单片机的串行通信技术是微处理器与外部设备或者微处理器之间进行数据交换的一种重要方式，尤其在微型计算机系统和现代测控系统中广泛应用。串行通信相对于并行通信，具有传输线少、长距离传输成本低的优点，适合利用现有的电话网络等基础设施。然而，它的数据传输控制比并行通信更为复杂。 串行通信可以分为异步通信和同步通信。异步通信允许发送和接收设备使用各自的时钟控制数据的发送和接收，不强求双方时钟完全一致，但是每个字符内部的位是同步传输的，字符之间的时间间隔可以任意。这种通信方式通常需要附加起始和停止位，因此传输效率相对较低。而同步通信则要求发送和接收设备的时钟严格同步，数据位之间的间隔是固定的整数倍，整个数据帧之间没有间隔，确保位同步和字符同步，但实现起来较为复杂，通常需要额外的同步机制。 通信的方向性分为三种：单工、半双工和全双工。单工通信只能沿着一个方向传输数据，无法反向传输；半双工可以在两个方向上传输数据，但必须分时进行；全双工则允许数据同时双向传输，如常见的电话通信就是全双工的例子。 信号的调制与解调是串行通信中的关键环节，它用于改变信号的物理特性以便在特定的传输介质上传输。调制可以将数字信号转换为模拟信号，以便在模拟信道如电话线上传输；解调则相反，将接收到的模拟信号还原为数字信号。常见的调制技术包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。在单片机应用中，调制和解调通常由专门的硬件模块完成，如UART（通用异步收发传输器）。 80C51单片机是广泛使用的微控制器，其内置的串行口提供了实现串行通信的能力。80C51的串行口可以工作在多种模式，如8位数据传输的模式0、1和2，以及9位数据传输的模式3。这些模式可以支持异步通信和同步通信，通过编程配置相应的寄存器来设置波特率、奇偶校验、停止位等参数，以满足不同通信需求。 80C51的串行口还可以实现多种串行通信协议，如SPI（Serial Peripheral Interface）、I²C（Inter-Integrated Circuit）等，这些协议在嵌入式系统中用于连接各种外围设备，如传感器、显示屏、存储器等。在实际应用中，根据系统需求选择合适的通信模式和协议，配置好单片机的串行口，就可以实现高效、可靠的串行通信功能。 单片机的串行通信技术涉及了通信的基础概念、异步和同步通信的原理、数据传输方向、信号调制解调等多个方面，理解并掌握这些知识点对于进行单片机系统设计和开发至关重要。通过80C51等单片机的学习，我们可以深入理解串行通信的工作原理，并能应用于各种实际的嵌入式系统中。

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01第一章 概述.ppt 02第二章 多机系统结构1.ppt 03第三章 互连网络1.ppt 04第四章 任务分配与调度.ppt 05_homework_answer.doc 05第五章 并行程序设计概述.ppt 06第六章 数据流计算机结构.ppt 07第七章 扩展性、包容性和顺序一致性.ppt 0计算机系统结构习题与解析作.pdf 复习.ppt 复习.rtf 复件 03第三章 互连网络1.ppt 计算机系统结构.doc

C语言中循环结构ppt课件 本资源是关于C语言中循环结构的ppt课件，总共包括五个知识点：while语句、for语句、do...while语句、多重循环结构和break语句和continue语句。 while语句 while语句是一种循环结构，用于重复执行某个语句或语句块，直到循环条件为假时停止循环。while语句的一般形式如下： while (表达式) 循环体语句 其中，表达式是循环条件，循环体语句是需要重复执行的语句或语句块。如果表达式的值为真（非0），则执行循环体语句，并重复执行直到表达式的值为假（0）时停止循环。 while语句的应用 while语句有很多应用，如累加求和、累乘求积等。例如，计算前100个自然数的和，可以使用while语句如下： ```c int n, sum; n = 1; sum = 0; while (n <= 100) { sum = sum + n; n++; } printf("sum = %d\n", sum); ``` while语句的注意事项 使用while语句时，需要注意以下几点： * 累加求和算法：使用累加器变量，初值一般为0。 * 变量赋初值：在循环开始前，需要给变量赋初值。 * 边界值判断：需要正确判断循环的边界值。 * 避免死循环：需要避免出现死循环。 * 循环体语句的执行：需要注意循环体语句的执行次数。 