STM32标准库定时器US延时
时间: 2024-08-27 07:00:46 AIGC 浏览: 172
STM32标准库中的定时器用于产生精确的时间延迟，可以通过设置定时器的预分频器（Prescaler）和自动重装载寄存器（Auto-reload register）来实现微秒（us）级别的延时。以下是一个基于STM32标准库的简单示例，说明如何配置定时器以实现微秒级延时：
首先，需要包含必要的头文件，并确保你已经正确配置了系统时钟。
```c
#include "stm32f10x.h"
#include "stm32f10x_rcc.h"
#include "stm32f10x_tim.h"
```
然后，初始化定时器，设置预分频器和自动重装载值。预分频器的值用于将主时钟频率分频，自动重装载值用于设置计数器的上限。
```c
void TIM_Configuration(void) {
TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE); // 使能定时器时钟
// 定时器TIM2初始化
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 64 - 1; // 自动重装载值，计数到64
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 72 - 1; // 预分频器，分频72
TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0; // 时钟分割
TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up; // 向上计数模式
TIM_TimeBaseInit(TIM2, &TIM_TimeBaseStructure);
TIM_Cmd(TIM2, ENABLE); // 使能定时器2
}
```
设置延时函数，使用定时器的计数器值来确定何时超时：
```c
void Delay_us(__IO uint32_t nTime) {
TIM_SetCounter(TIM2, 0); // 重置计数器值
while (TIM_GetCounter(TIM2) < nTime); // 等待直到计数器达到nTime
}
```
在你的主函数中，只需要调用`TIM_Configuration()`来初始化定时器，然后就可以使用`Delay_us()`函数来实现延时了：
```c
int main(void) {
TIM_Configuration(); // 初始化定时器
while (1) {
// 执行其他任务...
// 延时10微秒
Delay_us(10);
// 执行其他任务...
}
}
```
注意：在实际使用中，你需要根据你的STM32具体的时钟频率和定时器来调整预分频器和自动重装载值，以便获得精确的微秒延时。
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3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark，将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。
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总之，Libshare是一个有价值的资源，对于那些希望在Salesforce平台上快速构建高效、可靠应用程序的开发者来说，这些预置的、经过测试的模块无疑是一个强大的助手。
机器学习技术要点与应用解析
# 机器学习技术要点与应用解析
## 1. 机器学习基础概念
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在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
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点击歌曲没反应
<think>
我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中，并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。
原因分析：
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步骤3：
SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型
标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先，用户需要安装Torch库，这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着，用户需要使用提供的脚本（fetch_and_preprocess.sh）下载并预处理GloVe（Global Vectors for Word Representation）字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量，能够将单词转换为连续的向量表示，这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。
在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
# Python与机器学习基础入门
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- **安装方式**：Conda 和 pip 在安装包时操作相似，例如使用 Conda 安装特定版本的 Keras 可使用命令 `conda install keras=2.2.4`。
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<think>
嗯，用户这次提出了一个非常具体的技术问题，想深入了解YaRN和KV Cache这两个深度学习领域的前沿技术。从用户能准确说出这两个专业术语来看，ta应该是有一定NLP基础的研究者或工程师。
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