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【国产虚拟仪器】基于FPGA+JESD204B 时钟双通道 6.4GSPS 高速数据采集模块设计(一)总体方案

本章将根据高速数据采集指标要求,分析并确定高速数据采集模块的设计方案,由此分析数据存储需求及存储速度需求给出高速大容量数据存储方案,完成双通道高速数据采集模块总体设计方案,并综合采集、存储方案及AXIe接口需求给出逻辑器件选型。2.1高速数据采集模块指标及方案分析2.1.1高速数据采集指标本文基于AXIe测试总线平台的高速数据采集模块主要技术指标如下:1)最大采样率:6.4GSPS2)ADC分辨率:12bits3)通道数:24)模拟输入带宽:1GHz5)耦合:DC6)输入信号幅值:125mV、250mV、500mV、1V7)信噪比:54dB@380MHz8)存储深度:2Gpts9)传输:支持A

Typora自定义主题分享 (Mac风、图片立体感...)

MarkDown主题分享文章目录MarkDown主题分享Ligth-浅色主题主题效果展示安装方式Dark-深色主题主题效果展示安装方式关键字:Typora、Mac、图片阴影、代码样式、表格Ligth-浅色主题主题效果展示安装方式下载Typora官网Mo主题下载地址将Mo.css样式修改为以下代码html{font-size:16px;}html,body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"HelveticaNeue",Helvetica,"PingFangSC","MicrosoftYaHei",sans-serif;text-alig

论文的总体结构及质量控制

要写出一篇高质量AI领域的论文,首先要搞清楚论文由哪几部分组成,即论文的总体结构。同时,还要了解AI论文的质量评价与质量控制的指标。这样做的目的是为了弄明白AI论文的结构以及什么样的AI论文才是好的论文。  通常一篇AI论文的总体结构主要包含了如图7‑1所示的几个子结构。图7‑1论文的文档总体结构(1)标题,即论文的题目;(2)正文,论文的主体部分;(3)子标题,除去论文题目后的各级标题,例如一级子标题、二级子标题、三级子标题,一般论文的标题级数不要超过三级;(4)图形,包括用绘图软件绘制的图形及实验结果图等;(5)公式,包括行间公式、段间无编号公式和段间有编号公式;(6)算法,对论文的理论或

【Python】一个简陋的基于混淆矩阵计算遥感分类精度(总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等)的代码

目录1简介2案例和代码说明3完整代码1简介有一篇文章返修了,由于文章的重点不在分类所以我之前就只写了个Kappa系数上去,没想到审稿人居然要求我提供其他参数ಥ_ಥ可是我只大概存了个各类型的分类。。。虽然后来从垃圾堆里翻了下数据,但也只能得到一个混淆矩阵。。。说实话分类我做得也不多,作为纯ArcGIS党以前只知道有软件可以跑各种精度或GEE用现成代码跑。。这一块更是纯纯地没有经验。。本着靠自己不靠别人的原则,这次我就想写一个基于混淆矩阵计算总体精度(OverallAccuracy,OA)、Kappa系数(KappaCoefficient)、错分误差(CommissionError,CE)、漏分误

奥比中光Orbbec Astra Pro体感摄像头“标定全过程”

作者|童虎编辑|3D视觉开发者社区✨如果觉得文章内容不错,别忘了三连支持下哦😘~文章目录前期准备工作安装标定功能包标定彩色相机启动相机开始标定前期准备工作在ROS中配置奥比中光OrbbecAstraPro,保证可以正常显示RGB、深度、IR、彩色图像。安装标定功能包终端中输入命令sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-camera-calibration标定彩色相机输入命令:rosruncamera_calibrationcameracalibrator.py--size6x9--square0.014image:=/camera/rgb/image_raw参照命令,对应进

2022年全球市场国内和国际物流服务总体规模、主要企业、主要地区、产品和应用细分研究报告

本文研究全球市场、主要地区和主要国家国内和国际物流服务的销量、销售收入等,同时也重点分析全球范围内主要厂商(品牌)竞争态势,国内和国际物流服务销量、价格、收入和市场份额等。针对过去五年(2017-2021)年的历史情况,分析历史几年全球国内和国际物流服务总体规模,主要地区规模,主要企业规模和份额,主要产品分类规模,下游主要应用规模等。规模分析包括销量、价格、收入和市场份额等。针对未来几年国内和国际物流服务的发展前景预测,本文预测到2028年,主要包括全球和主要地区销量、收入的预测,分类销量和收入的预测,以及主要应用国内和国际物流服务的销量和收入预测等。据GIR(GlobalInfoResear

kube-OVN总体架构

本文档将介绍Kube-OVN的总体架构,和各个组件的功能以及其之间的交互。总体来看,Kube-OVN作为Kubernetes和OVN之间的一个桥梁,将成熟的SDN和云原生相结合。这意味着Kube-OVN不仅通过OVN实现了Kubernetes下的网络规范,例如CNI,Service和Networkpolicy,还将大量的SDN领域能力带入云原生,例如逻辑交换机,逻辑路由器,VPC,网关,QoS,ACL和流量镜像。1.组件介绍Kube-OVN的组件可以大致分为三类:上游OVN/OVS组件。核心控制器和Agent。监控,运维工具和扩展组件。2.上游OVN/OVS组件该类型组件来自OVN/OVS社区

概率统计·假设检验【正态总体均值的假设检验、正态总体方差的假设检验】

均值假设检验定义2类错误第1类错误(弃真):当原假设H0为真,观察值却落入拒绝域,因而拒绝H0这类错误是“以真为假”犯第一类错误的概率=显著性水平α第2类错误(取伪):当原假设H0不真,而观察值却落入接受域,因而接受H0以假为真常用形式若H0为真,则样本值落入拒绝域{Z>zα/2}的概率是α若样本值落入拒绝域就拒绝原假设H0不拒绝H0,并不意味着H0一定对,只是差异还不够显著,不足以否定H0但其实,光看上面的这些,还是不太懂知识点的用法例未落入拒绝域,所以不能拒绝如果t的绝对值>分位点,那么就是落入了拒绝域,会被拒绝拒绝域的意思就是,满足写出的这个拒绝域公式,就说明落入拒绝域步骤正态分布均值的

(02)Cartographer源码无死角解析-(48) 2D点云扫描匹配→扫描匹配基本原理讲解,代码总体框架梳理AddAccumulatedRangeData()

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885 文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red}联系方式,\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照

犀牛插件开发-基础核心-技术概览-总体架构-教程

文章目录1.概述2.基础核心2.1.C++Rhino核心2.2.openNURBS2.3.C++SDK3.C++Stack3.1.C++Plugins3.2.RhinoScript4.NETStack4.1.CAPI4.2.NETFramework4.3.RhinoCommon4.4.Eto4.5.net插件4.6.Grasshopper组件4.7.Python脚本5.相关主题1.概述《Rhinoceros》由许多层组成——用多种语言书写——层层叠加。最基础的内容在底层,但顶层绝不应该被认为是肤浅的……让我们依次讨论每一层,从最下面的开始。2.基础核心2.1.C++Rhino核心Rhino的c