整功率、能量、响应时间和零点设置，满足更专业的需求。在用户操作方面，Ophir Vega可以自动识别探头类型，并自动消除本底值，这大大简化了测量流程，并提高了测量的准确性。该设备兼容热电堆、光电、热释电等多种类型的探头，满足了不同应用场景的需求。 串口通信是Ophir Vega的另一大亮点，它具有简单的通信协议，并提供常用指令，例如波长、量程、滤片和查询能量等，这些指令方便用户通过串口与设备进行有效沟通。通过简单的操作，用户可以快速地从设备中获取需要的测量数据。 Ophir Vega激光功率计以其多功能性和高精度测量，为科研、工业和医疗领域提供了一个非常有效的工具，极大地提高了工作效率和测量精准度。这款设备不仅仅是一款简单的功率计，更是一个全面的数据获取和分析平台，为专业人士提供了极大的便利。

文章介绍了在使用标准基座运行nativeplugins时可能遇到的错误提示[JS Framework] 当前运行的基座不包含原生插件[XXX]，并提供了解决方案。首先需要在manifest.json中配置好本地插件，确保插件已从插件市场下载并放入nativeplugins文件夹。接着通过工具栏运行制作自定义调试基座，等待打包完成后，再次点击运行并选择自定义基座即可解决问题。整个过程详细说明了如何配置和制作自定义基座，帮助开发者顺利运行包含原生插件的项目。 在进行移动应用开发时，原生插件的引入是扩展应用功能的重要手段之一。尤其是在使用JS Framework这样的前端框架时，开发者可能会遇到插件配置的问题，导致在运行项目时出现错误提示，例如“当前运行的基座不包含原生插件[XXX]”。为了解决这类问题，文章详细阐述了必要的步骤和方法。 需要在项目的配置文件manifest.json中正确配置所需的本地插件。这一步是确保应用能够识别和加载本地原生插件的关键。配置完毕后，要确保所需求的插件已经从官方的插件市场下载，并将其放置在指定的nativeplugins文件夹中。 完成上述配置后，开发者应通过工具栏中的选项来运行制作自定义调试基座。这一步骤涉及到了软件的打包过程，开发者需要等待整个打包流程完成。打包完成后，开发者应该再次点击运行按钮，并在弹出的选择框中选择已经配置好的自定义调试基座。 这一系列的操作和配置流程，能够帮助开发者顺利地在项目中引入并运行包含原生插件的应用。这不仅仅是一种解决方法，实际上也为移动应用开发提供了深入理解原生插件集成过程的机会。在这一过程中，开发者可以更好地理解原生插件的工作机制，以及如何在JS Framework环境下高效地管理插件。 文章强调了对配置文件的详细理解和操作的重要性，同时，也展示了如何通过工具栏的选项来制作和运行自定义调试基座，这对于提高开发效率和避免运行时错误具有重要作用。整个过程的详细描述不仅适用于初学者，对于有经验的开发者来说，也是回顾和巩固知识的良好机会。 此外，文章提到的这些步骤和技巧同样适用于与JS Framework相关的其他开发场景，比如在不同操作系统或者不同版本的开发环境中配置原生插件。因此，了解并掌握这些知识对于移动应用开发人员来说，是一项基础且必要的技能。 文章所涉及的工具栏、打包过程和配置文件等概念，均是软件开发中的基础构件。开发者在这一过程中，不仅可以学习到关于原生插件配置的具体知识，也能加深对整体软件开发包的理解。这些知识对于开发者未来在开发更多复杂应用时，处理类似问题提供了宝贵的经验和参考。