塔石DTU与阿里云物联网平台连接方法和TOPIC的设置

在Android系统中，OTG（On-The-Go）是一种功能，允许设备直接通过USB接口与其他设备进行通信，而无需依赖主机或集线器。OTG技术使得Android设备能够扮演主机的角色，连接键盘、鼠标、打印机、U盘甚至是其他Android设备。在本示例中，我们将探讨如何利用OTG-USB连接实现两台Android设备之间的通信。 一、理解Android OTG 1. **OTG功能开启**：并非所有Android设备都支持OTG功能，检查设备是否支持OTG通常需要查看设备规格或通过安装OTG测试应用。如果设备支持，可能需要开启OTG选项（在设置中或通过第三方应用）。 2. **OTG线缆**：使用OTG功能需要一根特殊的OTG线缆，它具有标准USB-A接口和微型USB或Type-C接口，根据你的设备类型选择相应的接口。 3. **USB驱动支持**：当两台设备连接时，它们需要有兼容的USB驱动程序才能正常通信。Android系统通常内置了对常见USB设备类型的驱动支持，但可能需要安装额外驱动来识别特定设备。 二、USB通信协议 1. **USB设备角色**：在OTG环境中，设备可以是主机（Host）或设备（Device）。连接时，一台设备充当主机，控制数据传输，另一台设备作为设备，接收或发送数据。 2. **USB类**：USB设备按照其功能被分为不同类，如HID（Human Interface Device，如键盘、鼠标）、Mass Storage（大容量存储设备，如U盘）等。Android设备间的通信可能涉及MIDI、Audio、CDC（Communications Device Class，通信设备类）等类。 三、Android设备间通信 1. **USB Host模式**：当Android设备作为主机时，它可以读取或写入USB设备的数据。对于两台Android设备间的通信，其中一台设备需要进入Host模式，控制数据交换。 2. **USB Device模式**：另一台设备则作为USB设备，提供数据。这可能涉及到安装特定的应用程序或驱动，以便在设备之间建立通信通道。 3. **USB通信库**：在Android上，可以使用` UsbManager `API和` UsbDeviceConnection `接口来管理OTG连接。开发者需要获取USB设备权限，注册` BroadcastReceiver `监听USB设备的插入和拔出事件。 四、实现通信dome 1. **代码实现**：在Android应用中，需要请求OTG设备的访问权限，并在设备连接时获取` UsbDevice `对象。然后，通过` UsbDeviceConnection `打开连接，获取` UsbEndpoint `，并使用` UsbRequest `进行数据传输。 2. **数据交换**：数据交换可以是简单的文件传输，也可以是复杂的数据同步。例如，可以通过创建一个服务来处理后台的USB通信，使用` ParcelFileDescriptor `进行大文件的读写操作。 3. **安全与稳定性**：确保连接稳定性和数据完整性是重要的一环。在编程时，应处理可能出现的错误情况，如连接断开、设备移除等。 总结，通过OTG-USB连接实现两台Android设备通信的dome涉及了对OTG功能的理解、USB通信协议的运用以及在Android平台上的编程实践。开发者需要熟练掌握` UsbManager `API，处理设备连接和断开事件，以及确保数据的正确传输。这样的技术可以应用于多种场景，如设备间的数据备份、文件共享等，大大扩展了Android设备的使用范围。

一个TCP/IP通讯测试工具，可以作为服务端也可以做为客户端。可以发送通讯数据。电脑网络流量监控(NetSpeed) NETSPEED是一个简单的应用程序，专门帮助您监控网络活动。该软件会显示当前的网络下载和上传速度在选定的接口上小窗口，并在系统托盘中。在系统托盘中的网络带宽使用百分比，用户可以定义自己最大的网络上行速度。 该软件需要在 .Net 环镜下才能运行，请安装 .NET Framewor

C#上位机OPC DA网口通讯协议：连接95%PLC的通用解决方案，附编程课程与OPC服务器赠送。,C#上位机OPC DA网口通讯协议与PLC连接实战课程，附赠编程详解及专业OPC服务器,C#上位机OPC DA通讯协议注意是网口通讯支持世面95%PLC通讯连接。 赠送完整的编程内容讲解课程。 赠送 kepware或其他OPC 服务器。 ,核心关键词：C#；上位机；OPC DA通讯协议；网口通讯；PLC通讯连接；赠送；编程内容讲解课程；kepware；OPC 服务器。,C#实现网口OPC DA通讯协议：连接95% PLC的详细编程教程及赠品

运行环境： a.一台工控机，WIN10系统安装（TwinCAT 3.1 Build 4026） b.一台电脑，WIN11系统安装VS2013和（TwinCAT 3.1 Build 4026） 完美的实现C#与Beckhoff软件的TwinCAT3的通信。 可以单独运行，也可以作为参考DEMO，嵌入到自己需要的软件中。 程序里包含多种数据类型的通信，比如BOOL, INT, FLOAT, DOUBLE, STRING等基本类型。 同时也包含结构体的通信交互，能够满足基本的交互需求。 TwinCAT 3 是由德国倍福公司（Beckhoff）开发的一款基于 PC 的控制软件平台，它集成了多种自动化控制任务，包括 PLC、NC、CNC 和机器人实时操作系统等。以下是 TwinCAT 3 的一些主要功能和特点： 1.集成开发环境；2.多编程语言支持；3.模块化和可扩展性；4.实时性能；5.机器学习和视觉；6.兼容性；7.硬件支持；

