类:QSerialPort 例程:Examples\Qt-5.9.1\serialport\terminal,该例子完美展示了qt串口收发过程,直接在这上面修改就可以得到自己的串口软件.核心方法 //读串口QByteArray QSerialPort::readAll()//写串口qint64 QSerialPort::write(const QByteArray &data)1234注意事项:qt默认最大支持115200波特率,可以通过修改Qt5.9.1\5.9.1\msvc2013_64\i

SerialPort类用于控制串行端口文件资源.提供同步 I/O 和事件驱动的 I/O.对管脚和中断状态的访问以及对串行驱动程序属性的访问.另外,SerialPort的功能可以包装在内部 Stream 对象中,可通过 BaseStream 属性访问,并且可以传递给包装或使用流的类. 下面本文将如何通过实现COM端口配置.SerialPort调用配置打开端口.对设备端口进行读取操作. 1.        实现COM端口配置 COM端口主要配置有:COM端口名称.波特率.数据位数.停止位.奇偶校验及

SPCOMM 接收数据不完整!该如何解决   SPCOMM 接收数据不完整!我作了一个 读取地磅数据的程序,是用spcomm接收的! 总共有五台地磅,其他4台地磅数据读取都正常.但是有一台接收数据的时候,总是接收不到完整的数据,基本上小于100的数据都读不到,比如:地磅上显示1234,但是接收到的数据是12.  地磅上显示60,接收不到数据. 有时地磅上什么东西都没有,但是显示接收到 5 . 这个地磅用原来硬件供应商提供的程序可以正常工作.用我写的程序,偶尔也能正常读到数据(用程序测试了半天,有

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原文网址:http://www.it165.net/pro/html/201309/7170.html 想保存成绩.记录得分.保存账号密码等等?数据持久性可以做到这一点!这篇文章通过简单的程序,来分享一下如何使用plist来保存和读取数据,以供大家参考学习. 一.程序的主要功能 1. xib文件如图1所示. 图 1 2. 通过“保存”按钮将4个textField(ID.Name.Age.Class后面的输入框)的内容保存到plist文件中. 3.通过“读取”按钮将plist中的内容分别读取到4个

本文在linux环境下编译live555工程,并用cgdb调试工具对live555工程中的testProgs目录下的openRTSP的执行过程进行了跟踪分析,直到将从socket端读取视频数据并保存为对应的视频和音频数据为止. 进入testProgs目录,执行./openRTSP rtsp://xxxx/test.mp4 对于RTSP协议的处理部分,可设置断点在setupStreams函数中,并跟踪即可进行分析. 这里主要分析进入如下的while(1)循环中的代码 void BasicTaskS

其实网上已经有许多python语言书写的串口,但大部分都是python2写的,没有找到一个合适的python编写的串口助手,只能自己来写一个串口助手,由于我只需要串口能够接收读取数据就可以了,故而这个串口助手只实现了数据的接收读取. 创建串口助手首先需要创建一个类,重构类的实现过程如下: #coding=gb18030 import threading import time import serial class ComThread: def __init__(self, Port='COM3

一.可能需要的软件:1.虚拟串口vspd(Virtual Serial Port Driver,用来在电脑上虚拟出一对串口,模拟通讯. 2.友善串口调试助手,用来发送.读取数据. 二.思路1.查询本机所有的串口 2.判断需要的串口是否存在本机的串口中 3.设置串口的参数,如波特率.奇偶校验等. 4.打开串口, 5.通过串口读取数据,处理数据 6.关闭当前窗口时,将串口一并关闭. 7.可以写一个定时器,来循环执行1.2两步,并判断串口是否打开,以保持串口通讯正常. 三,代码 1.查询本机所有的串口

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

当客户端从Kudu的表中读取数据时,必须首先建立需要连接的系列tablet服务器. 通过执行tablet发现过程(如上所述)来确定包含要读取的主关键字范围的tablet的位置(读取不必在领导者tablet上发生,除非用户明确选择该选项).tablet随后使用扫描程序基于行集合(RowSets)和相关撤销(UNDO)或重做(REDO)增量记录生成最终行.首先,tablet必须确定包含基本记录的行集合(RowSet).然后扫描MemRowSet以及一个或多个DiskRowSets.最后,tablet

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第十节: SocketChannel读取数据过程 我们第三章分析过客户端接入的流程, 这一小节带大家剖析客户端发送数据, Server读取数据的流程: 首先温馨提示, 这一小节高度耦合第三章的第1, 2节的内容, 很多知识这里并不会重复讲解, 如果对之前的知识印象不深刻建议恶补第三章的第1, 2节的内容之后再学习这一小节 我们首先看NioEventLoop的processSelectedKey方法: private void processSelect

本文在linux环境下编译live555工程,并用cgdb调试工具对live555工程中的testProgs目录下的openRTSP的执行过程进行了跟踪分析,直到将从socket端读取视频数据并保存为对应的视频和音频数据为止. 进入testProgs目录,执行./openRTSP rtsp://xxxx/test.mp4 对于RTSP协议的处理部分,可设置断点在setupStreams函数中,并跟踪即可进行分析. 这里主要分析进入如下的while(1)循环中的代码 void BasicTaskS

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor

最近要做系统集成,需要从串口读取数据,随学习一下相关知识: 以下是从串口读取数据 public static void Main() { SerialPort mySerialPort = new SerialPort("COM1"); mySerialPort.BaudRate = ; mySerialPort.Parity = Parity.None; mySerialPort.StopBits = StopBits.One; mySerialPort.DataBits = ; m

目录 从Excel读取数据进行百度搜索 从CSV读取数据进行百度搜索 从XML读取数据进行登录操作 附:其他学习资料(<xml.etree.ElementTree模块>.<python读取xml文件>) 一.从Excel读取数据进行百度搜索 封装读取方法: import xlrd from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By class rdExcel(): def __init

从文件中读取数据 在TensorFlow中进行模型训练时,在官网给出的三种读取方式,中最好的文件读取方式就是将利用队列进行文件读取,而且步骤有两步: 把样本数据写入TFRecords二进制文件 从队列中读取 TFRecords二进制文件,能够更好的利用内存,更方便的移动和复制,并且不需要单独的标记文件 下面官网给出的,对mnist文件进行操作的code,具体代码请参考:tensorflow-master\tensorflow\examples\how_tos\reading_data\conve

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考. 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:

问题:当用QT中的serial->readAll()的时候,不会把全部的数据一次性都读取出来,而是阶段性的.原因是因为当串口有信号时候,readyRead()信号就会被抛出,那么一帧完整的数据帧就可能被分多次接收进来,会影响一些后续的操作. 解决方法: 1.通讯双方提前定义好帧头和帧尾,方便进行校验.当检测到到帧头和帧尾,才认定一帧数据时完整的. 2.在readyRead()信号抛出后,再readAll()函数前使用延时函数,等待一帧数据完全发送完成. /* 以下只是部分代码 */ #inclu