活动地址：毕业季·进击的技术erhttps://marketing.csdn.net/p/f4a818f6455f3a9a7a20c89f60ad35f7目录扉页摘要 目录一绪论二、相关技术环境介绍 三、系统需求分析四、系统架构设计五、系统实现六、系统测试致谢参考文献 以一个过来学长的角度来看、其实论文的写作就像建筑房子一样、即要选好址、制好图、打牢基、立起架、垒实墙、细装修，写论文的程序也与此十分相似。下面就分享一下论文写作的一个大概整体框架吧！可以对论文写作的同学有一个参考作用。扉页 扉页指的是在论文封面之后、正文之前的一页。是论文翻开后的第一页（即论文的第二页）。扉页上一般印有论文题目
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文章目录1.基本原理1.1控制电机转速1.2控制电机旋转方向2.H桥驱动2.1`H桥驱动`名称的由来2.2H桥驱动控制电机旋转方向2.3H桥驱动3.电机驱动模块3.1两个控制引脚的电机驱动3.2三个控制引脚的电机驱动3.3电机驱动模块的组成4.使用单片机控制电机驱动4.1三个控制引脚的电机驱动4.1.1接线4.1.2控制方式4.2两个控制引脚的电机驱动4.2.1方式1-两路PWM4.2.2:star2:方式2-一路PWM，一路GPIO5.实战-使用Arduino控制电机6.实战-使用STM32F103控制电机6.1接线6.2PWM设置6.3原理分析6.4代码1.基本原理1.1控制电机转速在电机
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经典七大比较排序算法·上1选择排序1.1算法思想1.2代码实现1.3选择排序特性2冒泡排序2.1算法思想2.2代码实现2.3冒泡排序特性3堆排序3.1堆排序特性：4快速排序4.1算法思想4.2代码实现4.3快速排序特性5归并排序5.1算法思想5.2代码实现5.3归并排序特性1选择排序1.1算法思想选择排序，每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。大致操作步骤如下：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置；然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾；重复第二步操
经典七大比较排序算法·上1选择排序1.1算法思想1.2代码实现1.3选择排序特性2冒泡排序2.1算法思想2.2代码实现2.3冒泡排序特性3堆排序3.1堆排序特性：4快速排序4.1算法思想4.2代码实现4.3快速排序特性5归并排序5.1算法思想5.2代码实现5.3归并排序特性1选择排序1.1算法思想选择排序，每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。大致操作步骤如下：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置；然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾；重复第二步操
编者按：随着AIGC的兴起，各位小伙伴们对文生图工具DALL-E2、StableDiffusion和Midjourney一定并不陌生。本期IDPInspiration，小白将和大家一同走进这三者背后的技术原理，一探究竟。以下是译文，Enjoy!作者|ArhamIslam编译|岳扬在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。文本转图像的AI工具有许多，但最突出的就属DALL-E2、StableDiffusion和Midjourney了。DALL·E2及其背后的技术DALL-E2由OpenAI开发，它通过一段文本描述
编者按：随着AIGC的兴起，各位小伙伴们对文生图工具DALL-E2、StableDiffusion和Midjourney一定并不陌生。本期IDPInspiration，小白将和大家一同走进这三者背后的技术原理，一探究竟。以下是译文，Enjoy!作者|ArhamIslam编译|岳扬在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。文本转图像的AI工具有许多，但最突出的就属DALL-E2、StableDiffusion和Midjourney了。DALL·E2及其背后的技术DALL-E2由OpenAI开发，它通过一段文本描述
在前两篇推文中，我们了解了色彩空间、像素、图像和视频之间的组成关系，并且比较详细的学习了色彩空间RGB、YUV的采样&存储格式。今天，我们基于这些内容，再补充一些重要的关联知识。我们已经知道，像素是图像的基本组成单元，所以对视频图像的存储，实际上是对像素的存储。计算机在处理图像时，需要按一定规则将像素数据从内存中读取出来。这里的“规则”，首先基于色彩的采样&存储格式，其规定了色彩分量的“存储顺序”以及“分平面存储逻辑”。但仅知道这些信息，对“单纯”的计算机来说还是不够的，我们必须明确地告诉它：要读取多少字节长度的数据，这里就会引申出“定量”的规则。=======图像位深============
在前两篇推文中，我们了解了色彩空间、像素、图像和视频之间的组成关系，并且比较详细的学习了色彩空间RGB、YUV的采样&存储格式。今天，我们基于这些内容，再补充一些重要的关联知识。我们已经知道，像素是图像的基本组成单元，所以对视频图像的存储，实际上是对像素的存储。计算机在处理图像时，需要按一定规则将像素数据从内存中读取出来。这里的“规则”，首先基于色彩的采样&存储格式，其规定了色彩分量的“存储顺序”以及“分平面存储逻辑”。但仅知道这些信息，对“单纯”的计算机来说还是不够的，我们必须明确地告诉它：要读取多少字节长度的数据，这里就会引申出“定量”的规则。=======图像位深============