【Java连接SQL Server 2014详细步骤】 在Java应用程序中连接到SQL Server 2014数据库涉及多个步骤，主要包括安装SQL Server，配置服务器，设置登录账户，启用TCP/IP协议，确保端口开放，下载并安装Java数据库连接驱动（JDBC驱动），以及编写Java代码实现连接。以下是对这些步骤的详细解释： 1. **安装SQL Server 2014**：首先需要在Windows 10系统上安装SQL Server 2014，确保拥有正确的密钥和.NET Framework 3.5环境。可以在指定链接下载并按照步骤进行安装。 2. **配置SQL Server 2014**：安装完成后，打开SQL Server Management Studio (SSMS)，使用Windows身份验证登录。然后创建新的SQL Server身份验证登录，分配sysadmin角色，以便具备管理权限。 3. **切换身份验证模式**：在服务器属性中，将身份验证模式改为"SQL Server和Windows身份验证模式"，并重启SQL Server服务以使更改生效。 4. **创建数据库**：在主界面中新建一个数据库，用于后续Java连接测试。 5. **启用TCP/IP协议**：在SQL Server配置管理器中，启用MSSQLSERVER的TCP/IP协议，并确保所有IP的TCP/IP端口设置为1433，这是SQL Server默认的监听端口。 6. **开启1433端口**：通过启用Windows功能（如Telnet客户端和简单TCP/IP服务）来确认1433端口是否开放。使用telnet命令测试端口是否可以连接。 7. **下载并安装JDBC驱动**：从微软官方网站下载适用于Java的SQL Server JDBC驱动，将其安装并解压缩，将解压后的`com`文件夹复制到Java项目的`bin`目录下。 8. **编写Java连接代码**：在Java项目中，创建一个类，例如`DBConnection`，并编写连接数据库的Java代码。使用`Class.forName()`加载驱动，`DriverManager.getConnection()`建立连接，并提供连接URL、用户名和密码。 9. **配置数据库连接**：在MyEclipse中，通过DB Browser视图创建数据库驱动，指定连接URL、用户名和密码，以匹配之前在SQL Server中设置的参数。 完成以上步骤后，运行Java程序，如果一切配置正确，应该能够成功连接到SQL Server 2014数据库。这个过程对于初学者来说可能较为复杂，但遵循每一步并仔细检查错误信息，可以帮助顺利建立Java与SQL Server之间的通信桥梁。

卷积和全连接神经网络实现手写数字识别 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。文档中首先介绍了实验的内容和实验原理，然后详细讲解了全连接神经网络和卷积神经网络的原理和结构。文档还提供了实验步骤，指导读者如何使用 Keras 实现手写数字识别。 一、实验内容 本实验的目的是使用 Keras 实现手写数字识别。实验中，我们将使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 张手写数字图片，每张图片的大小是 28x28 个像素点。我们将使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。 二、实验原理 ### 2.1 数据集 MNIST 数据集是手写数字识别的常用数据集。每张图片由 28x28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。可以将这 28x28 个像素展开为一个一维的行向量，作为输入，也就是有 784x1 的向量。 ### 2.2 神经元 人工神经网络（ANN，Artificial Neuron Network）是模拟生物大脑的神经网络结构，它是由许多称为人工神经细胞（Artificial Neuron，也称人工神经元）的细小结构单元组成。简易模型如下所示： x1 … xn：表示神经细胞的输入，也就是输入神经细胞的信号。 w1 … wn：表示每个输入的权重，就好比生物神经网络中每个轴突和树突的连接的粗细，强弱的差异。 b：偏置权重 threshold：偏置（可以将 threshold * b 看作是前面提到的生物神经细胞的阈值） 蓝色部分：细胞体。 黄色球形是所有输入信号以的求和。 红色部分是表示求和之后的信号的激励函数（即达到阈值就处于兴奋状态，反之抑制，当然作为人工神经细胞，其激励函数很多，阶跃（型）激励函数，sigmoid（s 型）激励函数，双曲正切（tanh）激励函数，ReLu（Rectified Linear Units）激励函数等等） ### 2.3 全连接神经网络 全连接神经网络模型是一种多层感知机（MLP），感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是 SVM 支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，神经元接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类。 包含两个隐藏层的神经元网络结构如下： 每个结点和下一层所有几点都有运算关系，实践中全连接神经网络通常有多个隐藏层，增加隐藏层可以更好的分离数据的特征，但过多的隐藏层也会增加训练时间以及会产生过拟合。 训练神经网络中需要使用 bp 算法，先是通过前向传播，得到预测结果，再反向传播去调整模型权重。反向传播：反向传播根据前向传播产生的损失函数值，沿输出端向至输入端优化每层之间参数，在此过程中运算利用梯度下降法优化参数，神经网络求解参数本质上仍然是规则中求最优解问题，现在的机器学习框架如 Tensorflow、pytorch、keras 将梯度下降法、Booting、Bagging 这些优化中常用技巧封装起来，我们只用关注数据建模即可。 ### 2.4 卷积神经网络 卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，提高反向传播算法的训练效率。一般的 CNN 有多个卷积层构成，每个卷积层会进行如下操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一个卷积核会映射出一个新的 2D 图像。将前面卷积核的滤波输出结果进行非线性的激活函数处理。对激活函数的结果再进行池化操作（即降采样），目前一般是使用最大池化，保留最显著的特征，并提升模型的畸变容忍能力。 这几个步骤就构成最常见的卷积层，当然也可以在加上一个 LRN 层（Local Response Normalization，局部响应归一化层）。 CNN 的要点是卷积核的权值共享（Weight Sharing）、局部连接模式（Local Connection）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，减轻过拟合并降低计算量。同时权值共享还赋予了 CNN 对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出层参数，并赋予模型轻度形变的容忍性，提高模型的泛化能力。 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数使用卷积提取空间特征降采样的平均池化层、双曲正切或 S 型的激活函数、MLP 作为最后的分类器层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度。 三、实验步骤 ### 3.1 全连接神经网络实现 1. 获取数据集 Keras 中集成了 MNIST 数据集，直接从其中导入数据，并对数据进行整理。从之可以看出，数据为 28*28，一共 60000 张。 2. 对数据集中的数据进行可视化 3. 对数据进行维度转换把每一张 28 x 28 的图片分别转为长度为 784 的向量，再合并成一个大的像素矩阵，每个维度表示一个像素点的灰度值/255。 4. 对输出结果进行格式转化将经过神经网络训练完后的内容，转化为 10 个类别的概率分布。 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。使用 Keras 实现手写数字识别可以使用 MNIST 数据集，并使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。

