使用fifo的好处有：1：串口的数据发送的数据量较大时，使用fifo可以大大降低MCU的开销。（有点类似串入并出的cput处理模型，本质上还是串行收发）2：在某些特殊场合，例如制定较复杂的协议时，可以使用fifo特性来做协议简化，比如一包数据包含8个字节，（并且fifo设置的长度为8），这样相当于把uart转换为类似CAN/以太网模型，这样信息可扩展性得到了质的提高，当然，这里需要同步协调。fifo分析拓展：1.如果要用中断来处理接收到的数据，就是说，接收
系统 2019-08-12 09:26:56 1979
同事一WindowsXP系统，正常执行，关闭后，第二天无法启动，详细症状为：（1）安全模式以及带网络功能的安全模式都能够进入；（2）正常模式，还没出现WindowXP滚动栏就開始重新启动；（3）进安全模式，禁用自己主动重新启动后，再正常启动，出现蓝屏，报TsFltMgr.sys内存错误！经过互联网查询，和不断摸索，最后发现居然是可恶的QQ软件管家惹的祸，进安全模式果断卸载QQ软件管家后，再重新启动，系统全然正常了。以下转载了一篇分析QQ电脑管家的文章，请參
系统 2019-08-12 01:32:04 1979
操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间，不同进程的地址空间是完全隔离的，因此如果不加其他的措施，他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信？他们之间的关联是怎样的？实现原理是什么？本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信？还是那句话，原理是相同的，希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西。下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式，具体的细节可以参照文档使用；1.管道先来看一下最简单、古老的一种IPC：管道。通常指的是无名管
系统 2019-09-27 17:55:17 1978
前言我们所说的加密方式，都是对二进制编码的格式进行加密的，对应到Python中，则是我们的Bytes。将字符串和Bytes互相转换可以使用encode()和decode()方法。URL编码正常的URL中是只能包含ASCII字符的，也就是字符、数字和一些符号。而URL编码就是一种浏览器用来避免url中出现特殊字符（如汉字）的编码方式。Base64编码Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。Base64编码可以称为密码学的基石。可以将任意的二
系统 2019-09-27 17:55:14 1978
一、面向对象概述如今主流的软件开发思想有两种：一个是面向过程，另一个是面向对象。面向过程出现得较早，典型代表为C语言，开发中小型项目的效率很高，但是很难适用于如今主流的大中型项目开发场景。面向对象则出现得更晚一些，典型代表为Java或C++等语言，更加适合用于大型开发场景。两种开发思想各有长短。对于面向过程的思想：需要实现一个功能的时候,看重的是开发的步骤和过程,每一个步骤都需要自己亲力亲为,需要自己编写代码(自己来做)对于面向对象的思想：当需要实现一个功
系统 2019-09-27 17:53:52 1978
目录一、Windows二、Mac这篇文章将解除你使用python的pipinstallxxx受到的网速限制，如果只是下载较小的第三方库，可以尝试pip--default-timeout=100install-Uxxx。一、Windows找到python安装目录下的：\Lib\site-packages\pip\models\index.py文件，将PYPI的值改为你所需要的镜像源即可，例如改为豆瓣镜像源：#PyPI=Index('https://pypi.
系统 2019-09-27 17:53:43 1978
申明：本文出自我自己的微信号python1024，属于个人原创。先看下代码目录结构：有三个.py文件,map_craw.py、stat.py、store.py分别的功能是爬取数据、数据分析、将爬取的数据存储入mysql数据库中，由于stat.py还没写完，这篇文章主要讲数据的爬取与存储。这里的地图就是baidumap,如果是没有爬虫基础的同学先到CSDN里面搜一下，安装个Chrome浏览器，顺便在浏览器的右上角更多中找到更多工具—>扩展程序选项将JSONV
系统 2019-09-27 17:53:30 1978
本文实例讲述了Python集中化管理平台Ansible介绍与YAML。分享给大家供大家参考，具体如下：一中文社区http://ansible.cn/forum.php二点睛Ansible（http://www.ansibleworks.com/）一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，是AnsibleWorks公司名下的项目，该公司由Cobbler及Func的作者于2012年创建成立。Ansible基于Python语言实现，由Para
系统 2019-09-27 17:53:03 1978
这是书籍《PandasCookbook》书籍第04章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/bd0bc1b5b4b6我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:52:46 1978
随着深度学习研究的深入，相关应用已经在许多领域展现出惊人的表现。一方面，深度学习的强大能力着实吸引着学术界和产业界的眼球。另外一方面，深度学习的安全问题也开始引起广泛地关注。对于一个给定的深度神经网络，经过训练，它可能在具体任务上（例如图像识别）表现出较高的准确率。但是在原本能够被正确分类的图像中引入稍许（人眼不易察觉）扰动，神经网络模型就可能被误导，从而得出错误的分类结果。例如，下图中最左侧的熊猫图片本来可以被正确分类，向其中加入一定的扰动，结果会得到右
系统 2019-09-27 17:52:12 1978
