python循环队列

① python中count能否计算循环队列长度

即循环队列中的元素数量。使用 hadIndex 和 count 可以计算出队尾元素的

② Python培训课程哪家好

不同机构课程安排不同，每个人需求不一样，选择上也是存在差异，建议根据自身需求，实地体验一下。
课程安排：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

③ 循环队列-实现

姓名：张钰 学号：21011210154 学卖厅院：通信工程学院

【嵌牛导读】循环队列是对前文提出的简单队列的改进，能减少对存储空间的浪费。

【嵌牛鼻子】循环队列

【嵌牛提问】循环队列如何实现

【嵌牛正文】

循环队列也是一种线性数据结构，其操作表现基于先进先出原则，并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。循环队列的一个好处是可以利用这个队列之前用过的空间。在上文提出的队列中，只要队列满仿李了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环队列，我们能使用中大隐这些空间去存储新的值，减少对存储空间的浪费。

我们可以使用固定大小的数组和两个指针来指示起始位置和结束位置，来实现循环队列，基本思路如下：

1、队列为空状态时，两个指针 head = tail = -1

2、入队操作：如果入队前是空的，则将head 和 tail 都向右移一位，使得下标变为为0；否则只需右移tail

3、出队操作：如果出队时队列不为空，且只剩最后一个元素，即head == tail，则令head = tail = -1；否则只需右移head

4、队列首元素：只要队不为空，head指向队首元素

5、队列尾元素：只要队不为空，tail指向队尾元素

6、判定队列为空：指针 head = tail = -1，此时为空

7、判定队列为满：tail右移发现与head重合，则没有地方放入新的元素，此时为满

python实现：

④ Python数据结构-队列与广度优先搜索（Queue）

队列（Queue） ：简称为队，一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入操作，而在表的另一端进行删除操作的线性表。
我们把队列中允许插入的一端称为 “队尾（rear）” ；把允许删除的另一端称为 “队头（front）” 。当表中没有任何数据元素时，称之为 “空队” 。

广度优先搜索算法（Breadth First Search） ：简称为 BFS，又译作宽度优先搜索 / 横向优先搜索。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始，沿着树的宽度遍历树或图的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。

广度优先遍历 类似于树的层次遍历过程 。呈现出一层一层向外扩张的特点。先看到的节点先访问，后看到的节点后访问。遍历到的节点顺序符合“先进先出”的特点，所以广度优先搜索可以通过“队列”来实现。

力扣933

游戏时，队首始终是持有薯仔的人
模拟游戏开始，队首的人出队，之后再到队尾（类似于循环队列）
传递了num次之后，将队首的人移除
如此反复，直到队列中剩余一人

多人共用一台打印机，采取“先到先服务”的队列策略来执行打印任务
需要解决的问题：1 打印系统的容量是多少？2 在能够接受的等待时间内，系统可容纳多少用户以多高的频率提交打印任务？

输入：abba
输出：False
思路：1 先将需要判定的词从队尾加入 deque; 2从两端同时移除字符并判断是否相同，直到deque中剩余0个（偶数）或1个字符（奇数）

内容参考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/

⑤ Python协程之asyncio

asyncio 是 Python 中的异步IO库，用来编写并发协程，适用于IO阻塞且需要大量并发的场景，例如爬虫、文件读写。

asyncio 在 Python3.4 被引入，经过几个版本的迭代，特性、语法糖均有了不同程度的改进，这也使得不同版本的 Python 在 asyncio 的用法上各不相同，显得有些杂乱，以前使用的时候也是本着能用就行的原则，在写法上走了一些弯路，现在对 Python3.7+ 和 Python3.6 中 asyncio 的用法做一个梳理，以便以后能更好的使用。

协程，又称微线程，它不被操作系统内核所管理，而完全是由程序控制，协程切换花销小，因而有更高的性能。

协程可以比作子程序，不同的是，执行过程中协程可以挂起当前状态，转而执行其他协程，在适当的时候返回来接着执行，协程间的切换不需要涉及任何系统调用或任何阻塞调用，完全由协程调度器进行调度。

Python 中以 asyncio 为依赖，使用 async/await 语法进行协程的创建和使用，如下 async 语法创建一个协程函数：

在协程中除了普通函数的功能外最主要的作用就是：使用 await 语法等待另一个协程结束，这将挂起当前协程，直到另一个协程产生结果再继续执行：

asyncio.sleep() 是 asyncio 包内置的协程函数，这里模拟耗时的IO操作，上面这个协程执行到这一句会挂起当前协程而去执行其他协程，直到sleep结束，当有多个协程任务时，这种切换会让它们的IO操作并行处理。

