基于STM32和人工智能的智能农业监测系统

目录

  1. 引言
  2. 环境准备
  3. 智能农业监测系统基础
  4. 代码实现：实现智能农业监测系统
    • 4.1 数据采集模块
    • 4.2 数据处理与分析
    • 4.3 控制系统
    • 4.4 用户界面与数据可视化
  5. 应用场景：智能农业管理与优化
  6. 问题解决方案与优化
  7. 收尾与总结

1. 引言

智能农业监测系统通过结合STM32嵌入式系统和人工智能技术，实现对农田环境的实时监测和数据分析，提升农业生产的效率和管理水平。本文将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现一个智能农业监测系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

  • 开发板：STM32F407 Discovery Kit
  • 调试器：ST-LINK V2或板载调试器
  • 温湿度传感器：如DHT22
  • 土壤湿度传感器：如YL-69
  • 光照传感器：如BH1750
  • 气体传感器：如MQ-135
  • 水泵：用于灌溉控制
  • 电磁阀：用于水流控制
  • 显示屏：如OLED显示屏
  • 按键或旋钮：用于用户输入和设置
  • 电源：12V或24V电源适配器

软件准备

  • 集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE或Keil MDK
  • 调试工具：STM32 ST-LINK Utility或GDB
  • 库和中间件：STM32 HAL库、TensorFlow Lite
  • 人工智能模型：用于数据分析和预测

安装步骤

  1. 下载并安装 STM32CubeMX
  2. 下载并安装 STM32CubeIDE
  3. 配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目
  4. 安装必要的库和驱动程序
  5. 下载并集成 TensorFlow Lite 库

3. 智能农业监测系统基础

控制系统架构

智能农业监测系统由以下部分组成：

  • 数据采集模块：用于采集环境数据（温湿度、土壤湿度、光照、气体浓度等）
  • 数据处理与分析：使用人工智能算法对采集的数据进行分析和预测
  • 控制系统：根据分析结果控制灌溉系统和其他设备
  • 显示系统：用于显示监测数据和系统状态
  • 用户输入系统：通过按键或旋钮进行设置和调整

功能描述

通过温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器和气体传感器采集环境数据，并使用人工智能算法进行分析和预测，实时显示和记录监测数据，实现智能化的农业管理。用户可以通过按键或旋钮进行设置，并通过显示屏查看当前状态和报警信息。

4. 代码实现：实现智能农业监测系统

4.1 数据采集模块

配置DHT22温湿度传感器
使用STM32CubeMX配置GPIO接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化DHT22传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "dht22.h"

#define DHT22_PIN GPIO_PIN_0
#define GPIO_PORT GPIOA

void GPIO_Init(void) {
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();

    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    GPIO_InitStruct.Pin = DHT22_PIN;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_INPUT;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}

void DHT22_Init(void) {
    DHT22_Init(DHT22_PIN, GPIO_PORT);
}

void Read_Temperature_Humidity(float* temperature, float* humidity) {
    DHT22_ReadData(temperature, humidity);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    DHT22_Init();

    float temperature, humidity;

    while (1) {
        Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);
        HAL_Delay(1000);
    }
}

配置YL-69土壤湿度传感器
使用STM32CubeMX配置ADC接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的ADC引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化YL-69传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"

ADC_HandleTypeDef hadc1;

void ADC_Init(void) {
    __HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE();

    ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0};

    hadc1.Instance = ADC1;
    hadc1.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC_PCLK_DIV4;
    hadc1.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;
    hadc1.Init.ScanConvMode = DISABLE;
    hadc1.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;
    hadc1.Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;
    hadc1.Init.ExternalTrigConvEdge = ADC_EXTERNALTRIGCONVEDGE_NONE;
    hadc1.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;
    hadc1.Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;
    hadc1.Init.NbrOfConversion = 1;
    hadc1.Init.DMAContinuousRequests = DISABLE;
    hadc1.Init.EOCSelection = ADC_EOC_SINGLE_CONV;
    HAL_ADC_Init(&hadc1);

    sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_0;
    sConfig.Rank = 1;
    sConfig.SamplingTime = ADC_SAMPLETIME_3CYCLES;
    HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc1, &sConfig);
}

uint32_t Read_Soil_Moisture(void) {
    HAL_ADC_Start(&hadc1);
    HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1, HAL_MAX_DELAY);
    return HAL_ADC_GetValue(&hadc1);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    ADC_Init();

    uint32_t soil_moisture;

    while (1) {
        soil_moisture = Read_Soil_Moisture();
        HAL_Delay(1000);
    }
}

