第36章     SDIO—SD卡读写测试 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>以及SD简易规格文件<Physical Layer Simplified Specificatio

Libgdx实现异步加载网络图片并保存到SD卡或者data/data目录下边,当本地有图片的时候,直接从本地读取图片,如果本地没有图片,将从服务器异步加载图片 package com.example.libgdx_net; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import ja

通常情况下多数应用程序都会将缓存的位置选择为 /sdcard/Android/data/<application package>/cache 这个路径.选择在这个位置有两点好处:第一,这是存储在SD卡上的,因此即使缓存再多的数据也不会对手机的内置存储空间有任何影响只要SD卡空间足够就行.第二,这个路径被Android系统认定为应用程序的缓存路径,当程序被卸载的时候,这里的数据也会一起被清除掉,这样就不会出现删除程序之后手机上还有很多残留数据的问题. //路径例如: /SD卡/Android/

本是个很简单的topic,但无奈的是很多客户都没有实现.所以只能写一个guide给客户,让他们依葫芦画瓢. 在SD卡上实现hive以及实现binfs最精髓的思想是,在boot stage 1依次加载sd bus driver, sd host driver,而sd host driver会根据总线枚举的结果来加载sd或者mmc的client driver.这个driver就是sd_memory.dll. 另外就是要保证sd memory的驱动得在boot stage 2之前完成加载,不然就不能取

package com.sdmadik; import java.io.*; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.*; import android.view.View.OnClickListener; import android.widget.*; public class FileUse extends Activity { // GUI controls EditText t

data.table 1.生成一个data.table对象 生成一个data.table对象,记为DT. library(data.table) :],V3=round(rnorm(),),V4=:) DT ##     V1 V2      V3 V4 ##  :    A   ##  :    B - ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B   ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B - ##  :    C   ## : 

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

SD卡相关CMD命令 ;//卡复位 ; ;//命令9 ,读CSD数据 ;//命令10,读CID数据 ;//命令12,停止数据传输 ;//命令16,设置SectorSize 应返回0x00 ;//命令17,读sector ;//命令18,读Multi sector ;//命令23,设置多sector写入前预先擦除N个block ;//命令24,写sector ;//命令25,写Multi sector ;//命令41,应返回0x00 ;//命令55,应返回0x01 ;//命令58,读OCR信息 ;

上一篇讲述了data.table数据分析的一些基本方法,但是最近在用作数据分析时,发现在面对一些复杂场景时,这些基本的用法已经不能满足业务需求了,所以此篇就介绍data.table更进一步的用法. 先构建一个数据集,用于测试 name1 <- c("Bob","Mary","Jane","Kim") weight <- c(60,65,45,55) height <- c(170,165,140,135) b

很多刚进入实验室的同学对实验数据的标准差(SD)与标准误(SE)的含义搞不清,不知道自己的数据报告到底该用SD还是SE.这里对这两个概念进行一些介绍. 标准差(SD)强调raw data的Variation,而标准误(SE)强调平均数的可信程度.例如在毒理学实验中,可能少数个体出现不良反应也很重要,需要给予关注,因此这时SD比SE更重要.而在一般的生物实验中,如果我们主要关心的不是少数样本的特殊反应(即个别情况),我们主要关心的是整个群体对的平均状况,需要了解整体数据的可信度时,SE比SD更重要

SVD奇异值分解: SVD是一种可靠的正交矩阵分解法.可以把A矩阵分解成U,∑,VT三个矩阵相乘的形式.(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方阵,U,VT必定是正交阵,S是对角阵<以奇异值为对角线,其他全为0>)  用途:  信息检索(LSA:隐性语义索引,LSA:隐性语义分析),分解后的奇异值代表了文章的主题或者概念,信息检索的时候同义词,或者说同一主题下的词会映射为同一主题,这样就可以提高搜索效率 数据压缩:通过奇异值分解,选择能量较大的前N个奇异值来代替所有的数据信息,这样可以降低

连接mongodb:(mongo命令打开的是一个javascript shell.所以js语法在这里面都行得通)mongo 192.168.18.xx:27088/ups -uusername -ppassword mongo  192.168.6.4:27017/admin -u root -p 123456 帮助:help db.help()db.mycoll.help() 切换或创建数据库:use testdb 创建集合:db.createCollection("mycollection&

单机搭建Android开发环境,第一篇重点介绍了如何优化Windows 7系统,以提高开发主机的性能并延长SSD的使用寿命.第二篇重点介绍了基于VMWare安装64位版的Ubuntu 12.04,并安装sshd.vim和samba.本篇将重点介绍VMWare配置的优化以及Ubuntu 12.04系统的优化,进一步减少对SSD无谓的写操作并提高Ubuntu的开机启动速度和运行性能.最终优化的结果,在SSD上启动Ubuntu 12.04,大概不到9秒. 首先通过修改*.vmx配置文件,取消生成日志,

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

XAPP906 Supporting Multiple SD Devices with CoolRunner-II CPLDs There has been an increasing demand to add multiple Secure Digital (SD) devices in a single system. Whether the system application calls for a combination of SD memory ports, 802.11 SDIO

PS:最近一阵子都在为考试复习...坑爹的计算机网络,复习了3天,最后该不会的还是不会...明天还考英语...真蛋疼... 学习内容: 1.使用SQLite数据库来保存数据... SQLite:   SQLite一个轻量级的数据库,数据库这东西就是为了保存大量数据而存在的一个工具,SQLite支持SQL语言,其实和Mysql差不多,语句基本都是一样的,增删改查也非常的方便...SQLite独立性非常的好,使用SQLite不需要安装...不依赖与任何的引擎就可以独立的去执行...感觉这一点还是非常

这一篇文章,是总结一下WCF技术,以及基于这个技术发展出来的几个典型应用场景,并且我将尝试对这些不同的WCF实现的原理进行一些比较分析. 关于WCF这个技术的基本概念,如果你不是很清楚,可以参考一下有关的文档 微软开发者中心 http://msdn.microsoft.com/en-us/netframework/aa663324 我的博客中先前也有很多这方面的介绍 http://zzk.cnblogs.com/s?w=blog%3achenxizhang+wcf&p=1 言归正传,我将先概括一

暑假集训虽然很快乐,偶尔也会比较枯燥,,这个时候就需要自娱自乐... 然后看hdu的排行榜发现,除了一些是虚拟测评机的账号以外,有几个都是AC自动机器人 然后发现有一位作者是用网页填表然后按钮模拟,,,默默噗噗的笑了... 先来晒一下排行榜 要模拟网页,,当然POST大法好啊,直接模拟发送POST数据不就好了咩,,搞填表啥的多麻烦,完全可以写一个程序后台自动跑. 然后他说了一句AC率能达到50%以上的爬虫也是挺吊的,,于是激起了我试一试的决心(我是不是很wuliao)... 先解释一下POST大

library(ggplot2) ############################################# # summarySE ############################################# ## Summarizes data. ## Gives count, mean, standard deviation, standard error of the mean, and confidence interval (default 95%).

(原创作品,欢迎转载,注明出处,谢谢:http://www.cnblogs.com/binxindoudou/admin/EditPosts.aspx?postid=3213645) 1.原理分析的博客:cocos2d-x屏幕适配原理分析  cocos2d-x屏幕适配新解 2.cocos2d-x 在4inch模拟器下面也只显示960 * 640的问题 (设置Default@2x.png跟 Default-568h@2x.png) 3.Cocos2d-x-API-详解-CCFileUtils 4.