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青葱少年 2016-12-20 11:21:41
老大要求写个串口通信,只需要写一个对外发送数据单向控制的小程序,就是按个键盘上的对应按键就开个对应颜色的灯(总共3个灯),老大说这个10来行就解决了,然而我现在连串口怎么用都不知道,求各位大大帮忙写一下。

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青葱少年 2016-12-20
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引用 7 楼 qq_28986643 的回复:
[quote=引用 6 楼 qq_33549217 的回复:] [quote=引用 5 楼 qq_28986643 的回复:] [quote=引用 4 楼 qq_33549217 的回复:] [quote=引用 3 楼 qq_28986643 的回复:] 按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
对 我就是调用接口这个不会写啊,怎么调用?[/quote]这个你可以和C那边沟通一下呀,看他们怎么给你提供,你也能知道如何去调用,不可能随便就调用的吧[/quote] C那边也是跟我一样,小白一个,我们都是来公司实习的,才一个星期,完全不知道怎么搞啊。。。[/quote]呃呃 好吧,你看看这个吧 http://blog.csdn.net/ly131420/article/details/9110725[/quote] 看得不是很懂。。第三步的操作就看不懂了,第四步是C的吧
roger-jie 2016-12-20
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引用 6 楼 qq_33549217 的回复:
[quote=引用 5 楼 qq_28986643 的回复:] [quote=引用 4 楼 qq_33549217 的回复:] [quote=引用 3 楼 qq_28986643 的回复:] 按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
对 我就是调用接口这个不会写啊,怎么调用?[/quote]这个你可以和C那边沟通一下呀,看他们怎么给你提供,你也能知道如何去调用,不可能随便就调用的吧[/quote] C那边也是跟我一样,小白一个,我们都是来公司实习的,才一个星期,完全不知道怎么搞啊。。。[/quote]呃呃 好吧,你看看这个吧 http://blog.csdn.net/ly131420/article/details/9110725
青葱少年 2016-12-20
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引用 5 楼 qq_28986643 的回复:
[quote=引用 4 楼 qq_33549217 的回复:] [quote=引用 3 楼 qq_28986643 的回复:] 按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
对 我就是调用接口这个不会写啊,怎么调用?[/quote]这个你可以和C那边沟通一下呀,看他们怎么给你提供,你也能知道如何去调用,不可能随便就调用的吧[/quote] C那边也是跟我一样,小白一个,我们都是来公司实习的,才一个星期,完全不知道怎么搞啊。。。
roger-jie 2016-12-20
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引用 4 楼 qq_33549217 的回复:
[quote=引用 3 楼 qq_28986643 的回复:] 按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
对 我就是调用接口这个不会写啊,怎么调用?[/quote]这个你可以和C那边沟通一下呀,看他们怎么给你提供,你也能知道如何去调用,不可能随便就调用的吧
青葱少年 2016-12-20
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引用 3 楼 qq_28986643 的回复:
按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
对 我就是调用接口这个不会写啊,怎么调用?
roger-jie 2016-12-20
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按键盘应该有返回你按键用switch判断然后调用控制灯的接口,应该是这样
青葱少年 2016-12-20
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引用 1 楼 qq_28986643 的回复:
就是按个键盘上的对应按键就开个对应颜色的灯(总共3个灯) 虽然我不是很明白 不过我觉得这个应该可以用switch解决呀
这个是对应一个单片机控制的灯,单片机那边好像也要用C写个对应程序,不过那个不关我的事,这里就是说写个控制程序,然后具体怎么搞我也不清楚,我现在都还在学习面向对象中。。。
roger-jie 2016-12-20
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就是按个键盘上的对应按键就开个对应颜色的灯(总共3个灯) 虽然我不是很明白 不过我觉得这个应该可以用switch解决呀
新手求助RBF神经网络数据预测问题-数据.xls 本程序用前六个数据预测下一数据,前200组数据用于训练,用后80组数据进行预测,可预测结果为一个值,请大家指教: 源程序为: clc clear close all %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %每五个数据整合, x=xlsread; n=length m=5; sum=0; j=1; x1=zeros); for k=1:m:n     for i=k:         sum=sum x;     end     x1=sum;     j=j 1;     sum=0; end j t=1:; figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %归一化处理 [x2,mint,maxt] = premnmx figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %输入数据 for k=1:1:200     p_train=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; 5*6     t_train=x2; 5*1 end     p_train=p_train'; %6*195     t_train=t_train'; %1*195 for z=1:1:81     p_test=[x2 x2 x2 x2 x2 x2];     t_test=x2; end      p_test=p_test';      t_test=t_test'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %建立 RBF 网络                      goal = 0.0001;                     % 训练误差的平方和 spread = 0.01;                     % 此值越大,需要的神经元就越少 MN = size;              % 最大神经元数 DF = 1;                            % 显示间隔 net = newrb; data_out=sim p_mse=mse figure plot hold on plot title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %预测并作图 y=sim y_mse=mse figure plot; hold on; plot title; legend;
新手求助RBF神经网络数据预测问题-历史开奖数据.xlsx 本程序用前六个数据预测下一数据,前200组数据用于训练,用后80组数据进行预测,可预测结果为一个值,请大家指教: 源程序为: clc clear close all %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %每五个数据整合, x=xlsread; n=length m=5; sum=0; j=1; x1=zeros); for k=1:m:n     for i=k:         sum=sum x;     end     x1=sum;     j=j 1;     sum=0; end j t=1:; figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %归一化处理 [x2,mint,maxt] = premnmx figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %输入数据 for k=1:1:200     p_train=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; 5*6     t_train=x2; 5*1 end     p_train=p_train'; %6*195     t_train=t_train'; %1*195 for z=1:1:81     p_test=[x2 x2 x2 x2 x2 x2];     t_test=x2; end      p_test=p_test';      t_test=t_test'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %建立 RBF 网络                      goal = 0.0001;                     % 训练误差的平方和 spread = 0.01;                     % 此值越大,需要的神经元就越少 MN = size;              % 最大神经元数 DF = 1;                            % 显示间隔 net = newrb; data_out=sim p_mse=mse figure plot hold on plot title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %预测并作图 y=sim y_mse=mse figure plot; hold on; plot title; legend;

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