W25Q128读写问题

jason__yu 2018-05-30 08:43:50
用430加该芯片储存数据,正常操作读写没有问题,每次存储的数据在被读出后,新一次实验前都会擦除整片数据,不存在覆盖问题,但是偶尔会出现做完一次实验后单片机休眠几个小时后再次存入数据可能会出现数据错误。错误数据的形式跟芯片没有擦除覆盖后的数据很像。请问该芯片的整片芯片的擦除指令是否会有遗漏的情况,或者是别的其他问题
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qq_43843703 2019-05-10
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这么好的东西,不错不错好东西。。。。。
btchengzi0 2018-08-14
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发送擦除指令后,要读状态寄存器,直到busy位变为0才开始写。
内容概要:本文介绍了一个基于Python的WGAN-LSTM混合模型,用于解决复杂时间序列预测问题。该模型结合瓦瑟斯坦生成对抗网络(WGAN)与长短期记忆网络(LSTM),利用LSTM捕捉时间序列中的长期依赖和动态趋势,通过WGAN的生成器与评价器对抗训练,使预测结果不仅贴近真实值,还能更好地保留数据分布特征,如波动性、尖峰和异常变化。项目采用PyTorch实现,涵盖数据预处理、滑动窗口构建、标准化、条件生成器与评价器设计、梯度惩罚机制、联合损失优化及模型评估全流程,并支持多变量输入与不确定性建模,适用于非线性、非平稳、高波动场景的单步预测。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习背景,熟悉PyTorch框架,从事时间序列分析、AI建模或数据科学相关工作的研究人员、工程师及高校学生(建议有1年以上相关经验); 使用场景及目标:①应用于金融价格、电力负荷、设备传感、市场需求等高波动时间序列的精准预测;②实现对未来不确定性的量化表达,支持风险评估、区间预测与情景模拟;③提升传统回归模型对异常波动的识别能力,优化预警与决策系统; 阅读建议:本文提供完整代码结构与核心实现片段,建议结合完整项目代码、数据集和博客文档进行复现与调试,重点关注对抗训练稳定性、梯度惩罚实现及多损失权重平衡策略,以深入掌握WGAN-LSTM在时序建模中的工程应用细节。

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