CNN卷积神经网络 FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型) 仿真通过，用于foga和cnn学习 通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。 网络软件部分基于tf2实现，通过python导出权值，硬件部分verilog实现，纯手写代码，可读性高，高度参数化配置，可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。 参数量化后存储在片上ram，基于vivado开发。 直接联系提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。 本篇文档主要探讨了如何将CNN卷积神经网络算法从软件层面迁移到硬件层面，具体来说就是使用FPGA硬件加速器来实现CNN模型。文档中提到的“小型CNN FPGA加速器”指的是针对卷积神经网络的小型化硬件实现，该项目已经通过了仿真测试，并且可用于深度学习领域的研究与教学。 文档描述了整个CNN算法的软件部分是基于TensorFlow 2框架实现的，这一部分主要是用Python编程语言来完成。在软件层面上，它包括了将CNN模型的权重导出的步骤。硬件实现则是通过Verilog硬件描述语言来完成的，这部分代码是完全手动编写的，保证了高可读性和便于理解。此外，该FPGA加速器设计是高度参数化的，允许用户根据对速度或面积的不同需求来配置加速效果。 在设计过程中，对参数进行了量化处理，并将这些量化后的数据存储在片上RAM中。整个设计过程是在Xilinx的Vivado开发环境中进行的。文档还提到，提供本项目实施中所使用的所有软件代码和硬件代码，这表明项目具有开放性，便于其他研究者和开发者进行学习和实验。 从文档提供的文件名称列表来看，包含了多个与项目相关的文件，这些文件很可能包含了项目的设计细节、实现方法、仿真结果和版图解析等内容。例如，“卷积神经网络加速器实现小版图解析”可能详细描述了FPGA加速器的硬件布局，“卷积神经网络加速器实现从软件到”可能探讨了从软件算法到硬件实现的转换过程。这些文件是了解和学习该项目不可或缺的资源。 本项目是一个将深度学习算法从软件迁移到FPGA硬件平台的实践案例，通过结合TensorFlow 2和Verilog语言，实现了一个可配置参数的CNN模型加速器。项目的设计充分考虑到了代码的可读性和灵活性，并提供了完整的实现代码，便于研究和教育使用。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Node.js来开发微信小程序支付功能，并且提供前后端的完整代码，确保您可以实现“开箱即用”的效果。微信小程序作为一种轻量级的应用形态，已经成为许多企业和开发者构建移动应用的首选。而Node.js作为JavaScript的服务器端运行环境，以其高效、易用的特点，广泛应用于后端开发。 1. **微信小程序支付概述** 微信小程序支付是微信支付提供的服务，允许小程序用户在不离开应用的情况下进行商品购买或其他交易。该功能通过调用微信支付API，将用户的支付请求发送到微信服务器，然后返回支付结果给小程序前端。 2. **Node.js后端开发** 使用Node.js作为后端服务器，可以方便地处理支付请求和响应。你需要集成微信支付的SDK，例如`wxpay-sdk-nodejs`，这个库可以帮助你处理签名、订单创建、支付结果通知等功能。后端主要任务包括： - **生成预支付订单**：根据商品信息和用户信息生成预支付订单，获取预支付交易会话标识（prepay_id）。 - **签名处理**：对请求参数进行加密签名，以确保数据安全。 - **接收并处理支付结果通知**：当用户完成支付后，微信服务器会向你的服务器发送支付结果通知，后端需要验证并处理这些通知。 3. **微信小程序前端开发** 在小程序端，你需要调用微信支付JSAPI，与后端通信获取预支付订单信息，然后调起支付接口。主要步骤包括： - **请求后端获取预支付订单**：前端发送请求到Node.js服务器获取预支付订单的详细信息。 - **调用微信支付API**：使用微信小程序的`wx.requestPayment`方法，传入后端返回的预支付订单数据进行支付。 - **处理支付结果**：成功支付后，小程序会回调指定的函数，显示支付结果。 4. **开箱即用的代码结构** 压缩包中的`weapp`目录包含了微信小程序的前端代码，包括页面逻辑和支付相关的API调用。`node`目录则是Node.js后端的服务代码，通常包括了支付逻辑的处理文件和配置文件。确保正确配置微信支付商户号、API密钥等关键信息，才能使整个流程正常工作。 5. **部署与测试** 部署Node.js应用至服务器，如使用Express或Koa框架搭建的服务，配置好环境变量后，即可启动服务。同时，确保微信小程序已关联到正确的服务器域名。在真机或模拟器上测试支付流程，检查支付功能是否正常。 6. **安全性与最佳实践** - **数据安全**：所有敏感信息如商户号、密钥等应妥善保管，避免泄露。建议使用HTTPS协议传输数据，确保通信过程的安全。 - **异常处理**：确保前后端都有良好的错误处理机制，对支付过程中可能出现的各种异常情况进行捕获和处理。 - **版本控制**：使用Git进行版本控制，便于团队协作和回溯代码变更。 通过以上步骤，你将能够利用Node.js开发出完整的微信小程序支付解决方案。在实际开发过程中，可能会遇到各种问题，但有了详细的前后端代码，相信你可以快速上手并解决这些问题。记得持续关注微信支付的官方文档，保持代码和API的更新同步，以获取最佳的支付体验。

