微型打印机解决方案概述: 微型打印机应用相当广泛,工业测控、医疗设备、电力系统、计价器以及商场、超市、餐饮收银系统等几乎成为标准配置。微型打印机的种类很多,针式微型打印机因耗材低廉、单据保存时间长等特点,在一些专业领域拥有无可替代的优势。本应用说明介绍了一种使用瑞萨R7F0C014 单片机控制EPSON M-150II 打印头,实现的微型打印机功能的应用方案。 微型打印机电路板实验图: 技术参数:  电源: 4.5 V~5VDC  每行点数: 最大96 点  纸宽: 44.5mm  每行ASCII: 16 个 (6×12 点阵)  每行汉字: 8 个 (11×12 点阵)  速度: 约1 行/秒  用户接口: UART 规格:  工作温度: 0℃ ~ 40℃  相对湿度: 20 ~ 85% (无凝结)  可打印的字符集及汉字库: 6×12 点ASCII 字符(内码值范围:20H~7FH) 11×12 点GB2312 标准点阵字库(内码值范围:A1A1H~F7FEH)  走纸按键: 控制打印机自动走纸及停止  自检按键: 控制打印机打印自检汉字及字符(一行汉字及一行ASCII)  用户接口: 监测到BUSY 信号为低电平时,可通过PC 机或其他控制器的UART 接口向此微型打印机发送需要打印的字符或汉字,当发送的数量达,到一字符行时,打印机开始打印。 微型打印机电路系统框图: 更多微型打印机电路分析详见“附件内容”
2024-06-17 22:24:54 2.96MB 瑞萨电子 微型打印机
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0基础可以根据说明文档进行项目部署的计算机专业精品毕业设计和课程设计,基于微信小程序的校车购票微信小程序(源代码+论文+说明文档+PPT)。 由于APP软件在开发以及运营上面所需成本较高,而用户手机需要安装各种APP软件,因此占用用户过多的手机存储空间,导致用户手机运行缓慢,体验度比较差,进而导致用户会卸载非必要的APP,倒逼管理者必须改变运营策略。随着微信小程序的出现,解决了用户非独立APP不可访问内容的痛点,所以很多APP软件都转向微信小程序。本次课题就运用了微信小程序技术开发一个校车购票微信小程序。 校车购票微信小程序借助微信开发者工具开发用户前端,使用SSM框架和Java语言开发管理员后台,使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理学生,为学生安排车辆座位,管理车辆和座位以及学生乘车信息。学生查看,收藏,评论车辆,查看乘坐的车辆信息以及收藏的车辆信息。 总之,校车购票微信小程序可以更加方便学生查看车辆以及车辆乘坐信息,也方便了管理员在后台对车辆,车辆座位以及学生乘车信息进行统一管理。
2024-06-17 18:59:04 16.47MB 毕业设计 微信小程序 课程设计
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无监督医学图像分割 刘立豪,当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布。 介绍 在此存储库中,我们提供了的PyTorch实现。 要求 火炬1.5.0 火炬视觉0.4.2 SimpleITK 1.2.4 opencv-python 4.2.0.32 用法 克隆存储库: git clone https://github.com/lihaoliu-cambridge/unsupervised-medical-image-segmentation.git cd unsupervised-medical-image-segmentation 下载LPBA40数据集的图像和分割蒙版: LPBA40图片: LPBA40标签: 将它们解压缩到文件夹datasets/LPBA40 : datasets/LPBA40/LPBA40_rigidly_registered_pairs data
2024-06-17 17:50:56 114KB Python
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profibus的实现,vpc3+的开发历程,支持的与外界交互方法有SPI,IIC,以及地址访问。
2024-06-17 17:20:42 1.13MB profibus
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博客 【智能路由器】设备流量、网速统计及上下线提醒(基于netfilter编程) 示例代码 地址:http://blog.csdn.net/u012819339/article/details/50513387
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六自由度机械臂D-H参数,正逆解代码,轨迹规划代码,适用于机械臂运动规划研究
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基于matlab的多种图像去噪代码实现
2024-06-17 15:07:25 1.9MB matlab 图像处理
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基于Ti_AWR2944雷达开发板的DDM发射与处理实践博文相对应的数据和代码,包含博文中涉及的所有内容。
2024-06-17 14:00:39 3.52MB 车载雷达 经验分享
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雷达信号处理中的静止目标(静态杂波)滤除问题博文相对应的代码和数据
2024-06-17 13:59:53 248KB Matlab 车载毫米波雷达 信号处理
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使用基于PyTorch框架的LSTM(长短期记忆)网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务,包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型,该模型能够理解并比较两段文本的含义,判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤,包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估
2024-06-17 11:55:22 2.35MB pytorch pytorch lstm
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