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CAN通信数据和远程「建议收藏」

(先来一波操作,再放概念) 远程数据非常相似,不同之处在于: (1)RTR位,数据为0,远程为1; (2)远程由6个场组成:起始,仲裁场,控制场,CRC场,应答场,结束,比数据少了数据场...(3)远程发送特定CAN ID,然后对应IDCAN节点收到远程之后,自动返回一个数据。...,因为远程数据少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到数据; 附上正常模式下,发送数据显示效果...A可以用B节点ID,发送一个Remote frame(远程),B收到A ID Remote Frame 之后就发送数据给A!发送数据就是数据!...由于CAN总线仲裁时,数据发送优先级高于远程,即使有别的节点设备也在发送以B_ID为ID号远程,因为远程除了ID号不同,其他都相同。所以不会造成总线冲突。

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数据学习整理

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 事先声明,本文档所有内容均在本人学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后学习中不合理之处进行修改。...用来标识上一层(网络层)协议。字段值为0x0800表示上层协议为IP协议,字段值为0x0806表示上层协议是ARP协议。该字段长2字节。 Data:该字段是来自网络层数据,在整理数据包时会提到。...字段值不同代表不同类型   ②Control  控制字段,定义LLC类型:信息(I)、监控(S)和无编号(U) SNAP:Sub-network Access Protocol...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出,同一冲突域中所有PC机都会收到该,PC机在接受到后会对该做处理,查看目的MAC字段,如果不是自己地址则做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该。校验通过后会产看type字段,根据type字段值将数据传给上层对应协议处理,并剥离头和尾(FCS)。

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 中数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 中音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现 onAudioReady 方法 , 其中 int32_t numFrames 就是本次需要采样帧数 , 注意单位是音频 , 这里音频就是上面所说...2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中后续采样 , 每都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每采集 8 字节样本 , 总共 numFrames 需要采集...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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tcpip模型中,是第几层数据单元?

每一层都有其独特功能和操作,确保数据可以在不同网络设备间顺利传输。在这四层中,主要在网络接口层发挥作用。网络接口层,也有时被称为链路层或数据链路层,是负责网络物理连接最底层。...这些机制通过在中加入特殊错误检测代码,如循环冗余检查(CRC),来确保数据完整性。除了处理,网络接口层还负责处理物理地址(如MAC地址),以及控制物理媒介访问。...但是,在TCP/IP模型中作用有基本理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输,以及可能出现各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器消息。虽然这个例子中数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型中网络接口层正通过来传输这些数据。...总结来说,作为TCP/IP模型中网络接口层数据单元,对于网络通信至关重要。它们确保了数据能够在不同网络环境中有效且安全地传输。

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如何在 Pandas 中创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据中,数据以表格形式在行和中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中data.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”值作为系列传递。“平均值”值作为列表传递。列表索引是列表默认索引。

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三菱Fx5UMC协议--数据测试

读写D7000 寄存器为例子 7000 十六进制表示方式为 001B58,分配了三个字节,需要倒叙转换581B00 如下指令为读取D7000指令 发送:50 00 00 FF FF 03 00...FF FF 03 00 04 00 00 00 0C 00 各个指令说明 副头部 :5000 指令为5000,响应为D000 网络编号:00 PLC编号:FF IO编号:FF03 模块站号:00 请求数据长度...:0C00 请求数据长度计算为之后所有数据 时钟 :0100 表示等待PLC响应timeout时间 高低位互换,实际为0001 即最大等待时间250ms*1=0.25秒 指令:0104 实际为0401...即为批量读取 (后面单独列出指令) 子指令:0000 值是0表示按字读取(1个字=16位),如果值是1就按位读取 首地址:58 1B 00 实际为001B58 十进制为7000 软元件:表示读取PLC寄存器类型...网络编号:00 PLC编号:FF IO编号:FF03 模块站号:00 应答数据长度:0400 实际为0004 即为4 异常代码:0000 如果正常的话,就是0000 应答数据:0C00 实际为000C

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详细解析以太网、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据协议格式

本文将详细解析以太网、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据协议格式,帮助你更好地理解网络通信中数据格式和结构。图片2....以太网以太网是一种最常用局域网技术,它使用以太网来传输数据。...以太网格式如下: 目的MAC地址(6字节) 源MAC地址(6字节) 类型(2字节) 数据(46-1500字节) CRC(4字节)目的MAC地址:指示数据接收方物理地址。...源MAC地址:指示数据发送方物理地址。类型:表示上层协议类型,如IP、ARP等。数据:传输有效数据。CRC:循环冗余校验,用于检测数据传输中错误。3....控制位:用于指示TCP连接不同状态和控制信息。窗口大小:用于进行流量控制,限制发送方发送数据量。校验和:用于校验TCP数据完整性。紧急指针:用于指示紧急数据位置。

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视频数据处理方法!关于开源软件FFmpeg视频抽学习

视频文件是多媒体数据中比较常见一种,也是入门门槛比较高一个领域。视频数据相关领域任务包括视频物体检测、视频物体追踪、视频分类、视频检索和视频摘要抽取等。 ?...视频数据与图像数据非常类似,都是由像素点组成数据。在视频数据在非音频部分基本上可以视为多(张)图像数据拼接,即三维图像组合。...由于视频数据与图像数据相似性,在上述列举视频领域任务中大都可以借助图像方法来完成。...FFmpeg提供了常见音视频和编解码方式,能够众多音视频格式进行读取,基本上所有的软件都会借助FFmpeg来完成音视频读取操作。...抽取视频场景转换 在视频中可以按照视频镜头切换可以将视频分为不同场景(scene boundaries),为了直观感受可以观看下面一个视频。

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分组时需要求和数据有几十,有快捷方法吗?

