ADC的主要趋势之一是分辨率越来越高.这一趋势影响各种应用,包括工厂自动化.温度检测和数据采集.对更高分辨率的需求正促使设计者从传统的12位逐次逼近寄存器(SAR)ADC转至分辨率高达24位的Δ-ΣADC. 所有的ADC都会具有一定的噪声,这包括输入参考噪声(ADC固有噪声)和量化噪声(ADC转换时产生的噪声).诸如噪声.ENOB(有效位数).有效分辨率和无噪声分辨率等指标在很大程度上定义了ADC的实际精度.所以,理解与噪声相关的性能指标是从SAR过渡至Δ-ΣADC最困难的方面之一.由于当前对更…
压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2…
屏幕尺寸就是实际的物理尺寸. 分辨率(pt),是逻辑分辨率,pt的大小只和屏幕尺寸有关,简单可以理解为长度和视觉单位. 分辨率(px),是物理分辨率,单位是像素点,和屏幕尺寸没有关系. 微信开发者工具上iphone6尺寸是375,指的是逻辑分辨率,设计图常常给出的750px是物理分辨率.1个pt可以有1个px构成,也可以是2个,还可以有3个甚至更多(其实@2x已经是人眼的极限了,再增加也不会改变清晰度).如果是以iphone6的尺寸开发的话,那么设计图给的物理像素除以2,才是写在代码里的逻辑分辨…
下载PDF版本: Air722UG_模块硬件设计手册_V1.1.pdf @ 目录 1. 绪论 2.综述 2.1 型号信息 2.2 主要性能 2.3 功能框图 3.应用接口 3.1 管脚描述 3.2 工作模式 3.3 电源供电 3.3.1 模块电源工作特性 3.3.2 减小电压跌落 3.3.3 供电参考电路 3.4 开关机 3.4.1 开机 3.5 省电功能 3.5.1 最少功能模式/飞行模式 3.5.2 睡眠模式(慢时钟模式) 3.5.2.1 串口应用 3.5.2.1.1 睡眠模式1 3.5.2…
一.MD5加密 直接干,这里以一个登录页面为例: <?php require_once 'config/database.config.php'; $act=$_REQUEST['act']; $username=$_POST['username']; $password=md5($_POST['password']); if ($act=='reg') { $sql="INSERT INTO user(username,password) VALUES('{$username}','{$…
这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增…
http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid-288123.html Cocos v2.1开始新增了一种新的多分辨率适配方案:流式布局. 这种布局相比CocosStudio v1.x时代简单纯粹得多,没那么多复杂的概念也没那么难理解,上手更简单,这篇教程就是来教大家怎么使用这个功能的. 实际上之前也写过一篇布局教程,不过反响感觉不太好,不少人看完之后还有不少疑问,尤其是跟2d-x协作相关的疑问.因此,这次提供一个更给力的版本,从Cocos编辑配置到与Coc…
日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.…
降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头 降维系列: 降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头 降维(二)----Laplacian Eigenmaps --------------------- 主成分分析(PCA) 在很多教程中做了介绍,但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分?协方差矩阵和特征值为何如此神奇,我却一直没弄清.今天终于把整个过程整理出来,方便自己学习,也和大家交流. 提出背景 以二维特征为例,两个特征之间可能存在线性关系的(例如这两个特征分别是运…
最近我们开发的打印服务频频出现打印文字拉伸问题,客户意见络绎不绝,最为明显的是使用黑体加粗后 “2.0份” 打印出来后小数点几乎看不见了,用户很容易误认为 “ 20份” .所以问题达到了不得不停下手上的工作,集中研究RDLC打印问题. 下面是打印出来的效果 由于使用RDLC打印已经是1年前的事了,以前都是偶尔出现几次都是说明性文字,也都没太关注. 到底是什么原因呢? 我在网上收了不少资料,都没有讲到重点,最后在Stack OverFlow的一个问题中看到了些初略说法(http://stackov…