FPGA基础入门篇(四)--边沿检测电路 一.边沿检测 边沿检测,就是检测输入信号,或者FPGA内部逻辑信号的跳变,即上升沿或者下降沿的检测.在检测到所需要的边沿后产生一个高电平的脉冲.这在FPGA电路设计中相当的广泛. 没有复位的情况下,正常的工作流程如下: (1)D触发器经过时钟clk的触发,输出trigger信号,保存了t0时刻的信号. (2)同时由trigger通过非门输出信号,保留了当前时刻t1的触发信号 (3)经过与门输出信号pos_edge,neg_edge a) 只有t0时刻为高

由代码可知:此边沿检测电路是由两个触发器级联而成,sign_c_r 输出是sign_c_r2的输入.并且有异步复位端没有使能端.最后输出:由触发器的输出取反和直接输出相与.如下的RTL图.

24V低压检测电路 - 低压检测电压 参考: ADC采样工作原理详解 使用单片机的ADC采集电阻的分压 问题: 当ADC采集两个电阻分压后的电压的时候,ADC转换出来的电压值和万用表量出来的不一样差异还挺大,但只要在采集点和GND之间跨接一个小电容(比如0.1uf)就解决问题了.这是啥原理? N1: 分压电阻的输出阻抗太高:ADC的采样时间太短. N2: MCU的ADC,输入首先是一个采样电路,等效一个电子开关.串联电阻.采样保持的负载电容.在采样时间内,外部信号源,信号源内阻,采样电阻内阻,对

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

简介   OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.  OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Github网址为:https://github.com/opencv .  本文将会介绍OpenCV在

Java的可检测异常和非检测异常泾渭分明.可检测异常经编译器验证,对于声明抛出异常的任何方法,编译器将强制执行处理或声明规则. 非检测异常不遵循处理或声明规则.在产生此类异常时,不一定非要采取任何适当操作,编译器不会检查是否已解决了这样一个异常.有两个主要类定义非检测异常:RuntimeException和Error. 为什么Error子类属于非检测异常?这是因为无法预知它们的产生时间.若Java应用程序内存不足,则随时可能出现OutOfMemoryError:起因一般不是应用程序中的特殊调用,

Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre

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AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式.这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作. 1 目标检测简介 [1]目标检测主要有两个任务: 判断图像中对象的类别 类别的位置 [2]目标检测需要的数据: 训练所需的图像数据,可以是jpg.png等图片格式 图像数据对应的类别信息和类别框的位置信息. 2 lmdb数据制作 caffe一般使用lmdb格式的数据,

咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示.在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框. 最直接的方式,使用矩形框的左上角和右下角在图像坐标系中的坐标来表示. 使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x_{max},y_{max})\). 但是这种绝对坐标的表示方式,是以原始图像的像素

异常检测算法先是将一些正常的样本做为无标签样本来学习模型p(x),即评估参数,然后用学习到的模型在交叉验证集上通过F1值来选择表现最好的ε的值,然后在测试集上进行算法的评估.这儿用到了带有标签的数据,那么为什么不直接用监督学习对y=1和y=0的数据进行学习呢?而是要用到异常检测算法(先对无标签数据进行建模(当成无标签数据,其实都是正常的样本)). 异常检测与监督学习有哪些区别? 异常检测系统中一般正例样本(即异常的样本)很少(一般0-20个或者50个,50也是很常见的),这些异常样本用于交叉验证

估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本,每个样本有n个特征值,每个特征都分别服从不同的高斯分布,上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下,实际无论每个特征是否独立,这个公式的效果都不错.连乘的公式表达如上图所示. 估计p(x)的分布问题被称为密度估计问题(density estimation) 异常检测算法 1>找出一些能观察出异常行为的特征,尽可能尝试选择能够描述数据相关属性的特征. 2> 根据样本估计出参数的值,有n个特征每个特征都服从不同的正态分布,有不同的u和σ2,分别对这些

[已解决][求助] 求虚拟机防检测代码 虚拟机如何躲过游戏等软件的检测,并能用vmware tools: 先把vmtools安装好后!   然后用这代码 monitor_control.restrict_backdoor = "TRUE"   我游戏过虚拟检测就是这么干的!

1. 文档检测: 我们观察官方的函数编写的时候会在函数或者类当中有些类的备注,这些备注叫做文档.当我们在编写函数的时候,可以去显示这些文档.因此我们可以用这个文档来进行检测.另外我们还需要导入doctest的库. 实例: import doctest # doctest模块可以提取注释中的代码去执行 # doctest严格按照Python交互模式的输入提取 def mySum(x,y): ''' 求两个数的和 get The Sum from x and y :param x: firstNum

1 前言 良好的代码习惯是一个优秀程序员应该具备的品质,但靠人的习惯与记忆来保证代码质量,始终不是一件靠谱的事.在计算机行业应该深知,只要是人为的,都会有操作风险.本文讲解如何通过Docker搭建代码检测平台SonarQube,并使用它来检测maven项目的代码. 2 Docker安装SonarQube 2.1 安装 通过Docker安装,方便快捷,不需要时直接删掉容器和镜像就好了. # 拉取Sonar镜像 docker pull sonarqube:8.3.1-community # 运行实例

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