注意，执行一个协程函数并不会真正的运行它，而是会返回一个协程对象，要使协程真正的运行，需要将它们加入到事件循环中运行，官方建议 asyncio 程序应当有一个主入口协程，用来管理所有其他的协程任务：

在 Python3.7+ 中，运行这个 asyncio 程序只需要一句： asyncio.run(main()) ，而在 Python3.6 中，需要手动获取事件循环并加入协程任务：

事件循环就是一个循环队列，对其中的协程进行调度执行，当把一个协程加入循环，这个协程创建的其他协程都会自动加入到当前事件循环中。

其实协程对象也不是直接运行，而是被封装成一个个待执行的 Task ，大多数情况下 asyncio 会帮我们进行封装，我们也可以提前自行封装 Task 来获得对协程更多的控制权，注意，封装 Task 需要 当前线程有正在运行的事件循环 ，否则将引 RuntimeError，这也就是官方建议使用主入口协程的原因，如果在主入口协程之外创建任务就需要先手动获取事件循环然后使用底层方法 loop.create_task() ，而在主入口协程之内是一定有正在运行的循环的。任务创建后便有了状态，可以查看运行情况，查看结果，取消任务等：

asyncio.create_task() 是 Python3.7 加入的高层级API，在 Python3.6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。

通常，一个含有一系列并发协程的程序写法如下（Python3.7+）：

并发运行多个协程任务的关键就是 asyncio.gather(*tasks) ，它接受多个协程任务并将它们加入到事件循环，所有任务都运行完成后会返回结果列表，这里我们也没有手动封装 Task，因为 gather 函数会自动封装。

并发运行还有另一个方法 asyncio.wait(tasks) ，它们的区别是：

⑥ 非递归算法，以孩子兄弟为存储结构的计算树的深度 这个程序什么意思 该怎么理解

首先树的儿子会有很多的，为了解决儿子很多且不定的情况：
也采用二叉树的存储结构类型，但做了一点改进：
左节点vp表示大儿子，右节点hp表示兄弟，这样“树”就变成“二叉树”
的结构了。 右节点串在一起，表示同一层。
另要搞懂队列，是数组做的循环队列qu[ ], 头front ,尾rear;
又增加一个数组 level [ ]是队列qu[ ]的辅助单元, 存放 队列节点的层号，两数组
下标是一一对应的；
这两个概念是基础，一定要懂。不懂是看不下去的。
算法的核心：
1. 用队列的方法遍历所有节点，从队列中取出一个节点指针进行访问，同时
取出层号，并把这个节点的所有子节点及它的层号放入队列镇芹，以便以后取出访问;
为了启动遍历，初始队列须压入根节点；
2. 遍历时知道这个节点层号(m)，御衫毕就可比较，最大值(max)就是树的深度。
3. 遍历访问一个节点时，左节点vp就是大儿子，属下一层，层号是m+!,
右节点开始就是同层兄弟（第二个while就是)，须压入队列，层号仍是m+1;
4. 反复循环取出队列中节点进行访问（直到为空），并把它的把有儿子塌友压入队列
以便再次访问；

这个经典算法，不复杂， 有不明白的再追问

⑦ python-数据结构 循环队列的实现 设计循环队列

Leet Code 原题链接
Leet Code 原题动画演示视频
设计你的循环队列实现。 循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于 FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。

循环队列的一个好处是我们可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环队列，我们能使用这些空间去存储新的值。

你的实现应该支持如下操作：

Design your implementation of the circular queue. The circular queue is a linear data structure in which the operations are performed based on FIFO (First In First Out) principle and the last position is connected back to the first position to make a circle. It is also called "Ring Buffer".

One of the benefits of the circular queue is that we can make use of the spaces in front of the queue. In a normal queue, once the queue becomes full, we cannot insert the next element even if there is a space in front of the queue. But using the circular queue, we can use the space to store new values.

