古语云:知己知彼,百战不殆.那么既然选择了FPGA之路,欲练此功,必先-- 必先了解清楚,FPGA的特点,FPGA善于/不善于解决什么类型问题,以及FPGA应用的方向,FPGA学习的要素等等. 一.FPGA的特点 理论上,通用MCU/CPU和数字ASIC能够做的事,FPGA都能做,甚至可以利用FPGA内部资源实现一个CPU,也即是通常所说"软核".但这几个既然能够共存,实际上都有各自适合和不适合的领域.CPU/MCU为通用任务设计,能够胜任大量常规的控制.计算任务,但是对一些特殊的任务…

我的学习路线为HTML > CSS > Javsscript:Javascript是前端一切学习的基础.HTML和css一起学习. JavaScript基础: Js基础教程.js内置对象常用方法.常见DOM树操作大全.ECMAscript.DOM.BOM.定时器和焦点图,js还有一些的基本特效 第二个为HTML5和web的开发 HTML5: HTML5新语义标签.HTML5表单.音频和视频.离线和本地存储.SVG.Web Socket.Canvas. 移动Web开发: 跨终端WEB和主流设备简…

Python猫注:Python 语言诞生 30 年了,如今的发展势头可谓如火如荼,这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计,而不可否认的是,Python 从其它语言中偷师了不少.本文作者是一名资深的核心开发者,他广博的视野和精准的认识,让我对 Python 的设计了解得更为全面,同时,他"利用自豪感而非恐惧感"的说法,传达出来的是"专注于自我的进步,不嫉妒他人的成功"的原则,对我也很有帮助.原文写于 2015 年,躺在我的收藏夹里很久很久了,如今顺利翻译掉,这是一件能…

一.oracle 11g安装的注意事项 1.超级管理员密码设置要符合要求(特别是不能以数字打头),否则在创建数据库的时候会产生ora-00922错误以及ora-28000错误. 解决方法:http://kuangdaoyizhimei.blog.163.com/blog/static/22055721120157994441330/ 2.oracle 11g能够兼容win7,但是不兼容xp;oracle 10g不兼容win7,兼容xp;xp既支持oracle 11g,也支持oracle 10g.…

>_<:理解上一个时间函数的概念和用法,本节的实现也比较简单 >_<:就是简单的绘图+时间函数 >_<:TicTac.h #define EX 1 //该点左鼠标 #define OH 2 //该点右鼠标 class CMyApp : public CWinApp { public: virtual BOOL InitInstance (); }; class CMainWindow : public CFrameWnd //不是继承CFrameWnd 因此需要在CMa…

运算符重载函数既可以声明为类的成员函数,也可以声明为所有类之外的全局函数. 运算符重载函数作为类的成员函数 将运算符重载函数声明为类的成员函数时,二元运算符的参数只有一个,一元运算符不需要参数.之所以少一个参数,是因为这个参数是隐含的. 例如,上节的 complex 类中重载了加法运算符: complex operator+(const complex & A)const; 当执行: c3 = c1 + c2; 会被转换为: c3 = c1.operator+(c2); 通过 this 指针隐式…

引自http://www.cnblogs.com/IMxinu/p/9693041.html…

// 访问控制 可以限定其源文件 或模块中的代码对你的代码的访问级别, 这个特性可以让我们隐藏代码的一些实现细节, 并且可以为其他人可以访问和使用的代码提供接口 // 你可以明确地给某个类型 (类, 结构体,枚举), 设置访问级别, 也可以给这些类型的属性, 方法, 构造器, 下标等设置访问级别, 协议也可以被限定在一定的范围内使用, 包括协议里的全局常量, 变量和函数 // Swift 不仅提供了多种不同的 访问级别, 还为某些经典场景提供了默认的访问级别, 这样就不需要我们在每段代码中都申明…

列表已经用了很多次了.使用中括号包含元素. list = ['a','b','c'] 获取元素使用[]. print(list[0]) 输出a 不过值得注意的是,[]只能是0到元素个数-1吗?在Python中并不是. print(list[-1]) 这行并不会报错,而是输出c. 也就是说,在上面这个list,索引可以使用的值将为-3到2.这一点有点像javascript中字符串的substr函数.…

我们可以利用OpenCV的直方图,backproject直方图和meanshift算法来跟踪物体.下面通过简单的例子来说明如何实现跟踪算法,我们有两幅狒狒的图片,如下图所示:我们首先在左图中框选狒狒的脸,计算出框选区域的色度(HSV空间的H)直方图,然后在image2中,backproject该直方图,得到每个像素点属于该直方图的概率图. 得到的概率图之后,我们去掉图中低饱和度的像素,然后二值化,最后对该图使用meanshift算法,得到密度最大的区域,这个区域就是我们跟踪的目标区域. 注意下面…