计算机组成原理实验作业，可以控制电路进行加法运算或减法运算

内容概要：本文详细介绍了基于ARM Cortex-M3 (LM3S6911) 和 FPGA (EP1C3) 架构的运动控制卡的工作原理及其源码实现。ARM主要负责复杂的插补算法计算，而FPGA专注于实时脉冲生成和I/O扩展。文中展示了关键代码片段，如环形缓冲区预加载机制、脉冲发生器的Verilog实现、输入信号的数字滤波以及多轴扩展方案。此外，还讨论了硬件设计中的注意事项，如PCB布局优化、电源模块更换带来的影响等。 适合人群：嵌入式系统开发者、运动控制系统工程师、硬件设计工程师、FPGA开发人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解ARM+FPGA协同工作的应用场景，特别是在运动控制领域。目标是帮助读者掌握如何利用这两种处理器的优势，实现高效、稳定的运动控制系统。 其他说明：文章不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还分享了一些实际工程中的经验和教训，如PCB布局优化、电源模块的选择等。这对于从事相关领域的工程师来说非常有价值。

YOLO11与Crowdhuman数据集的结合应用 YOLO11（You Only Look Once Version 11）是一种广泛应用于计算机视觉领域的人工智能算法，尤其在实时目标检测中表现突出。Crowdhuman数据集是由微软亚洲研究院发布的一个大规模人群检测数据集，它包含了成千上万张复杂场景中的人物图像，并且在标注中特别关注了人群密度大、遮挡严重的情况。将YOLO11与Crowdhuman数据集结合，不仅可以提升目标检测模型的准确率，而且还能有效处理人群密集场景中的多目标检测问题。 具体来说，YOLO11算法的核心思想是将目标检测任务转化为回归问题，通过直接预测边界框的坐标以及目标的类别概率，实现快速准确的目标检测。它能够一次性处理整个图片，预测出所有可能的目标，因此拥有很高的处理速度。然而，传统的YOLO版本在处理像Crowdhuman这样复杂的数据集时，面临着挑战，因为人群场景中目标的数量多、相互之间遮挡严重，导致检测难度大大增加。 为了提升YOLO在人群场景中的表现，研究者们对算法进行了一系列的改进。其中的一个关键改进就是采用了更加复杂的网络结构以及引入注意力机制，这些改进可以使得模型更好地聚焦于关键目标，同时忽略那些对检测目标不够重要的信息。此外，在数据预处理和后处理阶段也进行了一些优化，比如采用了更加精细化的标注策略，以及更加智能化的非极大值抑制算法。 在实际应用中，使用YOLO11格式对Crowdhuman数据集进行标注有以下几个关键步骤：需要对数据集中的图片进行图像增强，以生成更多样化的训练样本。然后，采用标注工具为每一张图片中的每个人建立对应的边界框，并标注出他们的类别和位置。这一步骤是非常耗时的，需要非常仔细的工作来确保标注的准确性。接着，将标注好的数据输入到YOLO11模型中进行训练。在这个阶段，需要调整模型的超参数，比如学习率、批次大小和训练轮数等，以获得最佳的训练效果。通过在验证集上的测试来评估模型的性能，并根据测试结果对模型进行微调，直至满足实际应用的需求。 为了实现这些步骤，研究者们开发了各种工具和框架，比如Darknet、TensorFlow Object Detection API和PyTorch等。这些工具提供了丰富的接口和功能，使得从数据标注到模型训练再到模型评估的整个流程变得更加顺畅和高效。 值得注意的是，人群统计和分析不仅仅是目标检测那么简单，它还涉及到更深层次的计算机视觉问题，比如人群密度估计、行为理解以及人群异常行为检测等。因此，结合YOLO11和Crowdhuman数据集不仅可以提高目标检测的精度，还能为这些复杂问题的解决提供坚实的数据基础和技术支持。 YOLO11与Crowdhuman数据集的结合对于提升目标检测算法在人群场景中的表现具有重要意义。未来，随着算法的不断进步和数据集的持续丰富，我们有望看到在人群统计、公共安全以及智能监控等应用领域中取得更多的突破。