Your implementation should support the following operations:

我们仔细研究一下 Leet Code 原题动画演示视频 这一个视频，发现来判断队空和队满的条件。假定我们有两个指针，分别为头指针head和尾指针tail。

⑧ 如何在后台部署深度学习模型

搭建深度学习后台服务器

我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。

为此，我们将使用:

• KerasRedis(内存数据结构存储)

• Flask (Python的微web框架)

• 消息队列和消息代理编程范例

本篇文章的整体思路如下：

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。

第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列



测试和原文的命令一致。




第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API

文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。





第四部分：实现可扩展的Keras REST API

首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图

让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。

为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_server.py中使用的常量.




我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为0.25秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。

让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:





在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:





Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。

为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。

base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。

预处理图片





我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。

从那里我们将定义我们的分类方法





classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。

在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个操作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。

加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。

加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）





在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。

从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。

在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。

接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。

我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。

让我们完成循环和函数

在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。

我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点





稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。

我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。

在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。

如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。

接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。

让我们轮询服务器以返回预测

我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。

否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。

为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器

第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。

第五部分：启动可伸缩的Keras REST API

要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:

• redis-server



然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:

• python run_keras_server.py



另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。

第七部分：使用cURL访问Keras REST API

使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有94.6%自信的小猎犬。

• curl -X POST -F [email protected] 'http://localhost:5000/predict'



你会在你的终端收到JSON格式的预测:

• {"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}



第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求

如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。

让我们回顾一下simple_request.py

• # import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"



我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。

我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。

让我们加载图像并发送到服务器:

• # load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")



我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。

第七部分：运行简单的请求脚本

编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。

• python simple_request.py



使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果

第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项

如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。

记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。

使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。

⑨ python内定的历史记录是多少

python内虚蚂定的历凯哪史记录是20条。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉差孙埋多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

⑩ ec600模组入网又休眠

使用rt thread系统里的EC200驱动包+web client做一个物联网项目，之前开发的时候一直都是用的EC600S模块，看起来挺好的，没什么大问题，后来量产的时候不小心买了EC600N焊上去了，之前也听厂家的技术支持说应该是完全一样的，可是就掉进了这个坑里。

故障现象：

模块的net_status和net_mode灯的状态不太对，模块开机后的最终状态有时候net_mode常亮，net_status灭掉，或者net_status一直在慢闪，net_mode一直熄灭。甚至有时候我的应用可以先从服务器拿一包数据，然后又挂掉再也连不上了。

分析：

上述这两种状态都不在文档描述中，打at client去看，你发什么它都是直接回显，比如发AT+CPIN?它就直接回，而不是回OK或者错误,所以初步判断是模块进入了一个错误的状态。那么能让模块进入错误状态无非就是以下几种情况：

睡眠或者开机、重启的姿势不对
或者在模块初始化之前我的应用代码把它搞死了。但是之前用EC600S开发都是好的，而且一般应用代码不太能把模块搞到错误状态，这种可能性比较低。
排查：

针对第二种情况，排查很简单，先把应用软件去掉看看。故障依旧，所以继续排查1.

在EC200的驱动包里要配置开机引脚，状态引脚，睡眠引脚。无论是开发什么东西，一般睡眠这种状态是最容易出问题的，包括x86开发，usb设备开发，屡见不鲜，所以首先把睡眠去掉了（-1），但是故障依旧。

刚开始我始终没有怀疑状态引脚，因为它是个输入，只是判断一下模块有没有开机，感觉不会有什么问题，所以绕来绕去一直没有去动它。直到看到了有个哥们遇到了类似的问题：

RT-Thread-at_device 没有使用power pin 导致的网络异常 bugRT-Thread问答社区 - RT-Thread

这个问题其实我之前用EC600S的时候好像也遇到了，但是我并不用ping，应用也没有问题，所以也没去管他。不过这倒提醒了可以去试试，于是把开机状态也改成-1，居然就好了。

 

