链接：https://pan.baidu.com/s/1V0E9IHSoLbpiWJsncmFgdA?pwd=1688提取码：1688 教学内容：1、ADCS3C2440的A/D转换器包含一个8通道的模拟输入转换器，可以将模拟输入信号转换成10位数字编码。在A/D转换时钟频率为2.5MHz时，其最大转换率为500KSPS（5个时钟周期完成一次转换）输入电压范围为0～3.3V。AD转换接口中的AIN[7]-AIN[4]四个通道为触摸屏的模拟信号输入口,低4位通道为普通的AD通道。外AD转换：A[3]-A[0]1）、设置ADCCON寄存器通过ECFLG[15]可以查询是否转换完成，PRSCEN[1

若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/136535848各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（七十五）：相机标定矫正中使用remap重映射进行畸变矫正》下一篇：持续补充中…前言  知道图像畸变矫映射的原理之后，那么如何

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鲲鹏开发框架插件工具鲲鹏应用开发面临的问题 开发 1.缺乏鲲鹏亲和开发的实时引导 2.缺乏对鲲鹏特点的检查工具 3.依赖库生态难以快速获取 编译调试 1.难以充分利用微架构性能优势 2.无多样算力编译和调试能力 测试 1.兼容性测试工作量大 2.应用的安全性、稳定性、性能及功耗等问题难以保障 学习、体验、开发、测试环境难以快速获取，开发者及兴趣爱好者难以快速上手，鲲鹏原生开发者驱需面向开发、编译调试、测试鲲鹏原生开发工具及配套资料。便捷使用鲲鹏架构优势、降低开发难度、提升开发效率 场景化SDK 1.安全性计算SDK2.高性能计算SDK3.通用计算SDK 启发式编程 1.编码启发式调试2.依赖查

一、概述    硬件：基于STM32F407VET6编写    软件：使用两个GPIO口，一个用作串口发送TX,一个用作串口接收RX，采用的是定时器模拟           时序。二、串口简介        要模拟串口，首先肯定是需要了解串口的协议，根据协议来编写程序。            UART的通信方式是由1个起始位，8个数据位，包含一个奇偶校验位，和结束位构成。在本次的设计中默认为波特率为9600，停止位为1位，8位数据位，无奇偶校验位。    先介绍起始位，从高电平跳变为低电平，表示通信开始。再来简单介绍下波特率，单位时间内传送码元符号的个数，波特率9600，也就是1s内传送960

文章目录写在前面1.Verilog的数据类型1.1wire类型1.2reg类型1.3[X:0]和[0:X]的区别1.4parameter数据1.5一些骚操作1.5.1花括号{}的使用1.5.2数据的截取写在前面本科时学过FPGA的相关课程，因此对于Verilog相关语法的学习重在回顾。1.Verilog的数据类型Verilog最常用的2种数据类型就是线（wire）与寄存器（reg），其余类型可以理解为这两种数据类型的扩展或辅助。1.1wire类型wire类型表示硬件单元之间的物理连线，由其连接的器件输出端连续驱动。线类型可以由寄存器类型来赋值；//以下为位宽为1的情况wireflag;//声明

文章目录Day3700.动态规划理论基础01.斐波那契数（No.509）题目笔记代码02.爬楼梯（No.70）题目笔记代码03.使用最小花费爬楼梯（No.746）题目笔记代码Day3700.动态规划理论基础最常见的动态规划题目其实就是求最值，比如说股票问题、背包问题，都是在求使用怎样的策略能使得整个系统达到一个最优化的状态。这是否和贪心比较类似呢？其实贪心算法和动态规划算法的区别还是比较大的，贪心算法每一次的最优解一定包含上一次的最优解，是局部的最优推出全局的最优，而动态规划的最优解不一定包含前一次的最优解，而是有可能是由更前面的部分推出的，所以通常通过dp[]数组来将前面的所有最优解来保存下

文章目录ChatGPT原理与架构ChatGPT的预训练ChatGPT的迁移学习ChatGPT的中间件编程ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程【文末送书-31】ChatGPT原理与架构近年来，人工智能领域取得了巨大的进展，其中自然语言处理（NLP）是备受瞩目的一部分。ChatGPT，作为GPT-3.5架构的代表之一，突显了大模型在处理自然语言任务方面的卓越能力。本文将深入探讨ChatGPT的原理与架构，重点关注其预训练、迁移学习以及中间件编程的方面。ChatGPT的预训练ChatGPT的成功建立在大规模预训练的基础上。预训练是通过大量文本数据来训练模型，使其学会理解语言的语

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0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩基于机器学习的车牌识别系统🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题介绍1.1系统简介车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.在车牌识别中，你需要处理的数据是图像中海量的像素单元；你处理的数据不再是传统的结构化数据，而是图像这种复杂的数据；如果不能在很短的时间内识别出车牌，那么系统就缺少意义；虽然一副图