在本项目中，我们将深入探讨如何使用STM32微控制器结合FC-28土壤湿度传感器以及OLED显示屏来实现一个详细的监测系统。STM32是一款广泛应用于嵌入式领域的32位微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而备受青睐。FC-28土壤湿度传感器则用于测量土壤的水分含量，这对于农业自动化、植物养护或环境监控等领域具有重要意义。OLED显示屏则能直观地展示传感器采集的数据，便于实时监控。 我们要了解STM32的基础知识。STM32家族是基于ARM Cortex-M内核的，具有多种型号，如STM32F103、STM32F4等，分别适用于不同的性能需求。在本项目中，我们可能使用的是STM32F1系列，因为它具有足够的处理能力和资源，且性价比高。 接着，FC-28土壤湿度传感器的工作原理是利用电容式原理来检测土壤湿度。传感器由两片电极组成，当土壤中的水分含量增加时，电极间的介电常数也会增加，导致电容值改变，通过测量这个变化，我们可以推算出土壤的湿度。 为了读取FC-28传感器的数据，我们需要将其连接到STM32的ADC（模拟数字转换器）接口。STM32的ADC功能强大，可以将模拟信号转换为数字信号，供微控制器处理。在编程时，我们需要配置ADC的相关寄存器，设置采样时间、分辨率等参数，并启动转换，然后读取转换结果。 然后，我们需要编写驱动程序来处理OLED显示屏。OLED（有机发光二极管）屏幕具有自发光、高对比度和快速响应等优点，常用于小型嵌入式设备。OLED通常通过I2C或SPI接口与MCU通信。在STM32上，我们需要初始化这些接口，并发送指令控制屏幕显示内容。例如，设置显示模式、清屏、写入像素点或字符串等。 在软件设计方面，项目可能使用C或C++语言，遵循面向对象的原则进行模块化设计。代码可能包含以下几个部分：初始化函数，用于配置GPIO、ADC和I2C/SPI接口；传感器数据采集函数，用于周期性地读取土壤湿度；数据显示函数，负责更新OLED屏幕的内容；以及主循环，协调各个模块的运行。 在实际应用中，我们可能还需要考虑电源管理、抗干扰措施、数据记录和远程传输等功能。例如，通过加入RTC（实时时钟）模块记录测量时间，或者通过无线模块如蓝牙或LoRa将数据发送到手机或云端服务器，以便进一步分析和远程监控。 这个项目涵盖了STM32微控制器的使用、传感器数据采集、模拟信号转换、OLED显示技术以及嵌入式系统设计等多个方面的知识。通过实践这个项目，不仅可以提升对STM32和嵌入式系统的理解，还能掌握实际应用中的硬件接口设计和软件编程技巧。

Verilog超详细教程 本教程是北大于敦山老师的作品，内容非常详细，并且写得非常好。读者可以通过这份教程来学习Verilog HDL的基本概念和应用。 Verilog HDL是一种高级编程语言，能够对硬件逻辑电路的功能进行描述。它具有特殊结构，可以描述电路的连接、功能、时序和并行性。Verilog HDL可以在不同抽象级上描述电路，例如行为级、门级和寄存器传输级等。 使用HDL描述设计具有许多优点，例如设计在高层次进行，与具体实现无关，设计开发更加容易，早在设计期间就能发现问题，能够自动的将高级描述映射到具体工艺实现等。HDL具有更大的灵活性，能够重用、选择工具及生产厂，并能够利用先进的软件。 Verilog HDL的历史可以追溯到1983年，由GDA公司的Phil Moorby所创。Phil Moorby后来成为Verilog-XL的主要设计者和Cadence公司的第一个合伙人。在1984~1985年间，Moorby设计出了第一个Verilog仿真器。 本教程的课程内容包括数字集成电路设计入门、Verilog HDL的介绍、结构级描述及仿真、行为级描述及仿真、延时的特点及说明、介绍Verilog testbench、激励和控制、结果的产生及验证、任务task及函数function、用户定义的基本单元(primitive)、可综合的Verilog描述风格等。 在课程的第二部分，讲解了逻辑综合的介绍、设计对象、静态时序分析、design analyzer环境、可综合的HDL编码风格等内容。 在课程的第三部分，讲解了设计约束、设计优化、设计编译、FSM的优化、产生并分析报告等内容。 在课程的第四部分，讲解了自动布局布线工具(Silicon Ensemble)简介、课程安排等内容。 通过这份教程，读者可以系统地学习Verilog HDL的基础知识和应用技术，从而掌握数字集成电路设计的基本技能。 Verilog HDL的应用非常广泛，例如ASIC设计、FPGA设计、数字集成电路设计等领域都需要使用Verilog HDL。因此，学习Verilog HDL是非常有必要的。 本教程的目的是为了帮助读者快速掌握Verilog HDL的基础知识和应用技术，从而提高读者的设计能力和职业技能。

作者: seriouszyx独立博客记录了日常学习总结 代码均可在 Github上找到（求Star） VMware下载与安装 一、虚拟机的下载 1.进入VMware官网，点击左侧导航栏中的下载，再点击图中标记的Workstation Pro，如下图所示。 2.根据操作系统选择合适的产品，在这里以Windows系统为例，点击转至下载，如下图所示。 3.在1处可以选择版本，默认为最新版本。选择好版本后点击立即下载，下载速度很慢的话，建议科学上网。 二、虚拟机的安装 1.打开.exe文件， 即可开始安装。 2.安装位置默认在C盘下，在这里我选择安装在F盘，安装路径尽量不要有中文。 3.等

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

python基础语法总结（超详细） ⽬录 1、环境搭建 2、标识符 3、python保留字 4、注释和空⾏ 5、⾏与缩进 6、多⾏语句 7、声明变量 8、标准数据类型 8.1 Number（数字） 8.2 字符串(String) 8.3 List（列表） 8.4 Tuple（元组） 8.5 Set（集合） 8.6 Dictionary（字典） 8.7 数据类型转换 9、输⼊ 10、输出 11、import 12、运算符 13、控制结构 14、迭代器与⽣成器 14.1 迭代器 14.2 ⽣成器 15、函数 16、⽂件（File） 17、错误与异常 18、⾯向对象 19、标准库 如果嫌弃社区版⾮的安装专业版的话，就看看这个破解教程吧，⽩嫖使我快乐。亲测有效（理论上谴责这种⾏为！） 2、标识符 第⼀个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对⼤⼩写敏感。 3、python保留字 保留字即关键字，我们不能把它们⽤作任何标识符名称。Python 的标准库提供了⼀个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字： import keywor

qt项目开发实例 Qt 是一个1991年由Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，Qt很容易扩展，并且允许真正地组件编程。 本教程是qt项目开实例的详细介绍，很值得学习。

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