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使用uc1701x的12864能驱动起来,为什么换乘st7567的就不显示了?
qq_31504203
2015-12-29 02:00:00
这两款12864的驱动不是兼容的吗?而且写的驱动程序跟st7567驱动的12864使用手册上的一样,为什么不显示,换成兼容的液晶就显示?
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使用uc1701x的12864能驱动起来,为什么换乘st7567的就不显示了?
这两款12864的驱动不是兼容的吗?而且写的驱动程序跟st7567驱动的12864使用手册上的一样,为什么不显示,换成兼容的液晶就显示?
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qq_33681223
2016-09-05
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是液晶屏坏了,还是什么的,为什么我也遇到了同样的问题
qq_31504203
2015-12-30
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已经解决了,液晶屏的问题
dceacho
2015-12-29
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需要调对比度?
luma.lcd:Python模块可
驱动
基于PCD8544,HT1621,ST7735,
ST7567
和
UC1701X
的LCD
luma.lcd:Python模块可
驱动
基于PCD8544,HT1621,ST7735,
ST7567
和
UC1701X
的LCD
LCD屏幕
使用
ST7567
G+UC1701E
因项目
使用
到屏幕,做以简单记录备份屏幕
使用
128*64点阵屏型号为
ST7567
G+UC1701E
使用
SPI
驱动
屏幕点阵
显示
原理简述:屏幕为128*64像素点每位(bit)控制一个像素点
使用
LCD_RAM[8][128]数组缓存X轴—128对应0-127 横坐标Y轴—8 对应0-7页 纵坐标函数封装:X轴以像素点为单位写入Y轴以页为单位写入取模大小为1616字符为816汉字为16 * 161个像素点
使用
1bit控制一个字符为8。
大规模数据处理计算引擎Spark2.x教程(含资料)
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark RDD、Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。本套Spark教程不仅面向项目开发人员,甚至对于研究Spark的在校学员,都是非常值得学习的。
LCD
12864
使用
(
驱动
芯片
UC1701x
,四线模式)
LCD
12864
使用
(
驱动
芯片
UC1701x
,四线模式)
鸿蒙开发板Hi3861模拟SPI
驱动
JLX
12864
_LCD(
UC1701X
)_基于code-2.0
鸿蒙开发板Hi3861模拟SPI
驱动
JLX_LCD
12864
显示
屏液晶屏_基于code-2.0-CANARY 2.0支持windows编译与上传,不需要ubuntu编译 环境搭建需要有耐心: https://www.cnblogs.com/txwtech/p/15041927.html 首先学会点亮LED的实验 https://www.cnblogs.com/txwtech/p/15139405.html ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「txwtech」的原创文章,遵
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