[通过AI学习编程]永远的编程新手小白向deepseek请教树莓派pico的PIO编程
早上坐地铁，想起raspberry pi pico的PIO还有很多迷糊的地方，掏出手机问deepseek：++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
问：同一个PIO的四个状态机可以运行不同的程序吗？
AI不仅告诉我能，而且告诉了我几个关键点，例如：
每个状态机可以加载不同的 PIO 程序。
四个状态机可以同时运行，互不干扰。
每个状态机可以处理不同的 I/O 任务，例如一个状态机控制 LED，另一个读取传感器数据。
状态机共享同一个 PIO 模块的指令内存（32 条指令）。
如果程序较短，多个状态机可以共享指令内存的不同部分。
每个状态机可以独立配置引脚映射、时钟分频等参数。
状态机之间的配置互不影响。
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让它举几个arduino下的编程例子，它举了几个，其中一个是这样的：
#include <RP2040_PIO.h>
// 定义 PIO 程序
const uint16_t servo_program[] = {
0xe081, // set pindirs, 1
0xe001, // set pins, 1
0x6040, // mov x, osr
0x0042, // label high
0x0042, // jmp x--, high
0xe000, // set pins, 0
0x6040, // mov x, osr
0x0042, // label low
0x0042, // jmp x--, low
};
// 初始化 PIO
RP2040_PIO pio;
uint sm = 0;
void setup() {
pio.begin();
sm = pio.addProgram(servo_program, sizeof(servo_program) / 2);
pio.setPins(sm, 0, 1); // 设置引脚 0 为输出
pio.start(sm);
}
void loop() {
// 设置伺服电机角度
pio.write(sm, 1500); // 1.5ms 脉冲，中间位置
delay(1000);
pio.write(sm, 1000); // 1.0ms 脉冲，最小角度
delay(1000);
pio.write(sm, 2000); // 2.0ms 脉冲，最大角度
delay(1000);
}
看不出啥毛病，估计可以直接c+v。
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看不懂pio.setPins()函数，并且不清楚把GPIO分配给PIO的SM的逻辑。继续问，它的回答：
pio.setPins() 函数用于配置状态机使用的 GPIO 引脚。它的主要作用是将一组连续的 GPIO 引脚分配给特定的状态机，以便状态机可以控制这些引脚或从这些引脚读取数据。
参数说明
sm: 状态机编号（0-3）。
pin_base: 起始 GPIO 引脚编号。
pin_count: 要分配的 GPIO 引脚数量。
is_out: 布尔值，表示这些引脚是用于输出（true）还是输入（false）。
很清楚。
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对pio.addProgram函数不解。这里面状态机居然不是用户指定的，而是系统自动分配的。于是继续问：
请说明一下sm = pio.addProgram()函数，并且说明一下为什么这里sm不是由用户指定的?
答：
自动管理状态机：
PIO 模块有两个 PIO 块，每个块有 4 个状态机（总共 8 个状态机）。
系统会自动管理这些状态机，确保每个状态机只加载一个程序，避免冲突。
简化用户操作：
用户不需要关心状态机的具体编号，系统会自动分配一个可用的状态机。
这样可以简化用户的操作，减少出错的可能性。
动态分配：
系统会根据当前状态机的使用情况动态分配一个空闲的状态机。
如果所有状态机都被占用，addProgram() 函数会返回一个错误或无效的状态机编号。
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进一步问如何编译PIO代码，给出的回答是pioasm工具，操作步骤也是一目了然的。
一路地铁下来，感觉基本上入门了。
如此强大的生成式大语言模型，据说其推理阶段的工作，简单点说，就是根据前面一大段话，综合在训练阶段它学到的“知识”，也即词汇之间的相关性，推理下一个字将会是什么。推理下一段话？不是的。只推理下一个字。要说它有智能，真是想多了。真是大力出奇迹。 俺给当前的 AI 总结了一个八字方针：博闻强记、模式识别 ;P 目前的AI只会到处找解答，然后组合，漏洞百出...找不到解答长时间五响应...
AI炒作价值远远高于实用价值，起码目前如此。 chipset009 发表于 2025-2-23 21:29
目前的AI只会到处找解答，然后组合，漏洞百出...找不到解答长时间五响应...
AI炒作价值远远高于实用价值 ...
好像你理解有误。生成式LLM的算法不是根据你的提问找解答。而是根据概率模型和神经网络，根据你敲的字，判断后面该输出什么字。而且是一个字一个字生成出来的。只要算力在，就可以输出，不存在“找不到解答”这回事。 量子隧道 发表于 2025-2-23 22:14
好像你理解有误。生成式LLM的算法不是根据你的提问找解答。而是根据概率模型和神经网络，根据你敲的字， ...
很容易验证。
下个离线版，把本地缓存清理了，本地数据库锁了，网也断了，然后问几个问题就知道了。
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