实验2:RK3399/NanoPC-T4开发板使用/sys/class/gpio操作外接GPIO设备,比如外接一个LED模块,通过GPIO1_A0管脚 1 介绍   LED模块   Matrix-LED是一个简单的发光二极管模块.3-Pin 2.54mm排针,V接电源,G接地,S信号通过一个三极管放大控制LED的导通或关闭.您可以向S输出静态的高低电平信号,也可以输出变化的PWM信号,信号电平可以是3.3V或5V.当您向S输出高电平时LED以最大亮度发光,低电平就完全熄灭,可变占空比的PWM信号

目前(2019年8月)NanoPC T4的桌面系统FriendlyDesktop是基于Ubuntu18.04进行集成的,因此大部分可以参考Ubuntu18.04的配置方法. 1.无线网络配置 可参考官方文档:https://docs.ubuntu.com/core/en/stacks/network/network-manager/docs/configure-wifi-connections 主要使用的命令: sudo nmcli d wifi rescan #扫描所有的SSID sudo n

欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~ 一年一度的微软 Build 大会准时起航,本年度大会从旧金山移师西雅图,一个近年来凭借女神汤唯而在中国家喻户晓的美国西部海滨城市. 距离开场15分钟,大会主会场已经就绪. 会议开头是一个 MineCraft 拼出的 Seattle. 首先萨提亚·内德拉开始 Build 2017 开题演讲,首先承接上一年度话题,说到技术演变迅速,而这些技术的改变给了广大的开发人员带来了机遇,同时也是一种责任. 从而引出微软的所承担的使命——帮

一.Introduction Sakila可以作为数据库设计的参考,也可作为实验数据.我是用作数据仓库和ODI学习的实验数据. The Sakila sample database was developed by Mike Hillyer, a former member of the MySQL AB documentation team, and is intended to provide a standard schema that can be used for examples i

开发使用验证码的意义就是为了区别操作者是人还是机器,防止自动脚本对服务器造成灾难性的攻击 目前有各种各样的验证码种类,譬如:静态字符验证码.算术验证码.拖拽验证码.识别文字或识别物品验证码(高级),下面介绍随机切换算术或字符验证码 本验证码特点:静态验证码和算术验证码随机更换,每个字符位置会随机移动 一.效果图 二.使用函数列表 (1)imagecreatetruecolor:创建画布 (2)imagecolorallocate:为画布分配颜色 (3)imagefill:画布填充颜色 (4)im

* 部分资料来自我们博士的PPT,部分来自网络和他人的论文. * 我们使用的教材是清华大学出版社出版的<智能卡技术(第四版)——IC卡.RFID标签与物联网(清华大学计算机系列教材)>(王爱英 主编) * 我仅仅整理了下边的内容 射频识别技术 射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术是一种非接触自动识别技术,利用射频信号通过空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性,实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的.射频识别技术在国内最广泛的

微软 Build 2017 开发者大会:Azure 与 AI 的快速发展   欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~ 一年一度的微软 Build 大会准时起航,本年度大会从旧金山移师西雅图,一个近年来凭借女神汤唯而在中国家喻户晓的美国西部海滨城市. 距离开场15分钟,大会主会场已经就绪. 会议开头是一个 MineCraft 拼出的 Seattle. 首先萨提亚·内德拉开始 Build 2017 开题演讲,首先承接上一年度话题,说到技术演变迅速,而这些技术的改变给了

目录 什么是目标检测 目标检测算法 Two Stages One Stage python实现 依赖 安装 使用 附录 什么是目标检测 目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization) + 识别(Recognition).相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示). 通俗的说,Obj

课程分四个大章节 初级篇,中级篇,进阶篇,高级篇 初级篇内容:编写一个完整的,简单的外挂 C++的数据类型:Byte,Word,DWORD,int,float API函数的调mouse_event,GetWindowRect,SetCursorPos,FindWindow,SendMessage) CE5.4工具的使用方法 中级篇内容:调试工具的使用技巧,功能CALL的概念 调试工具OD1.1的使用技巧(如硬件断点,条件断点,内存断点. 常用汇编指令与对应高级语言的转换. 游戏功能CALL概念

转自深度学习知识框架,小象牛逼! 图片来自小象学院公开课,下面直接解释几条线 神经网络 线性回归 (+ 非线性激励) → 神经网络 有线性映射关系的数据,找到映射关系,非常简单,只能描述简单的映射关系 大部分关系是非线性的,所以改进方法就是加一个非线性激励,某种程度是一个 NORMALIZE,但是是非线性的,对参数有更强的描述能力 +非线性激励,描述稍微复杂的映射关系,形成神经网络 神经网络输入是 1 维信息,普通网络之间进行的是代数运算,然后经过非线性激励,形成新的神经网络 RNN 神经网络