for语句 for语句是一种循环结构，用于重复执行某个语句或语句块，直到循环条件为假时停止循环。for语句的一般形式如下： for (表达式1; 表达式2; 表达式3) 循环体语句 其中，表达式1是循环变量的赋初值，表达式2是循环条件，表达式3是循环变量的增值。循环体语句是需要重复执行的语句或语句块。如果表达式2的值为真（非0），则执行循环体语句，并重复执行直到表达式2的值为假（0）时停止循环。 for语句的应用 for语句有很多应用，如累加求和、累乘求积等。例如，计算前100个自然数的和，可以使用for语句如下： ```c int n, sum; for (n = 1; n <= 100; n++) { sum = sum + n; } printf("sum = %d\n", sum); ``` do...while语句 do...while语句是一种循环结构，用于重复执行某个语句或语句块，直到循环条件为假时停止循环。do...while语句的一般形式如下： do { 循环体语句 } while (表达式); 其中，循环体语句是需要重复执行的语句或语句块，表达式是循环条件。如果表达式的值为真（非0），则执行循环体语句，并重复执行直到表达式的值为假（0）时停止循环。 多重循环结构 多重循环结构是指在一个循环体中嵌套另一个循环体，以便实现复杂的循环操作。例如，计算前100个自然数的和，可以使用多重循环结构如下： ```c int i, j, sum; sum = 0; for (i = 1; i <= 100; i++) { for (j = 1; j <= i; j++) { sum = sum + j; } } printf("sum = %d\n", sum); ``` break语句和continue语句 break语句和continue语句是两种特殊的语句，用于控制循环的执行。break语句用于跳出循环，而continue语句用于跳过当前循环体语句，继续执行下一个循环体语句。 break语句的应用： ```c int i = 0; while (i < 10) { if (i == 5) { break; } printf("%d ", i); i++; } ``` continue语句的应用： ```c int i = 0; while (i < 10) { if (i == 5) { i++; continue; } printf("%d ", i); i++; } ``` 本资源总结了C语言中循环结构的知识点，包括while语句、for语句、do...while语句、多重循环结构和break语句和continue语句的应用和注意事项。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是一种深度学习模型，它在计算机视觉、自然语言处理以及音频处理等领域有着广泛的应用。CNNs的设计灵感来源于生物神经科学，尤其是大脑的视觉皮层，其中神经元只对局部区域的输入敏感，这种特性被称为局部感受野。 一、CNN的发展及研究现状 自20世纪60年代Hubel和Wiesel通过实验发现猫的视觉系统中的感受野机制以来，这一理论被引入到计算机科学中，进而诞生了卷积神经网络。然而，直到2006年深度学习概念的提出，CNN才真正迎来爆发式的发展。随着深度学习在语音识别和图像识别等领域的显著成果，CNN逐渐成为主流的研究方向。国际学术会议和期刊上关于深度学习和CNN的文章层出不穷，各大科技公司也纷纷加大对这一领域的投入。 二、神经网络与卷积神经网络 神经网络是由多层神经元构成的计算模型，通过训练过程调整权重以实现特定任务的自动化处理。训练过程通常采用梯度下降法来更新权重，以最小化损失函数。反向传播（Backpropagation，简称BP）算法是实现这一过程的关键，它遵循一定的规律来传播误差并更新权重。 卷积神经网络是神经网络的一个变体，主要特点是使用卷积层和池化层。卷积层通过卷积核对输入数据进行滑动并计算，这样可以捕捉输入数据的局部特征，同时减少了需要训练的参数数量，因为卷积核的权重是共享的。池化层则进一步降低数据维度，提高模型的效率和鲁棒性。 三、CNN的一般结构 CNN通常由卷积层、池化层、全连接层和输出层等组成。卷积层负责提取特征，池化层用于降维和防止过拟合，全连接层将特征映射到最终的分类或回归结果，而输出层则给出模型的预测。 四、CNN的应用 CNN在许多实际应用中表现出卓越性能，如图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等。例如，在手写数字识别中，经过适当的训练，CNN可以达到极高的识别准确率。此外，CNN也被应用于语音识别，通过分析语音的频谱特征来理解人类的语言。 总结与展望 随着硬件技术的进步和大数据的积累，CNN在未来将继续发挥重要作用，并可能在更多领域找到新的应用。研究者们正在探索更深层次、更复杂的网络结构，以及更高效的优化算法，以应对更复杂的任务挑战。同时，CNN与其他技术（如注意力机制、生成对抗网络等）的融合也将为AI发展带来无限可能。

