注：扫码关注小青菜哥哥的weixin公众号，免费获得更多优质的核探测器与电子学资讯~前段时间小青菜哥哥写过几篇关于FPGA通过SPI接口配置高速ADC的文章，收到了很多朋友的意见和建议，如今在verilog的实现方式上又有了很大改进。因此小青菜哥哥打算再更新几篇关于这方面的内容，并且为了不和以前的内容重复，这次主要以实际操作为主，一些基本的概念就不重复介绍了。本篇以ADI公司的4通道高速ADC—AD9639为实例，向大家演示FPGA是如何通过SPI接口向该ADC读写寄存器配置数据的。如下图所示为AD9639的功能框图，不难发现其SPI接口既可以实现3线模式也可以实现4线模式，本篇将演示4
导言我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。除此之外，在热招的Java架构师岗位面试中，Kafka相关的面试题被面试官问到的几率也是非常大的，所以拥有一定年限的开发者，搞懂Kafka是很有必要的。那么怎么才能有效且快速学习Kafka呢？大佬的笔记必不可少：腾讯技术官手撸笔记分享，全新演绎“Kafka部署实战”，已开源。 添加图片注释，不超过140字（可选）一、
目录摘要前言Next.js简介关于《 Next.js实战》实战示例最佳实践和进阶应用编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《Next.js实战》全书速览结束语摘要：本文将介绍Next.js，一个流行的React框架，以及如何在实际项目中使用Next.js构建现代化的可扩展Web应用，以及探讨Next.js的核心概念和功能，并提供实用的示例和最佳实践，帮助读者快速上手和应用Next.js。前言随着Web应用的不断演进和用户对更快、更高级功能的需求，现代化的前端框架变得越来越重要。Next.js是一个基于React的框架，通过提供服务器端渲染（SSR）和静态网站生成（SSG）等功能，使得构
一。简介本demo是基于Openharmony3.1Beta本版开发，不仅可以接收数字管家应用下发的指令来控制门锁开启，而且还可以通过数字管家设置不同的开锁密码以及一次性密码，实现给临时用户一个临时密码，保证门户安全。当然除了开锁的功能，智能门锁还可以通过检测门与门锁距离自动上锁以及如果长时间未上锁，上报告警消息到数字管家，及时提醒用户关门关锁等功能。1.交互流程： 如上图所示，智能门锁整体方案原理图可以大致分成：智能门锁设备、数字管家应用、云平台三部分。智能门锁通过MQTT协议连接华为IOT物联网平台，从而实现命令的接收和属性上报。关于智能设备接入华为云IoT平台的详细细节可以参考连接IOT
上篇文章记录了kubeadm工具搭建kubernetes集群的过程，本文记录K8S一些核心概念以及各个组件是如何协调工作的。1.K8S核心架构K8S采用了控制面/数据面（ControlPlane/DataPlane）架构，集群中的主机被称为节点，主机可以是物理机也可以是虚拟机。其中控制节点叫做master节点，数据节点叫做worker节点。worker节点工作是靠master节点进行管理和调度的，进入节点内部如下图所示。2.mater节点核心组件apiserver是Master节点中的一个组件，同时也是整个Kubernetes系统的唯一入口，它对外公开了一系列的RESTfulAPI，并且加上了
前言 Whisper是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该AI模块的具体使用方式： https://github.com/openai/whisper心得 这是一个不错的语言模型，它支持自动识别语音语种，类似中文、英文、日语等它都能胜任，并且可以实现其他语种转英语翻译的功能，支持附加时间戳的字幕导出功能...... 总体来说，它甚至可以与市面上领头的语言识别功能相媲美，并且
人工智能与测试结合现状最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。议题公司基于AIGC的蚂蚁新一代测试用例自动生成技术蚂蚁集团百度单元测试智能生成实践百度基于代码地图的组件测试用例自动生成实践华为类chatGPT大语言模型在自动化测试的前沿应用与案例分享腾讯大模型助力智能单测生成字节跳动华为云基于失败率预测及优化算法的回归用例优选一精准测试实践华为云人工智能与测试的结合话题风头一度盖过了精准测试，无疑成为了2023年测试行业最亮的技术方向。为什么人工智能会突然爆火，又会给大家带来哪些价值呢？接下来给大家做个分析。为什么人工智能与测
目录一、概述二、知识图谱的基础理论定义与分类核心组成历史与发展三、知识获取与预处理数据源选择数据清洗实体识别四、知识表示方法知识表示模型RDFOWL属性图模型本体构建关系提取与表示五、知识图谱构建技术图数据库选择Neo4jArangoDB构建流程数据预处理实体关系识别图数据库存储优化和索引深度学习在构建中的应用本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管
PyGame简介PyGame是一个用于制作2D游戏的Python库。它提供了许多功能，如游戏开发、音频处理和图形渲染等。PyGame库可用于制作各种类型的游戏，从简单的休闲游戏到复杂的冒险游戏。PyGame特点跨平台：pygame可以在Windows、Mac和Linux等操作系统上运行。开源：pygame是一个开源库，开发者可以免费使用它。易学易用：pygame提供了丰富的文档和示例代码，使得开发者可以轻松地学习和使用它。图形渲染：pygame支持多种图像格式，包括PNG、JPEG和SVG等。它还提供了许多绘图工具，如线条、矩形和椭圆等。音频处理：pygame支持多种音频格式，如MP3、WAV
Python数据可视化：深度解析Pyecharts绘制多彩K线图的技巧与实战在数据可视化领域，K线图是股票市场中常用的一种图表类型，用于展示一段时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。Pyecharts是一个强大的Python可视化库，支持绘制各种图表，包括K线图。本文将介绍Pyecharts中绘制多种炫酷K线图的参数说明，并通过代码实战演示如何创建这些图表。1.安装Pyecharts首先，确保你已经安装了Pyecharts库。可以使用以下命令进行安装：pipinstallpyecharts2.参数说明2.1K线图基本参数在Pyecharts中，绘制K线图的基本参数包括：data：K线图的数据