问题 - 在我以前文章中,涉及分组依据操作内容,需要聚合(求和等)通常不会太多,因此,手工操作一下也很快,但有朋友还是碰到了需要对几十进行求和问题,这个时候,如果还是手工一项项地设置的话...再回到这个问题,实际就是怎么在分组时,实现批量处理问题,下面直接通过一个简单例子来进行说明(数据就不造几十了,不然不知道该怎么截图,用下面的方法,两跟几十是一样)。...数据如下,针对“订单ID”分组,“数量”和“金额”等字段进行求和: Step 01 分组生成一个求和项 这个时候,我们来看一下其生成步骤代码是什么样子: 显然,...; 2、其中要注意是,原List.Sum([数量])内需要引用是需要求和数据,而不是列名本身,即不是List.Sum("数量"),因此,需要通过Table.Column函数来通过列名获得该数据...; 2、通过List.Transform函数列名进行转换,即加上双引号; 3、通过Text.Combine函数加了双引号列名进行合并; 4、注意加双引号用法

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Mysql 分组函数(多行处理函数),数据求和、找出最大值、最小值、求一平均值。

分组函数还有另外一个名字,多行处理函数 mysql分组函数 count 计数 count(*)不是统计某个字段中数据个数,而是统计总记录条数 count(字段名)表示统计是当前字段中不为null...数据总数量 sum 求和 avg 平均值 max 最大值 min 最小值 分组函数特点 输入多行,最终输出结果是一行。...分组函数自动忽略NULL 分组函数不可直接使用在where子句当中 具体实现语法(例子) //求sal字段总和 select sum(sal) from emp; //求sal字段最大值 select...max(sal) from emp; //求sal字段最小值 select min(sal) from emp; //求sal字段平均值 select avg(sal) from emp; //...求sal字段总数量 select count(sal) from emp; //求总数量 select count(*) from emp; 本文共 175 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟

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Power Query不同标题数据进行合并技巧

降低标题 通过降低标题,这样就能够统一标题,然后进行合并,这样至少数据对应了起来,但是有一个问题,就是如何区分哪些是标题,哪些是真正数据? ?...备注:请把需要作为标题表作为合并时第一个表 3. 合并前添加索引 这里可以利用索引来进行区分,在合并前对于原表进行添加索引以区分标题。 ? 4....筛选并删除不必要数据 只需要把第一行进行标题抬升后再把索引为0给筛选掉,这样就能得到合并后真正数据了。 ?...所以只需要数据列位置一一应,就能够使用索引方式来快速进行合并操作,这里没有涉及到任何需要手动书写M函数,仅仅是在菜单里进行操作。...Query菜单操作表函数 Power Query中M语言3大主要语句结构 Power Query中Excel数据导入介绍 Power Query数据转换方法(From) Power Query

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不同数据来源生存分析比较”补充说明

前面我学徒一个推文:不同数据来源生存分析比较 , 代码细节和原理展现做非常棒,但是因为学徒TCGA数据库知识不熟悉,所以被捉到了一个bug,先更正一下: 有留言说:“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解,请参考:https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载数据为例重新做一次生存分析...(其他来源数据也是一样做法) 回到我数据 和上次一样,先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载...,select_exp.txt是取了想要两种基因数据,因为原数据包含所有基因表达信息,读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...TCGA-4H-AAAK-01A 2.000762 0.18760070 0 348 6 TCGA-5L-AAT0-01A 1.630782 0.82857700 0 1477 第一就是病人

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比较不同单细胞转录组数据normalization方法

使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization,就是因为测序各个细胞样品总量不一样,所以测序数据量不一样,就是文库大小不同,这个因素是肯定需要去除。...对于这样数据,需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...这里选取是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验Tung et al 2017单细胞测序文章数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...) ## 这里直接读取过滤好数据,是一个SCESet对象,适用于scater包 ## http://www.biotrainee.com/jmzeng/scRNA/tung_umi.rds umi...,这里本来应该是每一个样本画boxplot,但是这里样本数量太多了,这样可视化效果很差, 就用PCA方式,看看这表达矩阵是否可以把样本区分开,只有那些区分度非常好normalization方法才是最优

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【车道检测】开源 | TuSimple数据集上可以达到115车道线检测算法,SOTA!

PS:腾讯最近更改公众号推送规则,文章推送不在按照时间排序,而是通过智能推荐算法有选择推送文章,为了避免收不到文章,看完文章您可以点击一下右下角"在看",以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全自动驾驶汽车来说,目前尚未完全解决问题之一是车道检测。车道检测任务方法必须是实时(+30/秒),有效且高效。...本文提出了一种新车道检测方法,它使用一个安装在车上向前看摄像头图像作为输入,并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115/秒)前提下,与现有的SOTA方法相比具有相当竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。 点个“在看”,让我知道你

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可变形卷积在视频学习中应用:如何利用带有稀疏标记数据视频

假设我们有一个视频,其中每个都与其相邻相似。然后我们稀疏地选择一些,并在像素级别上其进行标记,例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本,是否可以使用未标记相邻来提高泛化准确性?具体地说,通过一种使未标记特征图变形为其相邻标记方法,以补偿标记α中丢失信息。...为了解决这个问题,作者使用可变形卷积将未标记特征图变形为其相邻标记特征图,以修补上述固有问题。偏移量就是带标记和未带标记相邻之间优化后特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分,并采用不同扩张方法。该方法优点在于,我们可以利用相邻未标记来增强已标记特征学习,因为相邻相似,我们无需对视频每一进行标记。...该网络结构类似于上面讨论姿势估计网络,但有点复杂。它包括三个部分:1)t实例分割预测;2)t与t +δ之间偏移优化和分割变形;3)特征图聚合,用于最终预测t +δ处实例分割。

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