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像和视频识别、推荐系统、医学图像分析、自然语言处理等多个领域得到了广泛应用。CNN的核心设计理念借鉴了生物视觉感知机制，它通过模拟动物视觉皮层细胞的工作方式来处理图像数据。 CNN的发展历程始于1980年K. Fukushima提出的Neocognitron模型，该模型是早期的自组织神经网络，能够不受图像平移的影响进行模式识别。随后在1989年，Y. LeCun等人将反向传播算法应用于手写邮政编码的识别任务中，显著提升了识别的准确性。1998年，Y. Le Cun等人进一步将梯度下降学习方法应用于文档识别，推动了CNN在实际应用中的发展。 进入深度学习时代，CNN经历了更为显著的扩展和提升。2012年，Krizhevsky等人提出了AlexNet，在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了突破性的成绩，引发了深度学习在图像识别领域的一次革命。此后，Caffe框架和VGGNet等架构相继出现，进一步推动了CNN技术的发展。 CNN的核心优势在于其能够自动并有效地从图像数据中学习层次化特征。这得益于其几个关键的组件：卷积层、激活函数、池化层和全连接层。卷积层通过使用卷积核对图像进行局部感受野提取，这种机制大幅度减少了模型参数数量和计算复杂度，使得网络能够学习到更加丰富的空间层级特征。 卷积操作的三大优势包括稀疏交互、参数共享和等变表示。稀疏交互意味着每个神经元仅与输入特征图的一小部分相连，大幅降低连接数和计算量；参数共享通过在整张图像上使用同一组卷积核，进一步减少了模型的参数量；等变表示则是指卷积操作能够保证在图像平移的情况下保持特征的不变性。 池化层作为CNN的另一个关键组成部分，其主要目的是减少特征的空间维度，降低计算量，同时保留重要特征信息。池化操作通过在局部区域内计算统计量（如最大值或平均值）来实现特征的降维。 CNN的另一项关键技术是全连接层，它位于CNN的末端，用于综合卷积层和池化层提取的特征，并进行最终的分类决策。全连接层通常接在一个或多个卷积层和池化层之后，它能够学习不同特征组合之间的复杂关系。 在实际应用中，CNN通过堆叠多个这样的层次结构，能够在视觉任务中取得优异的性能。随着研究的深入，研究者不断在CNN架构中引入新的技术，如残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等，这些技术不断突破着深度学习在图像识别等领域的极限。 随着计算能力的提高和数据量的增大，CNN已成为深度学习研究和应用的重要工具。其在图像和视频处理领域的应用也从最初的静态图像扩展到了视频分析、图像分割和图像生成等领域。此外，CNN技术也开始涉足其他非视觉数据的处理，如声音信号分析、自然语言处理等。 卷积神经网络以其强大的特征提取能力、结构上的创新和在各类任务中的高效性能，已成为机器学习和人工智能领域的一个重要里程碑，为技术进步和创新提供了坚实的理论基础和技术支持。

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Origin软件是一款功能强大的科学绘图与数据分析软件，广泛应用于科学研究、工程设计、数据分析等领域。本教程将详细介绍Origin软件的基本操作、数据分析方法和绘图技巧，帮助使用者更高效地进行数据处理和可视化。 一、Origin软件基础操作 1. 界面布局：了解Origin的用户界面布局，掌握菜单栏、工具栏、工作表窗口、图形窗口和报告窗口的基本功能。 2. 数据管理：学习如何创建和编辑工作表，输入、导入和导出数据。 3. 基本计算：介绍Origin提供的基本数学计算功能，包括各种统计计算和公式编辑。 4. 文件导入导出：掌握不同格式文件导入Origin的方法，以及从Origin导出数据和图形的技巧。 二、数据分析方法 1. 统计分析：详细解释直方图、散点图、箱线图等统计图的制作和意义，以及进行描述统计分析和推断统计分析的方法。 2. 