GitHub作为一个面向开源及私有软件项目的托管平台，在程序猿圈中应该是无人不知、无人不晓。数以万计的优秀开源项目在GitHub中被广大程序猿分享，可以说市面上目前流行的所有编程语言都能在GitHub中找到相关项目。显然，matlab作为一门独特的编程语言，在GitHub中是不可能缺席的，通过matlab关键词检索统计，目前有七万个与matlab相关的项目在GitHub中，如此庞大的项目数量，真是matlab爱好者学习matlab编程的福音呐。
大家都知道，要是在非会员的状态下载百度云盘的相关资源，那几十 KB/S 的龟速实在是让人难受。
UART全称是通用异步收发传输器（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)。串口顾名思义数据串行接口，即数据的传输是一位接一位传输，属于一种串行的数据总线，属于异步通讯，同时支持全双工数据传输（全双工数据传输：允许发送数据和接收数据在同一时刻发生） 。
在本书的第二部分中，您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说，您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外，您还将看到如何创建和理解直方图，直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外，您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术，这是图像分割的关键部分。 此外，您还将看到如何处理轮廓，轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后，您将学习如何构建第一个增强现实应用。
随着信息技术不断的发展，企业数字化转型的深入，数据已经成为企业的核心资产。面对日益增长的海量数据，为保护数据安全、避免数据灾难，数据备份已经成为个人或企业保护数据资产的最为重要的一道防线。
随着信息技术不断的发展，企业数字化转型的深入，数据已经成为企业的核心资产。面对日益增长的海量数据，为保护数据安全、避免数据灾难，数据备份已经成为个人或企业保护数据资产的最为重要的一道防线。 随着越来越多的企业选择迁移数据上云，云上服务逐渐接管了大量的计算和数据量，如何简单有效的对云上数据进行持久化储存、对数据做进一步处理与分析、挖掘数据价值是云上用户面临的最新问题 您是否正在面临这些问题呢？ 1、使用自建脚本或其他备份软件进行云数据备份，开发流程复杂、可用性无法保证、运维成本高； 2、备份数据来源广泛
硬盘（HDD）大家一定不会陌生，我们可以把它比喻成是我们电脑储存数据和信息的大仓库。一般说来，无论哪种硬盘，都是由盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几个部份组成。
本章将教您 OpenCV 的基本元素，并向您展示如何完成最基本的任务：读取，显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前，需要安装该库。 这是一个简单的过程，将在本章的第一部分中进行说明。
下面我们来学习入侵检测，入侵检测是对入侵的发现，它是防火墙之后的第二道防线，为什么需要入侵检测？那是因为前面介绍了防火墙它是有局限性的，它工作在网络边界它只能抵挡外部的入侵，但是据统计分析，这个安全威胁80%都来自于内部，然后防火墙然后防火墙它自身也存在弱点，可能被攻破或者被穿透或者被绕开，然后防火墙对某些攻击它的保护是比较弱的，然后只能拒绝，然后仅能拒绝非法连接请求，合法使用者仍然能够非法的使用系统，越权使用系统，提升自己的权限。然后就是防火墙对入侵者的行为往往是一无所知的。
上架IOS应用到app store，需要正式的打包证书、证书profile文件和需要使用专用的工具（比如xcode）将打包
在本节中，您将概述使用 Python 进行的深度学习，还将了解深度前馈网络，玻尔兹曼机和自编码器的架构。 我们还将练习基于 DFN 的示例以及玻尔兹曼机和自编码器的应用，以及基于带 Python 的 DL 框架/库的具体示例及其基准。
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jvUiQgVM-1584882587306)(img/NIO图例.png)]
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
