问Python:将uint16_t数组转换为字符串(来自RS-485上的Arduino )EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
uint8_t、int16_t值将变量转换为十六进制EN有序整数集是Redis源码中一个以大尾（big endian）形式存储...
for (uint16_t i=0; i<4096; i += 8) { //i=i+8 for (uint8_t pwmnum=0; pwmnum < 16; pwmnum++) { pwm.setPWM(pwmnum, 0, (i + (4096/16)*pwmnum) % 4096 ); //%求余数 x = 7 % 5; //x=2,余数为2,如果i=8,pwmnum=2,(8+256*2)=520,520%4096 } } } 1. 2....
uint16_t ADC_GetMQ2RawData(void) { uint32_t tmp = ADC_RAW_DATA; return (uint16_t)(tmp & 0x0000ffff); } uint16_t ADC_GetWaterSensorRawData(void) { uint32_t tmp = ADC_RAW_DATA; return (uint16_t)(tmp >> 16); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13....
return uint8_t_ARRAY.ptr_as_nparray3d(self.buffer,self.height,self.width,3) elif pformat in self.__U16C1: sz = self.height*self.width return uint16_t_ARRAY.ptr_as_nparray3d(self.buffer,self.height,self.width,1) else: raise Exception('not supported format {}'.format(pformat)) ...
也就是说对于CPython3.7之后的版本,小型对象的内存分配的基准是16字节对齐的,而不是8字节。这里我们尝试调用这个宏INDEX2SIZE(I),得到一些有趣的结果,可以查看如下测试代码(该测试代码中的宏定义是从CPython截取于源码文件Objects/obmalloc.c) #include <stdio.h> #define uint unsigned int #define SIZEOF_VOID...
深度学习的主题最近非常受欢迎,在这个过程中,出现了几个术语,使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现,由于主题之间大量的重叠,将每个领域整齐地分开是一项艰巨的任务。 本章通过讨论深度学习的历史背景以及该领域如何演变成今天的形式来介绍深度学习的主题。稍后,我们将通过简要介绍基础主题来介绍机器学习。从深度学习开始...
struct { uint16_t x, y, w, h; } face_detection_result; if (interface.call_no_args(F("face_detection"), &face_detection_result, sizeof(face_detection_result))) { Serial.print(F("Largest Face Detected [x=")); Serial.print(face_detection_result.x); Serial.print(F(", y=")); ...
pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))# 将Numpy数组转换为PIL用的数据对象pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0]print(label)# 5print(img.shape)# (784,)img = img.reshape(28...
UInt16DtypeUInt32Dtype UInt64Dtype UInt64Index UInt8Dtype option_context【Function】:56array bdate_range concat crosstab cutdate_range eval factorize get_dummies infer_freqinterval_range isna isnull json_normalize lreshapemelt merge merge_asof merge_ordered notnanotnull period_range pivot pivot_table...