曲线拟合：学习如何使用Origin进行非线性曲线拟合，选择合适的拟合函数，分析拟合结果。 3. 信号处理：介绍信号的平滑、滤波、傅里叶变换等处理技术。 4. 峰值分析：讲解如何对数据集中的峰值进行检测、定位和分析。 5. 高级分析：涵盖多变量分析、响应面分析、图像分析等高级数据分析技术。 三、绘图技巧 1. 图形类型：了解Origin支持的多种图形类型及其应用场景，包括二维、三维图形，以及特殊图形如瀑布图、热图等。 2. 图形定制：深入学习如何调整图形元素，包括坐标轴、图例、标题、文本标签、颜色和线型等。 3. 批量绘图：掌握批量绘图技巧，快速生成多个数据集的图形。 4. 自定义模板：学习如何创建自定义图形模板，实现图形的快速标准化输出。 5. 动画与交互：介绍Origin支持的动态图形和交云技术，增强图形的互动性和表达力。 四、高级应用 1. 脚本编程：介绍Origin中的LabTalk脚本语言和Origin C，用于自动化复杂的数据处理和图形制作流程。 2. 插件使用：了解如何利用Origin丰富的插件资源，拓展软件功能。 3. 网络发布：学习如何将图形和分析结果发布到网络，实现数据共享和远程协作。 Origin软件以其强大的功能和灵活的定制性，为用户提供了全面的数据分析和图形绘制解决方案。通过本教程的系统学习，用户将能够熟练掌握Origin的各项功能，高效完成科研、工程中的数据处理任务，提高研究和工作的效率和质量。

正态分布的Bayes决策例解 两类的识别问题：医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。 根据医学知识和以往的经验，医生知道： 患病的人，白细胞的浓度服从均值2000，标准差1000的正态分布；未患病的人，白细胞的浓度服从均值7000，标准差3000的正态分布； 一般人群中，患病的人数比例为0.5%。 一个人的白细胞浓度是3100，医生应该做出怎样的判断？ 正态分布 Bayes决策 它与人工智能关系密切，其目的是用机器完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的工作。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。

在现代商业环境中，企业为了提升竞争力和降低成本，共享资源，共同面对市场挑战，常常会采取供应链战略联盟这一合作模式。这种联盟基于长期信任和互利共赢，旨在优化整个供应链的效率和效果。供应链战略联盟不仅是一种企业间的合作方式，它更深层次地反映了一个企业的供应链管理水平和市场应变能力。 供应链的基本概念是理解战略联盟的第一步。供应链由供应商、生产商、分销商和最终消费者等构成要素组成，它们之间的相互作用构成了整个供应网络。一个高效的供应链应能够快速响应市场变化，降低成本，保证产品质量和服务水平。而供应链管理的核心目标，也正是围绕这些要素展开的。 战略联盟的类型多样，包括横向联盟、纵向联盟和混合联盟等。横向联盟多出现在同行业间，企业通过共享资源和市场信息来提升竞争力；纵向联盟常见于上下游企业之间，他们通过合作来提升整个供应链的效率；混合联盟则结合了横向与纵向的合作，以期达成更广泛的资源共享和优势互补。形成这些战略联盟的原因通常包括市场不确定性、技术快速变化、全球化竞争等，而联盟带来的益处则体现在资源共享、风险分担、创新能力提升等方面。 一个成功的供应链战略联盟的建立过程，需要仔细考虑合作伙伴的选择标准、联盟模式的设计、合同条款的制定等关键步骤。选择合作伙伴时，企业应考虑其信誉、能力、兼容性等因素；设计联盟模式时，应考虑如何根据企业特点制定合理的合作方式；而合同条款则应明确各方的责任与义务，保障合作的顺利进行。 在联盟管理中，信任建立、利益分配、文化差异是常见的挑战。要想有效管理这些挑战，企业需要建立长期信任机制、公平的利益分配机制和跨文化沟通平台。通过实际案例分析，如丰田与供应商的合作、亚马逊与物流公司的联盟等，可以直观地理解联盟运作的实况和效果。 评估联盟绩效是持续优化联盟的关键环节。企业可以通过供应链协同效率指标、财务指标等方法来评估联盟的绩效，并根据绩效反馈对联盟进行调整和优化。绩效评估不仅能帮助企业发现问题，更可以指导企业进行战略调整。 “供应链战略联盟”课件为企业提供了一个深入学习和掌握供应链战略联盟的平台。它不仅包含了丰富的理论知识，还提供了实践案例，让学习者能够更加深刻地理解供应链战略联盟的运作机制和管理要点。通过系统学习，无论是供应链管理的初学者还是经验丰富的专业人士，都能够从中获得宝贵的知识和技能，从而提升自己企业的供应链管理能力和市场竞争力，为企业发展提供强有力的支持。