配置BH1750光照传感器
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化BH1750传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "bh1750.h"

I2C_HandleTypeDef hi2c1;

void I2C_Init(void) {
    __HAL_RCC_I2C1_CLK_ENABLE();

    hi2c1.Instance = I2C1;
    hi2c1.Init.ClockSpeed = 100000;
    hi2c1.Init.DutyCycle = I2C_DUTYCYCLE_2;
    hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0;
    hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;
    hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;
    hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;
    hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;
    hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;
    HAL_I2C_Init(&hi2c1);
}

void BH1750_Init(void) {
    BH1750_Init(&hi2c1);
}

uint16_t Read_Light_Intensity(void) {
    return BH1750_ReadLight(&hi2c1);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    I2C_Init();
    BH1750_Init();

    uint16_t light_intensity;

    while (1) {
        light_intensity = Read_Light_Intensity();
        HAL_Delay(1000);
    }
}

配置MQ-135气体传感器
使用STM32CubeMX配置ADC接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的ADC引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化MQ-135传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"

ADC_HandleTypeDef hadc2;

void ADC2_Init(void) {
    __HAL_RCC_ADC2_CLK_ENABLE();

    ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0};

    hadc2.Instance = ADC2;
    hadc2.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC_PCLK_DIV4;
    hadc2.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;
    hadc2.Init.ScanConvMode = DISABLE;
    hadc2.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;
    hadc2.Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;
    hadc2.Init.ExternalTrigConvEdge = ADC_EXTERNALTRIGCONVEDGE_NONE;
    hadc2.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;
    hadc2.Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;
    hadc2.Init.NbrOfConversion = 1;
    hadc2.Init.DMAContinuousRequests = DISABLE;
    hadc2.Init.EOCSelection = ADC_EOC_SINGLE_CONV;
    HAL_ADC_Init(&hadc2);

    sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_1;
    sConfig.Rank = 1;
    sConfig.SamplingTime = ADC_SAMPLETIME_3CYCLES;
    HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc2, &sConfig);
}

uint32_t Read_Gas_Concentration(void) {
    HAL_ADC_Start(&hadc2);
    HAL_ADC_PollForConversion(&hadc2, HAL_MAX_DELAY);
    return HAL_ADC_GetValue(&hadc2);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    ADC2_Init();

    uint32_t gas_concentration;

    while (1) {
        gas_concentration = Read_Gas_Concentration();
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.2 数据处理与分析

集成TensorFlow Lite进行数据分析
使用STM32CubeMX配置必要的接口，确保嵌入式系统能够加载和运行TensorFlow Lite模型。

代码实现：

初始化TensorFlow Lite：

#include "tensorflow/lite/c/common.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
#include "model_data.h"  // 人工智能模型数据

namespace {
    tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
    tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;
    TfLiteTensor* input = nullptr;
    TfLiteTensor* output = nullptr;
    constexpr int kTensorArenaSize = 2 * 1024;
    uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
}

void AI_Init(void) {
    tflite::InitializeTarget();

    static tflite::MicroMutableOpResolver<10> micro_op_resolver;
    micro_op_resolver.AddFullyConnected();
    micro_op_resolver.AddSoftmax();

    const tflite::Model* model = tflite::GetModel(model_data);
    if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {
        TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter,
                             "Model provided is schema version %d not equal "
                             "to supported version %d.",
                             model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);
        return;
    }

    static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(
        model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize,
        &micro_error_reporter);
    interpreter = &static_interpreter;

    interpreter->AllocateTensors();

    input = interpreter->input(0);
    output = interpreter->output(0);
}

void AI_Run_Inference(float* input_data, float* output_data) {
    // 拷贝输入数据到模型输入张量
    for (int i = 0; i < input->dims->data[0]; ++i) {
        input->data.f[i] = input_data[i];
    }

    // 运行模型推理
    if (interpreter->Invoke() != kTfLiteOk) {
        TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter, "Invoke failed.");
        return;
    }

