1.版图前准备操作画好原理图，打好pin脚（pin最好以全大写的形式书写，以防后续操作中可能出现Bug）查看所使用工艺库的designrule文件，确定栅格单位设置大小在准备绘制的原理图界面启动layoutXL/GXL在layout界面按e，设置网格大小与designrule匹配直接根据原理图生成版图根据原理图连接关系显示版图中未连接的飞线查看和更改原理图与版图中器件对应的链接关系shift+f：显示器件版图细节版图的构成：元器件（工艺厂商提供）、器件连接、阱连接、IO和PAD模拟电路版图简略设计流程：导入元器件——>根据原理图连接关系进行版图布局（添加dummy器件），匹配器件相对位置摆放—
1.版图前准备操作画好原理图，打好pin脚（pin最好以全大写的形式书写，以防后续操作中可能出现Bug）查看所使用工艺库的designrule文件，确定栅格单位设置大小在准备绘制的原理图界面启动layoutXL/GXL在layout界面按e，设置网格大小与designrule匹配直接根据原理图生成版图根据原理图连接关系显示版图中未连接的飞线查看和更改原理图与版图中器件对应的链接关系shift+f：显示器件版图细节版图的构成：元器件（工艺厂商提供）、器件连接、阱连接、IO和PAD模拟电路版图简略设计流程：导入元器件——>根据原理图连接关系进行版图布局（添加dummy器件），匹配器件相对位置摆放—
问题描述我在编写如下的demo时，运行代码产生了问题。代码如下：#include"networkinformation.h"#includeNetworkInformation::NetworkInformation(QWidget*parent):QMainWindow(parent){hostNameLabel=newQLabel(tr("主机名:"));hostNameLineEdit=newQLineEdit;ipLabel=newQLabel(tr("IP地址:"));ipLineEdit=newQLineEdit;detailBtn=newQPushButton(tr("详细"))
问题描述我在编写如下的demo时，运行代码产生了问题。代码如下：#include"networkinformation.h"#includeNetworkInformation::NetworkInformation(QWidget*parent):QMainWindow(parent){hostNameLabel=newQLabel(tr("主机名:"));hostNameLineEdit=newQLineEdit;ipLabel=newQLabel(tr("IP地址:"));ipLineEdit=newQLineEdit;detailBtn=newQPushButton(tr("详细"))
音频CODEC，在电路设计的时候需要特别注意。尤其是外围电路的布局和PCBLAYOUT的设计，需要按模拟电路的设计要求进行设计，不好的设计会过多的引入外部电路噪声，影响芯片的性能，甚至导致芯片不能正常工作。下面以立晶半导体的立体声codecCL1026为例做详细的阐述。电源的选择：（1）LDO比DCDC更为合适：DCDC电源尽管效率普遍要远高于LDO，但是因为其开关频率的原因导致其电源噪声很大，远比LDO大得多，所以对于比较敏感的模拟电路，最好选择较为纯净的电源，因此LDO电源比DCDC更为合适。（2） 如果不能使用独立电源，就想办法隔离噪声：在实际应用中，往往由于各种原因，不能给音频COD
音频CODEC，在电路设计的时候需要特别注意。尤其是外围电路的布局和PCBLAYOUT的设计，需要按模拟电路的设计要求进行设计，不好的设计会过多的引入外部电路噪声，影响芯片的性能，甚至导致芯片不能正常工作。下面以立晶半导体的立体声codecCL1026为例做详细的阐述。电源的选择：（1）LDO比DCDC更为合适：DCDC电源尽管效率普遍要远高于LDO，但是因为其开关频率的原因导致其电源噪声很大，远比LDO大得多，所以对于比较敏感的模拟电路，最好选择较为纯净的电源，因此LDO电源比DCDC更为合适。（2） 如果不能使用独立电源，就想办法隔离噪声：在实际应用中，往往由于各种原因，不能给音频COD
目录前言一、环境搭建1、Anaconda3安装1.1、下载1.2、安装2、paddle模型导出环境2.1、创建环境2.2、进入环境2.3、paddle安装2.4、PaddleDetection安装 2.5、解决相关依赖问题3、paddle转onnx转rknn环境3.1、创建环境3.2、进入环境3.3、RKNN-Toolkit2工具安装3.3、paddle2onnx工具安装3.4、解决相关依赖问题二、模型转换1、模型导出2、paddle转onnx3、onnx转rknn三、运行例程前言 PP-YOLOE是百度飞桨团队发布的目标检测模型，PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的
目录前言一、环境搭建1、Anaconda3安装1.1、下载1.2、安装2、paddle模型导出环境2.1、创建环境2.2、进入环境2.3、paddle安装2.4、PaddleDetection安装 2.5、解决相关依赖问题3、paddle转onnx转rknn环境3.1、创建环境3.2、进入环境3.3、RKNN-Toolkit2工具安装3.3、paddle2onnx工具安装3.4、解决相关依赖问题二、模型转换1、模型导出2、paddle转onnx3、onnx转rknn三、运行例程前言 PP-YOLOE是百度飞桨团队发布的目标检测模型，PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的
.net版OCR地址PaddleOCRSharpPaddleOCRSharp是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测。项目封装极其简化，实际调用仅几行代码，极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别，同时提供不同的.NET框架使用，方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用，可以离线部署，不需
.net版OCR地址PaddleOCRSharpPaddleOCRSharp是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测。项目封装极其简化，实际调用仅几行代码，极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别，同时提供不同的.NET框架使用，方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用，可以离线部署，不需