在开发企业级应用的时候,通常会有不同的开发环境,比如有开发环境,测试环境,正式环境,生产环境等.在一份代码部署到不同环境的时候,不同环境的配置文件可能需要根据目标环境不同而不同.比如在开发环境中,数据库使用的是开发环境的数据库,消息队列也使用的部署在开发机上的消息队列,传统的方式是,由发布或者配置管理员来维护这些不同环境的配置文件.通常,手工的针对不同的环境去修改配置文件容易产生错误. 有很多种不同的方式来针对不同的部署环境生成配置,最笨的方法就是可以维护几套不同的配置文件,然后在编译事件中根据

一.什么是T4模板 T4是Text Template Transformation Toolkit(文本模板转换工具包)的四个英文首字母的简称.是微软提供的一种代码生成引擎. 在ADO.NET实体数据模型和EF框架中,那些根据数据库表结构自动生成的代码就是根据这种引擎来生成的,所以当我们对VS自动生成的代码不满意或有特殊需求,则可以修改T4模板来达到目的. 在VS2012中,通过下面步骤可以添加T4模板(以.tt为后缀名): 其中“文本模板”和“运行时文本模板”是微软提供的两种T4模板 当添加一

如果要在 Visual Studio 中生成程序代码或其他应用程序资源,遵守以下一般准则可能非常有帮助. 它们并不是一成不变的规则. 设计时 T4 模板准则 设计时 T4 模板是在设计时在 Visual Studio 项目中生成代码的模板. 有关更多信息,请参见使用 T4 文本模板生成设计时代码. 生成应用程序的可变部分. 对于在项目期间可能更改的应用程序部分,或将在不同版本的应用程序之间更改的应用程序部分,代码生成最为有用. 可将这些可变部分与较固定的部分相分离,以便更容易确定必须生成的内容.

<如何让TT T4模板输出多个文件(VS2010中)>-- access911.net 文章   问题:   VS2010中自带的 TT 模板功能挺好用,但是如何定义其输出的目录,或者如何编程让一个tt文件可以输出多个结果文件.     回答:   <#@ Import Namespace="System.Text" #> <#@ import namespace="System.IO" #> <#@ Import Name

岗位级别:T4 岗位职责: 1.负责匹配系统的架构设计 2.负责网页抽取.实体识别.匹配等算法设计 3.核心代码编写,代码review 任职要求: 1.熟悉机器学习.自然语言处理理论和算法2.三年以上的自然语言处理.机器学习相关项目经验 3.在项目中应用机器学习算法解决过具体问题4.熟悉海量数据处理技术,hadoop 等 5.有较强的编程开发能力,精通python/java/scala 之一6.对自然语言处理.机器学习技术有很强的热情,能够承受较大的工作压力 感兴趣的同学,可以联系我,我帮忙推荐

使用T4模板生成不同部署环境下的配置文件 在开发企业级应用的时候,通常会有不同的开发环境,比如有开发环境,测试环境,正式环境,生产环境等.在一份代码部署到不同环境的时候,不同环境的配置文件可能需要根据目标环境不同而不同.比如在开发环境中,数据库使用的是开发环境的数据库,消息队列也使用的部署在开发机上的消息队列,传统的方式是,由发布或者配置管理员来维护这些不同环境的配置文件.通常,手工的针对不同的环境去修改配置文件容易产生错误. 有很多种不同的方式来针对不同的部署环境生成配置,最笨的方法就是可以维

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

前言 最近研究了下ServiceStack.OrmLite,文档中也提到了使用T4模板对数据库中已经有了表进行实体的映射,这里也顺便记录下使用的步骤和情况. 开始使用 引用T4模板 首先我们创建一个工程,然后在nuget上获取ServiceStack.OrmLite T4模板: 添加完成之后,整个工程会多了一些文件: 添加数据库连接字符串 因为模板要连接数据库进行POCO的生成,我们也修改添加连接字符串: 这里要注意的是providerName是必须要写的,要不然T4模板不能正常的识别. 修改模

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

目录 2.2 操作系统指纹识别 2.2.1 Banner抓取 2.2.2 TCP 和 ICMP 常规指纹识别技术 TCP数据报格式 ICMP首部格式 TTL与TCP窗口大小 FIN探测 BOGUS flag 探测 TCP ISN 抽样 IPID 抽样 TCP Timestamp ACK值 ICMP错误信息 DHCP 2.2.3 数据包重传延时技术 2.2.4 使用Nmap进行操作系统探测.. 一般性探测 指定网络扫描类型. 设置扫描条件 推测结果. 2.2.5 使用Xprobe2进行操作系统探测