在IT领域，MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++库，用于构建Windows应用程序。MFC封装了Windows API，使得开发者可以更高效、更简洁地编写Windows GUI（图形用户界面）程序。本项目名为"MFC功能界面上实现的一个画线程序"，其核心目标是利用MFC库来创建一个用户界面，用户可以通过该界面进行绘图操作，包括画直线、曲线、矩形和圆形。 在C++编程中，实现这样的功能需要对MFC类库有深入的理解，尤其是CWnd、CDC和CRect等关键类。CWnd是所有窗口对象的基础类，负责处理消息和事件；CDC代表设备上下文，是进行图形绘制的主要接口；CRect则用于处理矩形区域，包括定位和尺寸调整。 我们需要创建一个基于MFC的对话框类，继承自CDialog。在这个类中，我们将定义画布控件，通常是一个CStatic派生的自定义控件，覆盖其OnPaint()方法以实现绘图功能。在OnPaint()中，通过BeginPaint()和EndPaint()函数获取和释放画笔环境，然后利用CDC对象进行绘图。 画直线和曲线可能需要用到MoveTo()和LineTo()函数，这两个函数分别用于设置起始点和结束点，CDC会自动绘制从起点到终点的直线。曲线的绘制可以使用Polyline()函数，它接受一个点数组，绘制一系列连接的线段。 矩形的绘制则可由Rectangle()函数完成，需要提供左上角和右下角的坐标。若要画出带有圆角的矩形，可以使用RoundRect()函数，它需要额外的圆角半径参数。 至于圆圈，我们可以使用Ellipse()函数，该函数绘制一个椭圆，但如果圆心和边界相同，则会绘制一个完整的圆形。圆心可以通过CRect的中心点计算得出，半径根据矩形的宽度和高度确定。 为了使用户能够选择不同的绘图工具，可以添加按钮或下拉菜单来切换直线、曲线、矩形和圆形模式。此外，还需要实现鼠标事件处理，如OnLButtonDown()和OnMouseMove()，当用户按下鼠标并移动时，根据当前的绘图模式动态更新图形。 在项目DLine1中，可能包含实现这些功能的源代码文件，如头文件和实现文件，以及资源文件如对话框模板和图标。通过阅读和分析这些文件，可以学习到如何在MFC环境中集成图形绘制功能，并了解如何与用户交互以实现动态绘图。 这个MFC画线程序展示了C++和MFC库在图形用户界面设计中的强大能力，不仅提供了基本的绘图操作，还可能包括颜色选择、线条样式设置等高级功能。对于学习和理解MFC以及Windows GUI编程的开发者来说，这是一个很好的实践案例。

mpv_thumbnail_script.lua （您可能也对感兴趣） 它是什么？ mpv_thumbnail_script.lua是的脚本/替换OSC，用于将mpv_thumbnail_script.lua悬停在搜索mpv_thumbnail_script.lua上时显示预览缩略图，而无需任何外部依赖项 ，跨平台 ！ 该脚本支持所有四个内置OSC布局，。 该脚本还将对视频进行多次遍历，以越来越高的频率生成缩略图，直到达到目标为止。 这样，您便可以在生成每个缩略图之前预览文件的末尾。 如何安装？ 从.lua这两个.lua ，并将它们都放置到mpv的scripts目录中。 例如： Linux / Unix / Mac： ~/.config/mpv/scripts/mpv_thumbnail_script_server.lua和~/.config/mpv/scripts/mpv_thumbnail_script_client_osc.lua Windows： %APPDATA%\mpv\scripts\mpv_thumbnail_script_server.lua和%APPDA

