NRF24L012.4G无线模块功能概述:(1)2.4Ghz全球开放ISM频段免许可证使用(2)最高工作速率2Mbps,高效GFSK调制,抗干扰能力强,特别适合工业控制场合(3)支持串口动态地址修改,支持一对多,多对一的多机通信,修改灵活!(4)内置硬件CRC检错和点对多点通信地址控制(5)提供5v电源,低功耗3.3V工作。
(6)内置2.4Ghz天线,体积小巧约40*22mm(7)可连接支持单片机IO口控制、继电器模块控制、高低电平信号等的控制利用(8)内置专门稳压电路,外部提供5v电源,内部3.3V低功耗工作电压(9)具备26路单片机IO口,可以控制和驱动多种设备,降低开发难度和产品复杂度。
(10)采用单片机串口通讯协议,串口发送数据即可通过无线传输。
(11)兼容NRF24L01的无线设备,随意更改通信地址和串口通信波特率(可选波特率为:4800、9600、57600、115200)。
(12)全智能串口控制,发送特定指令,轻松实现各种IO高低电平、点动1s、IO口状态查询的信号控制功能!(13)如配套下载器可电脑USB操控发送接收控制IO等操作。
智能家居必备!(14)官方数据测试空旷通信距离100-200米,本店测试实际有障碍、1层穿墙距离10多米---(老实人说实际话)!实物展示:规格参数:大小:40*22MM供电电压:5VIO口输出:高电平3.3V通信方式:串口通信(TTL电平)使用方法简介:下面以连接电脑测试的方式进行解说!1、通过USB转TTL下载器,连接无线模块串口,做好串口通信准备工作。
2、打开串口调试工具,设置默认波特率为9600bps,选择正确的通信端口,打开串口。
3、现在可以在任意一个串口调试界面发送不超过31字节的数据到无线模块中,接收方只需有收到数据都会在串口调试界面中显示,发送方所发的内容。
4、如下控制IO口情况,可以发送特定的5位16进制吗。
例如0XA1,0XFD,0X01,0X00,0X01只需发送这一串字符后,接收方的IO口1输出低电平,对远程的IO控制操作极其方便。
更具体的指令请查看使用手册。
5、可结合本店的继电器模块简单便捷的实现远程高压控制,智能家居,智能小车,远程无线等等控制方案兼容。
6、如具备单片机基础,可以完成多点、多地址数据通信操作。
IO口操作指令表:(端口1、2举例)附件内容截图:实物购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c-s.w4002-15803265497.12.trOTmk&id=24685468283
2022/10/9 18:09:24 18.92MB 无线通信 nrf24l01 串口通信 电路方案
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此文件为WK2114UART1拓展4的驱动程序,基于STM32F2系列CPU,经过终端收发数据,测试经过可用。
2015/1/3 19:40:48 4KB WK2114 UART STM32F2
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解码测试GPS的差分数据,测试数据的精确性
2020/4/16 11:08:46 1.38MB RTCMV3.0 RTCMV2.x CMR
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这是本人做的一个基于DOS窗口的学生管理系统,使用的是VS2012的平台,该系统经过海量的数据测试,基本把所有的bug都给排除掉了,该系统可以提供给初学者进行学习使用。
2018/6/27 4:23:55 1.81MB C语言
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该语料共包含中文和英文两种语言,次要是商品评论,评论篇幅都比较短,可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。
数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件,共有正向和负向两种极性。
情感分析资源大全:http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
2020/2/11 16:19:38 5.22MB 情感分析
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tcpudp协议报文测试工具,可以模仿数据发送,接收等,用于开发中的报文数据进行测试。
2017/2/21 22:56:54 258KB 报文 测试 Test tcp
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注:数据集太大,可在压缩包中的数据集html页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments2012数据集,在所有数据集中,问题通常只有一种技能,但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果,因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此,为了比较的公正性,我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析,并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据,构建机器学习面向,实现对学生的画像建模,以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出,该决策树模型的预测结果如下,可以较好的依据用户测试的行为数据(测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等),预测该学生能否能考试达标(测试准确率>60%)
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