在本书的第一部分中，将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。 另外，您还将熟悉通用的术语和概念，以根据您所学的内容进行语境化，并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外，您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库，并且还将学习如何处理文件和图像，这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后，您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
当涉及到华为网络设备的接口时，有许多不同类型的接口可供选择，每种接口都具有不同的用途和适用场景。以下是对每个接口的详细说明：
在上一章中，我们学习了如何对图像执行基本的数学和逻辑运算。 在本章中，我们将继续探索计算机视觉及其在现实世界中的应用领域中一些更有趣的概念。 就像本书前面的章节一样，我们将在 Python 3 上进行大量动手练习，并创建许多实际的应用。 我们将涵盖计算机视觉领域的许多高级主题。 我们将学习的主要主题与色彩空间，变换和阈值图像有关。 完成本章后，您将能够为一些基本的实际应用编写程序，例如跟踪特定颜色的对象。 您还可以将几何和透视变换应用于图像和实时 USB 网络摄像头。
有没有一种意犹未尽的感觉，本文介绍一下QSFP，因为介绍了SFP，不介绍QSFP真的是天理不容，文章中后段还会给大家对比QSFP、SFP，让我们直接进入今天的主题吧！
在以往的IC之间的源同步当中，发送的信号包括数据流信号，以及随着数据流信号同步的时钟信号，时钟信号在低速传输的情况下：1G以下传输，外部的扰动以及时钟抖动不会太影响数据流的恢复，但是如果时钟信号突破了1G甚至更高的情况下，外界环境中比如EMI的各种影响会引起时钟发生抖动，在高速采样恢复的过程中，这就没办法使用该时钟信号恢复数据，这里就用到了高速Serdes串行接口的恢复办法，将数据和时钟都通过高速线上传输，然后接受端通过PLL从数据流中恢复时钟，即使在传输的线上有轻微抖动，但是时钟和数据同
浪涌也叫突波，是超出正常工作电压的瞬间过电压。是发生在仅仅几百万分之一秒时间内的一种剧烈脉冲。造成浪涌（瞬变脉冲）的原因包括闪电、接地不良、感性负载切换、市电故障排除以及 静电放电（ESD），其结果可能会造成数据丢失（或损坏）甚至设备的损毁。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征，例如轮廓，感兴趣的点或区域，对象的边界框或其他图像。 因此，处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像，还要显示有关其功能的其他信息。
问题12：大学拟开展工业4.0和工业物联网方面的教学和实验，研华是否可以提供类似本次展示的工业4.0和物联网系统套件？
TIS（Time Interleaved Sampling，时间交叉采样)是高速示波器卡的一个重要扩展功能。在测试试验中，有时需要测试多通道同步信号，有时需要针对其中的一个通道进行更高速的数据采集。常规方式是购买多块不同速度与通道数量的产品分别完成，另一种方式就是选用具有TIS功能的示波器卡，可以将一张卡“变”成多张卡使用。
如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张5倍，各行业数据人才缺口明显。
话说，很久以前，并行总线称霸电子行业的方方面面，无论是芯片之间的通信还是板间通信。
2019测试测量精品展示与应用案例噪声与振动监测、高速采集与示波器、多通道同步采集与测试测量软件。通过内置的链接可以直达详细资料与应用案例。
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
计算机视觉应用是有趣和有用的，但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来，我们可以使用更多的处理能力。
随着互联网高速发展，数据安全的重要性日趋明显。数据备份是企业应对系统故障的重要手段。数据备份可以提高系统的高可用性和灾难可恢复性，使用备份还原数据是系统崩溃时提供数据恢复最小代价的最优方案。
IBCS（Integrated Business Cloud Service）虚拟专线是一种通过云服务提供商（例如阿里云、腾讯云等）提供的解决方案，最早由神卓互联发布，它能够让企业在本地网络中使用和体验公有云一致的云服务，而无需开通物理专线或租用云服务器。
