目录1.驱动电路2.TB6612FNG介绍3.电路原理图1.驱动电路 FPGA的引脚电流都比较小，一般为几十微安，但是驱动电机的电流远大于此。因此需要一个电机驱动模块来作为桥梁，连接FPGA与电机。2.TB6612FNG介绍 为了驱动四路电机，我使用了两个TB6612FNG，设计简单，体积小，功能完整。我使用的是TB6612FNG芯片，焊接有一定难度，可根据需要选择直插模块，两者没有区别。 （芯片） （模块） TB6612FNG的引脚如下：名称作用VM电池供电VCC芯片供电(2.7-5.5V)GND接地STBY使
前言首先我们知道，全球最大的公共镜像仓库是Docker公司自己搭建的DockerHub，也是权威性最高的，里面包含了各种各样的官方镜像，DockerHub为每一个注册用户提供了个人镜像仓库服务，该个人镜像仓库是公共的。以上都不是重点，重点是因为各种各样的原因，国内使用DockerHub提供的镜像仓库会很慢，虽然Docker提供了registry镜像，用户可以通过registry搭建自己的镜像仓库，但是这种基础设施能用公共的就用公共。镜像加速器针对国内访问DockerHub速度慢的问题，国内很多大型企业和大学提供了镜像加速器，此镜像非Docker概念中的镜像，而是说它是DockerHub的一个镜
目录联邦学习的架构思想中国电子云-隐私计算-云原生安全
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别，由于各类物体有不同的形状，姿态，加上成像时受光照，遮挡等
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果最后前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 选题指导: 最新最
目录前言：一、通用指令程序控制1.1CPU（CentralProcessingUnit：中央处理单元/器）1.2MPU（MicroprocessorUnit：微处理单元/器）--广义CPU1.3MCU（MircoControllerUnit：微控制单元）--单片机二、网络协议处理器NPU2.1npu=networkprocessingunits：网络处理单元2.2npu=neural-networkprocessingunits：神经网络处理器三、矩阵运算3.1GPU（graphicsprocessingunit，缩写：GPU）3.2TPU（TensorProcessorUnit）四、DSP（
文章目录0前言1课题背景2实现效果3相关技术3.1YOLOV43.2基于DeepSort算法的行人跟踪4最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习疫情社交安全距离检测算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景安全的社交距离是公共预防传染病毒的途径之一。所以，在人群密集的区域进行社交距离的安全评估是十分重要的。社交距离的测量旨在保持个体之间的物理距离和减少
大语言模型何为大语言模型，可以一句话概括：深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个分支领域，核心是让计算机系统从数据中学习以提高性能。与直接编程不同，机器学习依赖于提供大量数据，让计算机通过数据挖掘隐藏的模式或规律，然后应用这些规律来预测新的、未知的数据。大型语言模型在理解和生成人类语言，需要在大规模文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。比如AmazonCodeWhisperer，经过数十亿行代码的训练，可以根据评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议。AmazonCodeWhisperer编程将是生成式AI技术迅速应用的领域之
就这，也想取代手机？最近刷屏的新型AI设备AIPin，在引发全球关注后，马上遭到巨大质疑。有人直言，这不就是谷歌眼镜和寻呼机的结合体吗？没屏幕、没APP，还带个摄像头。因为由苹果前高管联手打造、OpenAI奥特曼投资，AIPin一经发布即吸引全世界的目光。它没有屏幕、只支持语音手势交互，但又具备诸多AI能力，可以搞定很多智能手机任务。由此被许多人视为智能手机的挑战者、“AI时代的iPhone”。但这些亮点，也成为了AIPin饱受质疑的原因：语音交互在公共场合怎么保障隐私？不支持APP是不是倒退？胸前摄像头直接对准人脸没有屏幕，用户理解信息成本不升高吗？有人甚至将AIPin称为近期看到过的“最会
目标检测算法（R-CNN，fastR-CNN，fasterR-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3，yoloV4,yoloV5,yoloV6，yoloV7）1.引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN,fastR-CNN,faster-RCNN家族。他们识别错误率低，漏识别