107-Arduino-UAVCAN Arduino的库，用于提供一个方便的C ++接口，用于访问 （ 利用） 。 该库适用于 ： ， ， ， ， ， ， :check_mark: ： ， :check_mark: ： ESP32 Dev Module ， ESP32 Wrover Module ，... :check_mark: Arduino上的参考实现UAVCAN ：具有提供位置数据的GNSS传感器的UAVCAN节点。 ：使用107-Arduino-UAVCAN的UAVCAN ToF距离传感器节点的演示固件。 例 # include < ArduinoUAVCAN> /* ... */ ArduinoUAVCAN uavcan ( 13 , transmitCanFrame); Heartbeat_1_0 hb; /* ... */ void loop () { /* Update t

在学术界，撰写论文是一项严谨的工作，而保持论文的原创性和避免重复率过高是至关重要的。"论文一键降重软件助手"就是针对这一需求而设计的工具，它旨在帮助学生和研究人员快速、有效地优化他们的论文内容，降低查重率。这款软件/插件尤其适用于毕业设计阶段的学生，他们可能面临大量文献综述和论文写作的压力。 该软件的主要功能可能包括： 1. **文本相似度检测**：软件能自动检测论文中的语句与已发表文献的相似度，帮助用户找出可能的抄袭或过度引用问题。 2. **智能替换**：通过人工智能算法，软件能够识别出可替换的词汇和句子，提供同义词替换建议，降低重复率，同时保持原文的意思和逻辑。 3. **段落重组**：软件可能具有重新组织句子和段落的功能，使得论文结构更加多样，降低连续单词和短语的匹配概率。 4. **图表和数据转换**：对于数据和图表，软件可能支持将文字表述转换为图表，或者将图表的数据以文字形式表述，减少文字上的重复。 5. **语言润色**：除了降重，软件还可能提供语言润色服务，改善论文的语法、表达和流畅性，提升整体质量。 6. **格式调整**：考虑到论文格式对于查重结果的影响，软件可能包含自动调整引用格式的功能，确保引用部分被正确识别。 7. **多版本对比**：用户可以上传不同版本的论文，软件对比分析，突出显示修改部分，便于跟踪优化过程。 8. **报告生成**：软件会生成详细的降重报告，显示修改前后的相似度变化，以及各个段落的降重效果。 在使用"论文一键降重助手V2.1"时，用户需要注意的是，虽然软件可以提供辅助，但论文的最终质量仍需作者亲自把关。过度依赖自动化工具可能导致语言生硬、逻辑混乱，甚至可能误用错误的替换词汇。因此，在使用软件的同时，应结合人工审查，确保论文的专业性和原创性。 此外，学术诚信是学术界的基石，任何降重措施都应遵循学术规范，不得滥用以规避查重系统。软件仅应作为提高论文质量的辅助工具，而不是捷径。在毕业设计阶段，学生们应该理解并掌握如何进行独立研究，合理引用他人工作，并清晰地表达自己的观点。

