地震有限差分正演程序

基于FPGA的等精度数字频率计，含代码的完整设计

自己最近琢磨出来的，已经测试好，可以正常收发数据，供参考

基于纹理的图像检索源码，matlab编写，包含测试图像

【实例简介】由于网上关于热敏打印机部分的驱动源码很少，基本上只有重试这部分驱动开发的人员才有该源码，因此我整理我做过的打印机驱动分享出来，该驱动只针对打印机驱动层部分，对底层定时器，IO驱动，延时部分的驱动，相信你一定能够自行实现。如有疑问请留言。 附件为热敏打印机驱动，该驱动使用双定时器，一个定时器给步进电机使用另一个定时器给热敏机芯加热使用，该驱动可移植到任何平台打印机，前提是你必须自己实现定时器接口函数，io管教函数，mdelay()，udelay()，spi 函数等函数，该驱动打印接口函数为 prn_string(),和prn_image()函数，其中prn_image()打印图片默认扫描方式为横向扫描, prn_string()函数默认字库的扫描方式为纵向扫描方式， 源码中有纵向扫描方式转换为横向扫描算法。请仔细研究... 另外为了更加便于理解该驱动，我在附件中加入打印机部分原理图，和打印机datasheet。

车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量

【实例简介】全志H3 DDr3 EMMC WIFI开发板ALTIUM设计硬件原理图PCB（4层）+3d集成封装库，硬件4层板设计，ALTIUM设计的工程文件，包括完整的原理图和PCB文件，可以做为你的设计参考。 集成库型号列表： Library Component Count : 30 Name Description ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 1_1.5KE100A_Dup1 ANT IPEX AP2127K-ADJTRG1 STO23-5 AP6212 QFN44P_120X120 Banana_CPU CAP Capacitor CON3 Cap Pol1 Polarized Capacitor (Radial) DDR3-FBGA96 DIODE Diode DIP40-254 DIP40-254 DOG ESD_RClamp0524PA FPC-24 HDMI miniHDMI-19P-SMD INDUCTOR_1 JPO4 KEY-2PIN LED NMOS_0 PMOS_0 RES1 R_P4 22R-1% SY8008B-AAC SY8113BADC TF08F-1113A1-XXXB-SNRmicrosd-1113a1 T_POINT_R USB XTAL-2P XTAL-4P

基于ARM和Linux的嵌入式远程视频监控系统设计

无刷直流电机控制程序，包括直接转矩控制，有位置传感器和无位置传感器的控制程序，包括外设的配置可直接使用。

用matlabGUI界面写的体绘制的三维重建，用了很多种方法，因为本身也是小白，所以注释学的很详细，压缩包里两个文件一起打开就可以使用了，但是你需要有原始图片哦，这里因为保密就不提供数据了