PH2.0 Altium Designer封装，包含卧式贴片和非卧式直插的封装 库里只提供了卧式贴片和非卧式直插的封装的一个Demo，不包含所有PIN脚数的封装，所以不想二次加工的请不要下载 之前描述不清楚，导致很多人误下载，十分抱歉！！

Altium Designer隐藏引脚连接到指定网络设置

自用AD库，各种元器件基本上都包含了，连接器，IC，单片机，常用电阻电容，都有并且都具有3D封装。

开发过程中，选用了AD7922这颗 芯片，做部分资料整理，包含datesheet和通用性功能代码，适用于A核以及M核芯片，亲测可用。

AD采样 CPLD控制实现

这是我购买的高速四层板学习视频配套的素材资料，也是通过学习这个入的四层板，大家可以看网上免费的四层板学习视频来参考这个素材来学，不一定要自己画出来，但里面的重点要点要会，最好可以绘制一个比较简单的四层板来验证自己学习到的知识，现在嘉立创四层板也非常的便宜，才30块钱，给我们的学习带来了极大便利。

IMX6X核心板开发底板AD设计硬件原理图+PCB+集成封装库,硬件采用4层板设计，大小为192*132mm,包括完整的原理图和PCB及封装库文件，可以做为你的学习设计参考，硬件主要器件如下： Library Component Count : 58 Name Description ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 10029449-001RLF 12M XTAL AR8031 BAT54C Battery Multicell Battery CAP_1 CM2020 Cap Capacitor Cap Pol3 Polarized Capacitor (Surface Mount) Component_1_1 D Connector 9 Receptacle Assembly, 9 Position, Right Angle D Zener Zener Diode Diode Default Diode Diode 1N4148 High Conductance Fast Diode FDS4435 Fuse 2 Fuse GESD1005H150CR10GPT IMX6Q Inductance 4*4 Inductor Inductor LCTVS LVDS MAX3232 MHOLE MHOLE-2 MICRO_USB Header, 5-Pin, Dual row MP2161 NPN NPN Bipolar Transistor OV5640 PMOS N-Channel Power MOSFET PNP NPN Bipolar Transistor PWR2.5 Phonejack Stereo SW RClamp0524P RClamp0524P RJ45_Gigabit RL-UM02WBS RT9013 RX8010SJ Res Pack4 Res3 Resistor SDCARD_KMSD18 SIM CARD SW-PB Switch TJA1040 TSC2007 USB-V USB251X WM8960 XTAL X3225_20ppm mini_pcie oscillator_4PIN PCB封装库如下： Component Count : 61 Component Name ----------------------------------------------- 2.0mm_19x2 8PR4-0603 0603C+ 0603R+ 0805 1206 BH-1220 BATTERY CM2020 CR2032 - duplicate Crystals_3225 DG128-2P Diode1.6*2.6 DSUB1.385-2H9-M FDS4435 FPC24 HDMI HDR1X3 HOLE_3.3 HX2.54_2P IDC10S IDC20S IMX6 INDP4040X18N JACK-2.5MM_B KEY6*6*6.5 L_3-3- LED0805+ Mark Point_circle microUSB MINI_PCIE MP2161 PH-2-P6 PHONEJACK SW QFN36(USB251x) QFN48C40P600X600_AR8031 R_1210 r0402 R0402 - duplicate RF RJ45_GAGABIT RL-UM02WBS-8723BU R

AD转换和DA转换苦心收集.ppt

下载后，安装好版本匹配的python3.6,numpy,scipy,matplot,sklearn,skimage等包，后直接可以运行，无需修改代码。运行后输入y，就可以实习自带的图像分类（小鸡，小鸭，蛇，猫等分类）。

人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。