【四路抢答器设计】是一种用于竞赛活动的电子设备，其主要目的是公平地判断哪个参赛队伍最先按下抢答按钮。这种抢答器通常由数字电路构建，包括多个输入通道（对应四路参赛队伍），一个判断逻辑，以及音效和显示组件。在设计四路抢答器时，我们需要考虑以下几个关键知识点： 1. **数字电路基础**：抢答器的设计基于数字逻辑，包括组合逻辑和时序逻辑。组合逻辑处理即时输入并产生相应的输出，例如判断哪一路是先按下的；时序逻辑则控制整个系统的运行顺序，如定时和锁定机制。 2. **四路输入**：抢答器需要四个独立的输入，每个输入对应一个参赛队伍。这些输入通常通过按钮或开关实现，当参赛队伍按下对应的按钮时，该路的信号会被送入逻辑电路。 3. **优先级判断电路**：这是抢答器的核心部分，它需要快速识别并锁定最先按下按钮的队伍。这可能涉及到边沿触发器或其他类型的触发器，以检测并锁定第一个有效信号。 4. **干扰和闭锁**：设计中要考虑到排除其他组的干扰信号，这意味着一旦有队伍成功抢答，其他所有队伍的输入应被立即闭锁，防止无效的或晚于第一个信号的输入影响结果。 5. **音响提示**：当有队伍成功抢答时，系统应有明显的音响提示，这可以通过蜂鸣器或扬声器实现。 6. **数字显示**：抢答器还需要显示当前的抢答者编号，这可能通过LED数码管或LCD显示屏来实现，显示0-3代表四个不同的队伍。 7. **定时电路**：对于必答环节，抢答器可能还包括一个定时电路，当时间到达预设值时发出声音提示，告知所有队伍时间已到。 8. **控制电路**：时序控制电路负责整个系统的操作流程，包括启动抢答、开始计时、锁定输入、显示结果等步骤。 9. **单元电路设计**：每个功能模块（如抢答电路、定时电路、报警电路）都需要单独设计，并最终集成到整体电路中。设计过程中需要绘制电路原理图，并列出所需的电子元件。 10. **设计过程**：完整的抢答器设计包括调研资料、总体设计、单元电路设计、绘制原理图、编写元件清单、撰写设计说明书等步骤。这需要学生具备扎实的数字电子技术基础，以及良好的工程实践能力。 11. **参考资料**：设计时可以参考如《电子技术基础》、《数字电子技术基础》、《电子设计技术》、《电工实习教程》等专业书籍，以获取理论支持和实际应用的指导。 四路抢答器设计是一项综合性的数字电子项目，涉及到了数字电路的基础理论和实际应用，同时也锻炼了学生的创新思维和工程实践能力。通过这样的设计，学生不仅能深入理解数字电路的工作原理，还能学习到如何将理论知识应用于实际问题的解决。

内容概要：本文详细介绍了基于Vivado平台的AD9653四通道ADC的FPGA实现方法，涵盖了SPI配置、LVDS接口自动延时调整、四通道数据同步、温度监控及伪随机数校验等功能模块。文中不仅提供了详细的Verilog代码片段，还分享了许多实战经验和调试技巧，如状态机设计、时钟分频、电源时序控制等。此外，针对实际应用中的常见问题，如LVDS眼图闭合、电源纹波影响等，提出了有效的解决方案。 适合人群：具备一定FPGA开发基础的研发人员，尤其是从事高速数据采集系统的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行高速数据采集的应用场景，如医疗成像设备。主要目标是帮助开发者理解和掌握AD9653四通道ADC的FPGA实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供的代码和经验总结来源于实际项目，具有较高的参考价值。建议读者在实践中结合具体应用场景进行适当调整和优化。

多项式曲线拟合C代码详解：实现线性至四阶多项式拟合，附带仿真结果与Excel对比图,多项式曲线拟合，c代码，可实现1阶线性，2-4阶多项式曲线拟合，代码注释详细，方便移植，书写规范 图片有现场拟合参数的1-4阶的keil仿真结果和Excel对照图。 备注一下，这是个多项式求解代码，求每个相的系数 ,核心关键词：多项式曲线拟合; C代码; 1阶线性; 2-4阶多项式; 代码注释详细; 方便移植; 书写规范; Keil仿真结果; Excel对照图; 求解系数。,"多项式曲线拟合C代码：1-4阶系数求解，Keil仿真结果对照"