在本文中，我们将深入探讨如何在Spring Boot应用中配置MongoDB连接池，同时也会涉及到Spring Boot与MyBatis以及MySQL数据库的整合。Spring Boot以其简洁的配置和强大的自动化配置功能，已经成为Java开发者构建微服务应用的首选框架。MongoDB则是一种非关系型数据库，它在处理大规模数据和高并发场景下表现出色。而连接池对于优化数据库操作性能至关重要，通过合理配置，可以有效减少数据库连接的创建和销毁，提升系统效率。 我们来了解如何在Spring Boot中引入MongoDB连接池。Spring Boot默认集成了MongoDB Java驱动和Spring Data MongoDB，但并未直接提供连接池的配置。通常我们会使用如MongoDB Java驱动的`MongoClientSettings`来配置连接池，比如使用`com.mongodb.client.MongoClients.create()`方法创建一个包含连接池设置的MongoClient。你需要在`application.properties`或`application.yml`中添加相应的属性，如： ```properties # application.properties 示例 spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 或者 ```yaml # application.yml 示例 spring: data: mongodb: uri: mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 接下来，我们讨论如何整合Spring Boot和MyBatis。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。在Spring Boot中集成MyBatis，你需要以下步骤： 1. 添加MyBatis和MyBatis-Spring Boot Starter依赖： ```xml org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.2.0 ``` 2. 创建MyBatis的配置文件`mybatis-config.xml`，定义Mapper扫描路径等。 3. 编写Mapper接口和对应的XML文件，实现SQL查询。 4. 在Spring Boot主类上添加`@MapperScan`注解，指定Mapper接口的包名。 我们来看看如何在Spring Boot中整合MySQL。这相对简单，因为Spring Boot提供了自动配置支持： 1. 添加MySQL JDBC驱动依赖： ```xml mysql mysql-connector-java ``` 2. 配置数据库连接信息： ```properties # application.properties 示例 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=username spring.datasource.password=password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ``` 3. 使用JPA或MyBatis进行数据访问。 以上就是关于"Springboot配置MongoDB连接池源代码"的详细解析，包括了Spring Boot与MongoDB、MyBatis以及MySQL的整合过程。希望对你在开发过程中有所帮助，如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请查阅官方文档或相关的技术社区。

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LPDDR4测试板 版权所有（c） 概述 该存储库包含针对围绕Xilinx Kintex-7 FPGA构建的实验平台的开放硬件设计文件。 该平台的主要目的是开发和定制支持LPDDR4 IC的RAM控制器。 设计文件是在KiCad中准备的。 该设计现在是进行中的作品。 储存库结构 主存储库目录包含KiCad PCB项目文件，许可证和自述文件。 其余文件存储在以下目录中： lib包含组件库 img包含本自述文件的图形 主要特点 Kintex-7 FPGA-XC7K70T-FBG484 带有定制DDR4 SO-DIMM连接器的模块化设计 HDMI输出连接器 带有1GbE收发器的以太网RJ45连接器 带有FT4232HQ FTDI USB控制器的Micro USB调试连接器 JTAG microSD卡插槽 QSPI闪存 外部7-12V电源输入 5个用户LED 4个用户按钮 框图 执照