Volterra预测

【实例简介】SILABS新推出EZradioPRO系列RFIC:SI4463完整DEMO板的开发包下载. 里面压缩了4个文件。PCB图、原理图、DEMO代码。 PCB图、原理图、DEMO程序 ,适合长远距离的无线数据传输应用.其发射功率+20dbm,接收灵敏度-116dbm,通讯距离2000米. SI4463-B1-FMR特点 频率范围= 119–1050 MHz 接收灵敏度 = –126 dBm 调频模式 (G)FSK and 4(G)FSK OOK and ASK 最大输出功率 +20 dBm (Si4464/63) +16 dBm (Si4461) +13 dBm (Si4460) PA支持 +27 dBm 低功耗 10/13 mA RX 19 mA TX at +10 dBm (Si4460) 待机模式 30 nA shutdown, 50 nA standby 波特率= 0.123 kbps to 1Mbps 快速唤醒转换时间 支持电压= 1.8 to 3.6 V Excellent selectivity performance 60 dB adjacent channel > 73 dB blocking at 1 MHz 天线多样性和T / R开关控制 高度可配置的包处理程序 TX and RX 64 byte FIFOs 自动频选(AFC) 自动增益控制 (AGC) 低成本 Low Battery Detector 温度传感器 20-pin QFN 封装 IEEE 802.15.4g compliant

包含了pdf说明文件，源码，和win tc，tc2.0两款工具，初学者必备

自己在实习期间用QT写的超市管理系统，这是当时公司已经做过的项目，让我们拿来练手，最后答辩验收。我写的系统界面我觉得还是很漂亮的，并且功能齐全。

很好的一份资料，有利于入门，希望大家从中得到帮助。

【实例简介】使用STK搭建的同步轨道卫星与两个地面站开展通信，进行通信链路性能评估，可进行误码率仿真

matlab仿真逆变电源，12VDC逆变位220VAC，输入端有一个基准50Hz正弦波，它与反馈信号进行比较，从而控制输出正弦波的波形。

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

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。

本人学习AD9361的阶段性总结。详细介绍了如何通过SPI对AD9361进行配置。verilog代码已经完成。如果需要可以加qq互相交流。（无代码，只是一个总结）

php文字游戏可用版代码，美化了前端，自带数据库，开箱即完，带游戏编辑器工具，可以自定义游戏。这个跟后面的版本有些不一样，后面的版本我不能用，不知道怎么回事。这个版本保证可用，还带搭建教程