在当前信息科技快速发展的时代，人工智能已经成为引领科技进步的重要力量。其中，大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一项关键技术，近年来受到了广泛关注和研究。LLM凭借其在自然语言处理方面出色的表现，已经成为学术界和工业界研究的热点。此次分享的四本图书，从不同的角度深入探讨了大型语言模型的构建、应用和工程实践。 《Building An LLM from scratch》（从零开始构建LLM）一书提供了对LLM构建过程的全面解析，从基础理论到实践操作，指导读者如何从零开始搭建自己的大型语言模型。本书不仅覆盖了算法选择、模型训练、优化策略等技术细节，还包含了对大规模数据处理、计算资源管理等挑战的深入分析。对于那些希望从基础学起，深入了解大型语言模型原理和技术实现的读者而言，这本图书将是绝佳的入门教材。 紧随其后的是《Hands-on LLMs》（动手实践LLM），这本书更注重于LLM的实际应用。它不仅阐述了在构建和训练大型语言模型时遇到的各种问题，还提供了大量案例研究和实战指南，让读者能够直接参与到模型的实际应用中。该书适合那些已有一定理论基础，但想要将这些理论应用到实际问题中去的读者。 《AI Engineering》（人工智能工程）一书，则从工程的角度出发，探讨了如何将人工智能技术规模化、产品化。其中涵盖了人工智能系统设计、模型评估、系统部署、运维监控等多方面的内容。该书强调了在设计、开发和维护大型语言模型时，工程师需要考虑的诸多工程问题，包括但不限于系统架构设计、数据处理流程、自动化测试等，是那些准备从事AI工程化工作的读者的必读书籍。 作为一本工具书，《LLM Engineer’s Handbook》（LLM工程师手册）为从事大型语言模型工作的工程师们提供了实用的参考资料。书中详细介绍了工程师在开发和维护大型语言模型过程中可能遇到的各种问题及其解决方案，旨在成为工程师日常工作中的实用手册。无论是初入行业的工程师，还是资深的AI专家，这本书都能提供丰富的知识和灵感。 综合上述，这四本图书是全面了解和掌握大型语言模型构建与应用知识的宝贵资源。它们为读者提供了从理论到实践，再到工程实现的全方位视角，使得无论是学术研究者还是工业界的技术人员，都能够从中学到构建和优化大型语言模型所需的关键知识。对于正在寻求在这领域内精进技艺的专业人士，这些书籍无疑是最佳的参考资料。

资源描述： "数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验.doc" 是一份专注于数据库查询设计与优化的教学实验报告，旨在通过实践环节深化学生对SQL查询语言的理解和应用能力。本实验报告不仅覆盖了基本的SELECT查询语句使用，还深入探讨了复杂的查询设计技巧，如多表连接、子查询、聚合函数、分组与排序等，为学生提供了一个全面且深入的数据库查询学习平台。 在实验过程中，学生将学习如何根据具体的数据查询需求，设计并优化SQL查询语句。通过亲手编写并执行查询，学生将直观感受到不同查询策略对性能的影响，从而学会如何权衡查询的准确性和效率。此外，实验还强调了查询设计中的数据完整性考虑，如正确处理空值、数据类型转换等常见问题，确保查询结果的准确性和可靠性。 本实验报告的特色在于其强调的实践性和探究性。每个实验任务都紧密结合实际应用场景，鼓励学生在解决问题的过程中主动思考、探索和创新。同时，实验报告还提供了详细的步骤指导、示例代码和预期结果，方便学生自我检验学习成果，并在遇到困难时及时寻求帮助。 通过完成"数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验"，学生不仅能够熟练掌握SQL查询语言的各项

SKs工具 基于四哥的kstools（ 修改，转化为工程，集成了java2smali，挂钩继承了修改！ 1.环境变量配置： 设置JAVA_HOME，jarsigner环境变量； 在apksign.bat或execute.sh中设置aapt工具目录； 2.破解签名步骤： 2.1加固apk： 需要先将加固前的apk放到ExecuteDir / input目录下，然后执行apksign.sh（bat）脚本运行获取签名信息，运行结束之后保存在apksign.txt中； 将修复之后的apk文件命名为src.apk，放在当前目录下，直接运行再次执行execute.sh即可; Ps：对于加固app有很多特殊情况，所以如果操作失败，可以自行编写代码获取加固app的签名信息，方法很多，自行网上搜索 2.2非加固apk： 将apk ExecuteDir / input目录下，命名为src.apk; 根据自己

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F4系列微控制器实现四足机器狗外设控制的全过程，涵盖硬件配置、功能需求、C++框架设计、关键实现技巧及测试验证。硬件方面采用STM32F411CEU6主控芯片、MG90S舵机、MPU6050六轴IMU传感器和USART3/I2C1通信接口。功能上实现了基础步态控制、实时姿态校正、串口指令响应和低功耗待机模式。C++框架设计包括PWM信号生成类和四足机器人控制类，通过具体代码展示了PWM信号优化、IMU数据融合等核心技术。最后，通过测试验证了PWM输出稳定性、串口指令响应时间和姿态校正精度，并提出了进一步优化的方向； 适用人群：对嵌入式系统开发有一定基础，尤其是熟悉STM32平台和C++编程的工程师或学生； 使用场景及目标：①学习如何利用STM32实现复杂外设控制；②掌握PWM信号生成、传感器数据融合和运动控制算法的具体实现；③理解智能机器人开发中的硬件选型和软件架构设计； 阅读建议：建议读者结合提供的GitHub工程包进行实践操作，在理解代码的同时关注硬件连接和调试日志，以便更好地掌握四足机器狗控制的核心技术。