二值图像细化

基于AD9910的波形发生器：（1）产生频率范围：1Hz - 400MHz 的正弦波（2）产生幅度范围：1mV - 650mV 的正弦波（初始化后为：500mV）（3）产生上下限频率、频率步进（单位：Hz）、步进时间间隔（单位：us；输入范围：1-262us）可调的扫频波（4）利用 RAM 调制模式产生方波：采样时间间隔为 4*(1~65536)ns

Java期末课程设计，利用JSP+Servlet+Javabean实现MVC模式。订餐系统分为客户和商家两种用户，实现了客户的登录、注册、挑选菜品、加入购物车、提交菜品，以及商家的登录注册。当用户结算购物车内菜品时，通过socket通信将信息传给商家，商家能立即收到消息，并选择接受或拒绝订单。

【实例简介】数字下变频在接收系统的数字化和软件化过程中起到了至关重要的作用。该文研究了高倍抽取的数字下变频设计,重 点分析了基于级联积分梳状滤波器和级联半带滤波器的多级抽样频率算法。采用最新的设计软件 Systemgenerator软件可以 方便地在MATLAB中实现算法仿真并可生成 FPGA芯片的下载文件,简化了设计流程,降低了开发成本和周期。提出了一种 基于计算机 ISA总线的系统验证方法。用 Systemgenerator设计和仿真基于 FPGA芯片的的硬件设计有效地验证了算法并降 低了试验成本,是一种好方法。

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本算法可以求得从一个城市出发的多路旅行商问题，而且通过参数设定，可使各路均衡，望对大家有所帮助。

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

非常全的中国地图矢量，台湾只包括到省，其他省市包含省市县，以及河道公路等等

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