    // 拷贝输出数据
    for (int i = 0; i < output->dims->data[0]; ++i) {
        output_data[i] = output->data.f[i];
    }
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    AI_Init();

    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];

    while (1) {
        // 获取传感器数据，填充 input_data 数组
        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);

        // 根据模型输出数据执行相应的操作
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.3 控制系统

配置GPIO控制水泵和电磁阀
使用STM32CubeMX配置GPIO：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输出模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化水泵和电磁阀控制引脚：

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define PUMP_PIN GPIO_PIN_2
#define VALVE_PIN GPIO_PIN_3
#define GPIO_PORT GPIOB

void GPIO_Init(void) {
    __HAL_RCC_GPIOB_CLK_ENABLE();

    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    GPIO_InitStruct.Pin = PUMP_PIN | VALVE_PIN;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW;
    HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}

void Control_Pump(uint8_t state) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, PUMP_PIN, state ? GPIO_PIN_SET : GPIO_PIN_RESET);
}

void Control_Valve(uint8_t state) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, VALVE_PIN, state ? GPIO_PIN_SET : GPIO_PIN_RESET);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    AI_Init();

    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];

    while (1) {
        // 获取传感器数据，填充 input_data 数组
        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);

        // 根据AI输出控制水泵和电磁阀
        uint8_t pump_state = output_data[0] > 0.5; // 假设模型输出0代表是否打开水泵
        uint8_t valve_state = output_data[1] > 0.5; // 假设模型输出1代表是否打开电磁阀

        Control_Pump(pump_state);
        Control_Valve(valve_state);

        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置OLED显示屏
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化OLED显示屏：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "i2c.h"
#include "oled.h"

void Display_Init(void) {
    OLED_Init();
}

然后实现数据展示函数，将环境数据展示在OLED屏幕上：

void Display_Agriculture_Data(float* output_data) {
    char buffer[32];
    sprintf(buffer, "Temp: %.2f C", output_data[2]);
    OLED_ShowString(0, 0, buffer);
    sprintf(buffer, "Humidity: %.2f %%", output_data[3]);
    OLED_ShowString(0, 1, buffer);
    sprintf(buffer, "Soil: %.2f", output_data[4]);
    OLED_ShowString(0, 2, buffer);
    sprintf(buffer, "Light: %d lx", (int)output_data[5]);
    OLED_ShowString(0, 3, buffer);
}

在主函数中，初始化系统并开始显示数据：

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    DHT22_Init();
    ADC_Init();
    BH1750_Init();
    ADC2_Init();
    AI_Init();
    Display_Init();

    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];

    while (1) {
        // 读取传感器数据并填充 input_data 数组
        float temperature, humidity;
        Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);
        uint32_t soil_mo```c
        // 读取传感器数据并填充 input_data 数组
        float temperature, humidity;
        Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);
        uint32_t soil_moisture = Read_Soil_Moisture();
        uint16_t light_intensity = Read_Light_Intensity();
        uint32_t gas_concentration = Read_Gas_Concentration();

        input_data[0] = temperature;
        input_data[1] = humidity;
        input_data[2] = (float)soil_moisture;
        input_data[3] = (float)light_intensity;
        input_data[4] = (float)gas_concentration;

        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);

        // 显示环境数据和AI结果
        Display_Agriculture_Data(output_data);

        // 根据AI结果控制水泵和电磁阀
        uint8_t pump_state = output_data[0] > 0.5; // 假设模型输出0代表是否打开水泵
        uint8_t valve_state = output_data[1] > 0.5; // 假设模型输出1代表是否打开电磁阀

        Control_Pump(pump_state);
        Control_Valve(valve_state);