### 使用ADS设计LC带通滤波器的知识点详解 #### 一、滤波器基础知识概述 滤波器作为信号处理中的重要组成部分，在电子通信领域扮演着至关重要的角色。按照其功能的不同，滤波器大致可以分为四类：低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器以及带阻滤波器。每种类型的滤波器都有其特定的应用场景和设计方法。 - **低通滤波器**：允许低于某一截止频率的信号通过，而高于该频率的信号则被衰减。 - **高通滤波器**：与低通滤波器相反，允许高于某一截止频率的信号通过，而低于该频率的信号则被衰减。 - **带通滤波器**：仅允许某一频率范围内的信号通过，超出此范围的信号则被衰减。 - **带阻滤波器**：与带通滤波器相反，它阻止某一频率范围内的信号通过，而允许其他频率的信号通过。 #### 二、LC带通滤波器设计要点 在本文档中，我们将重点关注使用ADS(Advanced Design System)设计LC带通滤波器的方法。LC带通滤波器是一种利用电感(L)和电容(C)组成的滤波器，主要应用于无线电频率(RF)和微波通信领域。 #### 三、设计参数指标 为了更好地理解LC带通滤波器的设计过程，首先明确以下参数指标： - **类型**：最大平坦型，即巴特沃斯滤波器，其特点是通带内具有最平坦的响应。 - **通带**：200MHz至400MHz，要求通带内的插入损耗小于5dB。 - **阻带**：直流至100MHz和500MHz至1000MHz，要求在这两个频率范围内插入损耗分别大于40dB和35dB。 - **基片**：FR4，一种常见的PCB材料，具有良好的电气性能和机械强度。 #### 四、设计步骤详解 1. **选择带通组件**：在ADS的下拉菜单中选择“FilterDG-ALL”，从中选取所需的带通滤波器组件并放置于原理图中。 2. **设置滤波器参数**：单击选中带通组件后，在“DesignGuide”菜单中选择“Filter”，出现Filter窗口。在此窗口中，选择“Filter Control Window”并点击“OK”。 3. **滤波器设计**：在弹出的“Filter Design Guide”窗口中选择“Filter Assistant”选项卡，并根据前述的参数指标设置相应的滤波器参数。完成设置后，点击“Design”按钮开始设计。 4. **仿真验证**：滤波器电路生成后，可以通过“Simulation Assistant”选项卡或在原理图中插入S参数模板进行仿真验证。如果仿真结果未能达到预期，则需返回步骤3调整参数直至满足要求。 5. **实际元件模型的仿真**：初始设计中使用的通常是理想电容和电感。为了更准确地预测实际电路的性能，需要将这些理想元件替换为实际可用的元件模型，并再次进行仿真。这一步骤尤为重要，因为在实际电路中，元件的实际参数可能会导致性能与理论值存在差异。 6. **实际测试**：最终设计完成后，应使用实际的测量设备（如矢量网络分析仪）进行测试，以验证其性能是否符合预期。实测结果与模型仿真的对比有助于评估设计的有效性。 #### 五、设计结果分析 根据文档提供的信息，最终设计的LC带通滤波器使用了muRata的GRM36C0G050系列电容和TOKO的LL1608-F_J系列电感，并进行了实测。实测结果显示，该滤波器在指定频率范围内实现了较好的性能，与仿真结果基本一致。 通过以上步骤，我们可以看到ADS作为一种强大的EDA工具，在LC带通滤波器设计过程中发挥了重要作用。从滤波器组件的选择、参数设置到仿真验证，每个环节都需要细致的操作和精确的数据支持。此外，实际元件模型的仿真和实测结果的比对也是确保滤波器性能的关键步骤。这些知识点不仅适用于LC带通滤波器的设计，同样也适用于其他类型的滤波器设计，如LC低通滤波器、高通滤波器和带阻滤波器等。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，也是使计算机具有智能的根本途径。 应用： 机器学习在各个领域都有广泛的应用。在医疗保健领域，它可用于医疗影像识别、疾病预测、个性化治疗等方面。在金融领域，机器学习可用于风控、信用评分、欺诈检测以及股票预测。此外，在零售和电子商务、智能交通、生产制造等领域，机器学习也发挥着重要作用，如商品推荐、需求预测、交通流量预测、质量控制等。 优点： 机器学习模型能够处理大量数据，并在相对短的时间内产生可行且效果良好的结果。 它能够同时处理标称型和数值型数据，并可以处理具有缺失属性的样本。 机器学习算法如决策树，易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。 一些机器学习模型，如随机森林或提升树，可以有效地解决过拟合问题。 缺点： 机器学习模型在处理某些特定问题时可能会出现过拟合或欠拟合的情况，导致预测结果不准确。 对于某些复杂的非线性问题，单一的机器学习算法可能难以有效地进行建模和预测。 机器学习模型的训练通常需要大量的数据和计算资源，这可能会增加实施成本和时间。 总的来说，机器学习虽然具有许多优点和应用领域，但也存在一些挑战和限制。在实际应用中，需要根据具体问题和需求选择合适的机器学习算法和模型，并进行适当的优化和调整。

Gotify推送 Gotify 谷歌浏览器扩展 用于向 gotify/server 发送推送通知的 Chrome 扩展 :bell: :desktop_computer: 系统字体 :nail_polish: Spectre.css 框架 :hundred_points: 轻量化和优化 :hourglass_not_done: 获取API 要求 高发API 安装 下载或克隆此 Github Respo 打开扩展管理页面 - chrome://extensions 通过单击开发人员模式旁边的切换开关启用开发人员模式。 单击LOAD UNPACKED按钮并选择解压后的扩展目录 用法 您可以在 Chrome 工具栏的地址栏右侧找到插件选项页面 单击 Gotify 设置按钮并输入您的 Gotify APP API URL 并保存 这就是在您的浏览器上成功设置 Gotify Push Extension 的全部内容 允许 CORS 你必须配置你的服务器 CORS 允许这个扩展从这个扩展发送推送通知 打开config.yml

FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本