通过对螺栓点云的处理计算螺栓的高度，可用于螺栓高度的比对，用于判断螺栓是否松了，里面包含halcon的算法hdev源码及对应的ply格式的点云数据，由于数据扫描用的3d相机精度不是很高，所以只是展示算法内容

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fpga-fft 基于Bailey四步大型FFT算法的高度优化的流FFT核心： : 数据输入/输出是连续的，帧之间没有间隙。 当前仅支持2的幂次方和定点数据。 资源使用率与Xilinx FFT IP内核相当，对于普通大小，Fmax最多可提高30％。 Zynq-7000 名称 配置 设备 LUT FFs RAMB36 DSP48E1 最大值 fft1024 24b数据，17b旋转，四舍五入 XC7Z010-1 1648年 4087 2个 16 350兆赫 fft1024_wide 32b数据，24b旋转，四舍五入 XC7Z010-1 2508 6096 3 32 310兆赫 fft1024_spdf_wide 32b数据，24b旋转，四舍五入 XC7Z010-1 3259 7101 4 32 310兆赫 fft4096 24b数据，1

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中文翻译：Architecture Design for Highly Flexible and Energy-Efficient Deep Neural Network Accelerators (翻译结果) 这个是我付费翻译的，但是也难免有些许错误。可以先看看摘要的翻译效果。 摘要 深度神经网络(DNNs)是现代人工智能(AI)的支柱。然而，由于其高计算复杂度和多样化的形状和尺寸，能够在广泛的dnn上实现高性能和能源效率的专用加速器对于使AI在现实世界的应用至关重要。为解决这个问题，本文提出Eyeriss，一种用于DNN处理的软硬件架构联合设计，针对性能、能源效率和灵活性进行了优化。Eyeriss具有一种新颖的RowStationary (RS)数据流，可在处理DNN时最小化数据移动，这是性能和能效的瓶颈。RS数据流支持高度并行处理，同时充分利用多级存储层次中的数据重用，以优化任何DNN形状和大小的整体系统能量效率。与现有的其他数据流相比，rs数据流的能量效率提高了1.4到2.5倍。

该工具从LumenLiquid的工具集中删除，为该项目提供了特殊的支持。 因为我没有找到任何有用的带有多重纹理和整个纹理的Heightmap编辑器，所以我决定自己创建一个。

基于STC89C52单片机的乒乓球升降高度自动控制系统设计.pdf

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在软键盘弹出后随即弹出自定义的PopuWindow在其上方，里面还给PopuWindow加入了显示 和消失的动画，另外实现了对软键盘显示和隐藏状态的监听，以及对其高度的测量，需要做些逻辑处理的话可以直接在里面写相关的代码就ok了

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