        HAL_Delay(1000);
    }
}

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5. 应用场景：智能农业管理与优化

精准农业

智能农业监测系统可以实现对农田环境的精准监测和控制，根据实时数据和人工智能分析结果，优化灌溉、施肥和光照管理，提高农作物的产量和质量。

温室大棚

在温室大棚中，智能农业监测系统可以实时监控温度、湿度、光照和土壤湿度，确保农作物在最佳环境中生长，减少病虫害，提高产量。

农业物联网

智能农业监测系统可以作为农业物联网的一部分，通过传感器网络和云平台，实现数据的远程监控和管理，提高农业生产的智能化水平。

农业科研

在农业科研中，智能农业监测系统可以用于实验数据的采集和分析，帮助研究人员优化农业技术和管理方法，提高科研效率。

6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

  1. 传感器数据不准确：确保传感器与STM32的连接稳定，定期校准传感器以获取准确数据。

    • 解决方案：检查传感器与STM32之间的连接是否牢固，必要时重新焊接或更换连接线。同时，定期对传感器进行校准，确保数据准确。

  2. 设备响应延迟：优化控制逻辑和硬件配置，减少设备响应时间，提高系统反应速度。

    • 解决方案：优化传感器数据采集和处理流程，减少不必要的延迟。使用DMA（直接存储器访问）来提高数据传输效率，减少CPU负担。选择速度更快的处理器和传感器，提升整体系统性能。

  3. 显示屏显示异常：检查I2C通信线路，确保显示屏与MCU之间的通信正常，避免由于线路问题导致的显示异常。

    • 解决方案：检查I2C引脚的连接是否正确，确保电源供电稳定。使用示波器检测I2C总线信号，确认通信是否正常。如有必要，更换显示屏或MCU。

  4. 水泵和电磁阀控制不稳定：确保水泵和电磁阀的连接正常，优化控制算法。

    • 解决方案：检查水泵和电磁阀的连接，确保接线正确、牢固。使用更稳定的电源供电，避免电压波动影响设备运行。优化控制算法，确保水泵和电磁阀启动和停止时平稳过渡。

  5. 电池续航时间短：优化系统功耗设计，提高电池续航时间。

    • 解决方案：使用低功耗模式（如STM32的STOP模式）降低系统功耗。选择容量更大的电池，并优化电源管理策略，减少不必要的电源消耗。

优化建议

  1. 数据集成与分析：集成更多类型的传感器数据，使用大数据分析和机器学习技术进行农业环境状态预测和优化。

    • 建议：增加更多环境和土壤传感器，如CO2传感器、EC传感器等。使用云端平台进行数据分析和存储，提供更全面的农业管理服务。

  2. 用户交互优化：改进用户界面设计，提供更直观的数据展示和更简洁的操作界面，增强用户体验。

    • 建议：使用高分辨率彩色显示屏，提供更丰富的视觉体验。设计简洁易懂的用户界面，让用户更容易操作。提供图形化的数据展示，如实时图表、地图显示等。

  3. 智能化控制提升：增加智能决策支持系统，根据历史数据和实时数据自动调整农业管理策略，实现更高效的农业管理。

    • 建议：使用人工智能技术分析农业数据，提供个性化的控制建议。结合历史数据，预测可能的环境变化和农作物生长情况，提前调整管理策略。

7. 收尾与总结

本教程详细介绍了如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现智能农业监测系统，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的智能农业监测系统。

 

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如何低成本试错渠道？Xinstall App来源统计，让您的推广更高效！

随着互联网流量的不断变化&#xff0c;App推广与运营面临着前所未有的挑战。如何在多变的市场环境下迅速搭建起满足用户需求的运营体系&#xff0c;成为众多企业关注的焦点。今天&#xff0c;我们将为您介绍一款强大的工具——Xinstall&#xff0c;它能帮助您精准统计App来源&a…
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面试专区|【62道Redis高频题整理(附答案背诵版)】

面试专区|【62道Redis高频题整理(附答案背诵版)】

什么是Redis? Redis是一个高性能的开源内存数据库系统&#xff0c;它使用键值对存储数据&#xff0c;并支持多种数据结构&#xff0c;如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。与传统关系型数据库不同&#xff0c;Redis将数据存储在内存中&#xff0c;以实现快速读写操作。同时…
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CPU核心是如何影响VPS性能的？

CPU核心是如何影响VPS性能的？

为什么VPS对于各种类型和规模的网站和应用程序来说都是非常出色的解决方案&#xff1f; 首先&#xff0c;它比其他类型的托管具有许多优势&#xff0c;但也许它最大的优势是它可以以合适的价格为您提供合适的性能。 然而&#xff0c;只有当您满足所需的规格时它才会这样做。 …
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JAVA小知识27：异常与异常处理全解