选择了加急审核，但审核单被驳回了。开发者可以在12小时内重新整改并在驳回站内信内的【前往反馈页面】重新提交审核，即可获得相应加急的队列。否则将会直接浪费了一次加急机会。
《十分钟了解研华数据采集与量测精品》视频版发布以来，很多群友索要进一步详细资料和图文+音频版。本文在图文部分加入了更详细技术与案例的链接，文字部分主要是用讯飞语音识别的，感谢科技带来的便利！如果不想看字，可以按下播放键直接听语音。
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"
在本章中，我们将学习如何将冷酷的几何效果应用于图像。 在开始之前，我们需要安装 OpenCV-Python。 我们将解释如何编译和安装必要的库，以遵循本书中的每个示例。
MIPI（Mobile Industry Processor Interface）
物理层规范了传输介质、电气特性、IO电路、和同步机制。通俗地说，就是指定在MIPI协议的最底层物理层，发送端Tx如何拿到上层编码好的数据、转化成怎样的电信号、并通过多少根/组通道以何种形式发送给接收端Rx等等。
从蒸汽机开始，自动化彻底改变了人类的生产方式，逐渐进入到人类社会的各个领域，可以说，在整个现代化历史进程中，自动化都扮演着极其重要的角色。未来已来，自动化正在被赋予更多的内涵、更强的使命。
通读了一下MIPI物理层D-PHY的规格书，拿掉了规格书中一些冗余繁复的部分，留下了一些比较重要的内容，现总结如下：
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
在学习嵌入式的路上，我们可能会接触到这两个比较典型的MCU。其中最大的区别就是S3C2440能跑linux操作系统，常常作为学习嵌入式linux的硬件平台。可能大家会问既然S3C2440能跑linux操作系统，似乎比stm32厉害多了，为什么不直接去学习S3C2440呢？ 下面我就大概解释一下大家遇到的困惑：
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
https://linux.codingbelief.com/zh/storage/flash_memory/emmc/
随着电池技术,800V电压平台和充电技术的不断发展，众多车企逐步提升新车型的最大充电功率，缩短充电耗费的时间，新投入的兆瓦级充电系统根据充电过程中电动汽车实际的需求功率，自适应地动态分配最优充电模块数量，柔性输出最佳充电功率，可适配现在及未来所有车型，最终实现“充电五分钟，续航二百里”的最终目标。
示波器卡上一般会有512M-2G左右的缓存，可以存储采集的信号，但当采集数据超过2G时，普通的PCI/PXI总线接口带宽只有133M，难以承担实时传输的任务。
在上一章中，我们讨论了构建机器人所需的硬件组件的选择。 机器人中的重要组件是执行器和传感器。 致动器为机器人提供移动性，而传感器则提供有关机器人环境的信息。 在本章中，我们将集中讨论我们将在该机器人中使用的不同类型的执行器和传感器，以及如何将它们与 Tiva C LaunchPad 进行接口，Tiva C LaunchPad 是德州仪器（TI）的 32 位 ARM 微控制器板，在 80MHz。 我们将从讨论执行器开始。 我们首先要讨论的执行器是带有编码器的直流齿轮电动机。 直流齿轮电动机使用直流电工作，并通过齿轮减速来降低轴速并增加最终轴的扭矩。 这类电机非常经济，可以满足我们的机器人设计要求。 我们将在机器人原型中使用该电机。
PCIE-1840/1840L是四通道125M/80M高速同步采集卡（数字化仪），具备16位高分辨率，板载2GB缓存，通过TIS可以组合成最高500M和320M单通道采集。规格如下：
能源电力作为国民经济发展的“先导产业”和“基础行业”，面对当今复杂多变的国际形势，国内能源电力企业为追求更高的自主可控，正不断寻求各种经过行业验证的国产方案。
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
我国的互联网行业有一个特色，免费即正义。而且这一趋势愈演愈烈，哪家公司能免费的更多，体验更好，用户便蜂拥而来。云存储就是一个这样的状况，而且几家巨头互相竞争之下， 用户的免费空间越来越多，那么是否意
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