电源引脚我没去动它，模块是需要有一个开机时序的，我看它的初始化代码里也有去动电源引脚重新开机之类的。

希望其他掉在坑里的小伙伴可以看到我这篇帖子，少走点弯路。

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【C语言】一个好用的循环队列与使用示例（以EC200/600为例的AT框架）
目录1.前言2.结论3.循环队列3.1写队列到队列头3.2从尾部读读队列3.3获取当前队列内数据数量3.4清空队列3.5两个重要结构体4.效果与示例4.1三个读队列线程4.2 AT框架写队列与EC200初始化4.3 AT框架读队列4.4 EC200维持TCP长连接5.下载5.1 循环队列5.2 AT框架+EC200的TCP长连接（与EC600通用） 1.前言 上一篇：https://blog.csdn.net/ylc0919/article/details/111050124 自从之前说要发二代框架，不知不
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阿里云在线温湿度-小熊派qpython（综合展示）
需要用到的东西： 小熊派的ec100y开发板； i2c的温湿度传感器（我这里用的sht31，其他的也可以，自行修改代码）； 阿里云账号； 接线：用到3.3v，GND，i2c的SCL和SDA 阿里云显示展示： app展示： 代码： # 包引用部分 import log from aLiYun import aLiYun import ujson import utime from machine import I2C import pm # 用户变量区域 # 上传间隔(单..
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EC600N-AT 软件包笔记
INIT_DEVICE_EXPORT(ec200x_device_class_register); 开辟struct at_device_class结构体 进入at_device_class_register 怎么跳转到的static int ec200x_init(struct at_device *device) at_device_class_registe执行完后到 INIT_APP_EXPORT(ec200x_device_register); static int ec200x_device_r
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open方案、openCPU-EC600、L610设计应用总结
OPEN CPU模组设计应用总结 咸鱼NO FASHION 根据实际项目需求选择最优的设计方案，是一名合格硬件工程师的基本功。 背景与优缺点说明： 对于物联网项目，大多数公司或者产品需更为便宜方案，因此在物联网项目中open CPU方案迎来黄金发展期。物联网项目本身就需要无线通信模组，通信模组开放一定IO口和通信接口，优点可以解决目前广大用户主控MCU短缺的痛点，降低开发成本；缺点IO口和通信接口使用相对于主控MCU不够灵活，接口相对较少。 软件方面： 支持open C和open Python（
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Quectel EC800N-CN 小尺寸物联网首选LTE Cat 1模块[移远通信]
EC800N-CN是移远通信专为M2M和IoT领域而设计的LTE Cat 1无线通信模块，支持最大下行速率10 Mbps和最大上行速率5 Mbps，超小封装，超高性价比。 EC800N-CN采用镭雕工艺，镭雕工艺具有外观更好看、金属质感强、散热更好、信息不容易被抹除、更能适应自动化需求等优点。 EC800N-CN内置丰富的网络协议，集成多个工业标准接口，并支持多种驱动和软件功能（如Windows7/8/8.1/10、linux、Android等操作系统下的USB虚拟串口驱动）；极大地拓展了其在M
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EC600S串口通信
EC600S有两个串口通信口，TX0/RX0;TX2/RX2,分别对应程序中的UART0 - DEBUG PORT和UART2 – MAIN PORT。运行本例程， 需要通过串口线连接开发板的 MAIN 口和PC，在PC上通过串口工具打开 MAIN 口，并向该端口发送数据，即可看到 PC 发送过来的消息。 （可通过串口转usb口，把TX2/RX2分别与转usb口的RX/TX连接到电脑上即可） """ 运行本例程，需要通过串口线连接开发板的 MAIN 口和PC，在PC上通过串口工具 打开 MAIN 口，并向
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移远EC20/600系列TCP发送可变长度数据的结束标志！
移远EC20/600系列TCP发送可变长度数据的结束标志！
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移远ec200/600的使用
移远ec200、ec600的使用： linux2.6.22 pppd-2.4.4 ec600s 参考的是ec200s的拨号相关文档： 1:/driver/usb/serial/option.c更改了4个位置，并没 有严格按照ec200s的指导文档来（2.6.30以上、3.0以上内核还会涉及wwan、qcserial相关文件，看相关文档） 2：内核config USB_SERIAL=y USB_USBNET=y USB_NET_CDCETHER=y （还没搞清楚...
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EC600U
ec600u，tcp client 断线重连
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最新发布 STM32+USART+DMA+EC600N调试
在stm32Cube中，打开DMA发送中断和接收中断，打开usart全局中断。主要调试功能：（1）使用DMA发送固定长度数据给串口，（2）使用DMA接收不定长度帧数据。（1）利用DMA传输，发送固定大小数据 换成 包装代码如下： （2）利用DMA传输，接收大小可变的数据利用串口空闲中断，识别一帧的数据，参考链接： 注意：空闲中断结束后，记得重新开启DMA接收。指令解析 AT执行逻辑 每个AT指令执行成功，则继续下一条，如果本条AT指令执行失败，则重复执行，最多执行10次，如果10全部失败，则本轮结束
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