JAVA小知识27：异常与异常处理全解

一、异常 异常就是代表程序出现了问题&#xff0c;像我们之前学数组的时候碰到的数组越界异常&#xff0c;以及空指针异常等等都属于开发中经常能碰到的异常。 我们学习异常不是为了在以后中避免异常&#xff0c;而是学习碰到了异常以后该如何的处理。 1.1、异常的分类 Java…
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【Python科研】如何使用Python计算年度和季节的平均降水栅格数据并进行批量裁剪

【Python科研】如何使用Python计算年度和季节的平均降水栅格数据并进行批量裁剪

目录 1.环境准备 2.设置文件路径 3.读取矢量数据 4.定义年份和季节 5.创建输出文件夹 6.裁剪栅格数据的函数 7.计算和保存年度平均降水数据 8.计算和保存季节平均降水数据 9.结论 10.完整代码 本次分享内容中&#xff0c;我们将介绍如何使用Python计算和裁剪年度和季…
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复合构件之消息对话框

复合构件之消息对话框

代码; #include <gtk-2.0/gtk/gtk.h> static void font_dialog_response(GtkFontSelectionDialog *dialog,gint response,gpointer data)// 处理字体选择对话框按钮按下事件 {gchar *font;GtkWidget *message;switch (response) {case (GTK_RESPONSE_APPLY):case (GTK_R…
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ClipArt ETC - 典雅的剪贴画网站

ClipArt ETC - 典雅的剪贴画网站

文章目录 ClipArt ETCClippix佛罗里达教学技术中心课堂数字内容 ClipArt ETC 网站地址&#xff1a; https://etc.usf.edu/clipart/ ClipArt ETC为学生和教师提供了超过71,500件高质量的教育剪贴画。 每个插图都有图像大小的选择以及学校项目中正确引用的完整源信息。 所有图像…
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UniApp 开发微信小程序教程（一）：准备工作和环境搭建，项目结构和配置

UniApp 开发微信小程序教程（一）：准备工作和环境搭建，项目结构和配置

文章目录 一、准备工作和环境搭建1. 安装 HBuilderX步骤&#xff1a; 2. 注册微信开发者账号步骤&#xff1a; 3. 创建 UniApp 项目步骤&#xff1a; 二、项目结构和配置1. UniApp 项目结构2. 配置微信小程序修改 manifest.json修改 pages.json 3. 添加首页文件index.vue 示例&…
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【查缺补漏】python

【查缺补漏】python

python查缺补漏 底板除 还有一种除法是//&#xff0c;称为地板除&#xff0c;两个整数的除法仍然是整数&#xff1a; >>> 10 // 3 3你没有看错&#xff0c;整数的地板除//永远是整数&#xff0c;即使除不尽。要做精确的除法&#xff0c;使用/就可以。 因为//除法只…
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一文讲清楚分销裂变是什么？怎么做好分销裂变？【附案例】

一文讲清楚分销裂变是什么？怎么做好分销裂变？【附案例】

在数字化营销日益盛行的今天&#xff0c;分销裂变作为一种高效的推广手段&#xff0c;受到了越来越多企业的青睐。那么&#xff0c;分销裂变究竟是什么&#xff1f;我们又该如何做好分销裂变呢&#xff1f;林叔将从定义、方法以及案例分析三个方面进行阐述。 一、分销裂变是什…
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MySQL的数据存储一定是基于硬盘吗？

MySQL的数据存储一定是基于硬盘吗？

一、典型回答 不是的&#xff0c;MySQL也可以基于内存的&#xff0c;即MySQL的内存表技术。它允许将数据和索引存储在内存中&#xff0c;从而提高了检验速度和修改数据的效率。优点包括具有快速响应的查询性能和节约硬盘存储空间。此外&#xff0c;使用内存表还可以实现更高的复…
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数据库讲解---(数据库设计)

数据库讲解---(数据库设计)

目录 一.数据库设计概述 1.1数据库设计的内容 1.1.1数据库的结构设计 1.1.2数据库的行为设计 1.2数据库设计方法 1.2.1直观设计法 1.2.2规范设计法 1.2.3计算机辅助设计法 1.2.4自动化设计法 1.3数据库设计的基本步骤 1.3.1需求分析 1.3.2概念结构设计 1.3.3逻辑结…
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