《OP放大电路设计》是“实用电子电路设计丛书”之一。《OP放大电路设计》内容分基础部分（1～5章）和应用部分（6～9章）。前者主要介绍OP放大器的零点、漂移及噪声，增益与相位，相位补偿及技巧，OP放大器的选择和系统设计；后者则主要介绍OP放大器作为反相放大器、正相放大器、差动放大器的应用，OP放大器在恒压、恒流电路和微分、积分电路中的应用以及基于非线性元件的应用，比较放大器中的应用，等等。

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本文实例为大家分享了opencv实现矩形检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include <math.h> #include ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函数功能：用向量来做COSα=两向量之积/两向量模的乘积求两条线段夹角 //输入： 线段3个点坐标pt1,pt2,pt0,最后一个参数为公共点 //输出： 线段夹角，单位为角度 ////

运放芯片封装op-07,t1084等各种

以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。 不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。 1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 公式如下： 2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动

bazel_tf_op add a custom tensorflow op in bazel 如何建造 bazel build -c opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" op:matrix_add_op python op/test_matrix_add.py

今天小编就为大家分享一篇TensorFlow实现自定义Op方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近项目中需要实现两组图片对比，并能将两者的区别标识出来。 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最终实现该功能，在这里记录下： 想要实现此demo，首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库： 安装方法，在这里不多说，我安装的是Python3.6 和openCV2，安装方法网上自行百度谷歌； 进入正题： 新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py，写入下面的代码： from skimage.measure import compare_ssim #~ import skimage as s

本文实例为大家分享了python实现抠图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 其中使用了opencv中的grabcut方法 直接上代码 # encoding:utf-8 # 图像提取 # create by import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('1.jpg') mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) fgdModel = np.zeros

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