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内涵JAVA连接RFIDTCP开发包，及RXRX.jar串口通讯包，有测试程序可参考

基于NRF24L01+和stm32F1及F4的双向通信keil文件，已经测试过完全能够实现双向通信，工作在250kbps，空旷距离大概几十米，可以采用pa+lan的nrf24模块提高距离

本项目实现的是32位加法器，实现思路为连接4个8位加法器，已通过vivado Simulation。 使用语言：Verilog 使用软件：vivado 本项目包含： 1、vivado项目文件adder_32.xpr 2、readme.txt 3、vivado自动生成的文档(含设计代码和测试代码)

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Oscar 物联网开发板 基于GD32F130C8T6为主控设计的物联网开发板，板载丰富的芯片/模块，涵盖了UART/SPI/I2C/ADC等外设接口，通过学习使用Oscar 开发板，用户可快速入门GD32F130系列芯片的基础操作； ESP8285 Wi-Fi 模块 CP2102 USB串口 电压电流测量电路 128kb 串行Flash 3.2寸SPI串行TFT 液晶触摸屏 2个按键，可唤醒主控 小型贴片蜂鸣器 USB供电过流保护设计 项目开源资料： 硬件外观

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SM2-SM3-SM4国密算法源码，附带测试代码，基于VS工程的C++代码

DASR （CVPR-2021）我们的论文DASR的官方PyTorch代码：。 抽象的 如今，无监督超分辨率（SR）一直在飞涨，这是因为它在实际场景中具有实用性和前景可观的潜力。 现成方法的原理在于增强未配对数据，即首先生成对应于现实世界高分辨率（HR）图像的合成低分辨率（LR）图像$ \ mathcal {Y} ^ g $现实LR域$ \ mathcal {Y} ^ r $中的$ \ mathcal {X} ^ r $，然后利用伪对$ {\ mathcal {Y} ^ g，\ mathcal {X} ^ r} $用于在有监督的方式下进行的培训。 不幸的是，由于图像转换本身是一项极富挑战性的任务，因此这些方法的SR性能受到生成的合成LR图像和实际LR图像之间的域间隙的严重限制。 在本文中，我们提出了一种用于无监督的现实世界图像SR的新颖的域距离感知超分辨率（DASR）方法。 训练数据（例

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