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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術(shù)

它的概念很簡單：對于每個(gè)目標(biāo)對象，F(xiàn)aster R-CNN都有兩個(gè)輸出，一是分類標(biāo)簽，二是候選窗口；為了分割目標(biāo)像素，我們可以在前兩個(gè)輸出的基礎(chǔ)上增加第...

2018-07-20 標(biāo)簽：機(jī)器人數(shù)據(jù)集 6.8萬 0

計(jì)算文本相似度幾種最常用的方法，并比較它們之間的性能

估計(jì)兩句子間語義相似度最簡單的方法就是求句子中所有單詞詞嵌入的平均值，然后計(jì)算兩句子詞嵌入之間的余弦相似性。很顯然，這種簡單的基準(zhǔn)方法會(huì)帶來很多變數(shù)。我...

2018-06-30 標(biāo)簽：編碼器數(shù)據(jù)集自然語言 5.4萬 0

為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？一些頂級的預(yù)訓(xùn)練模型介紹

多用途模型是自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應(yīng)用提供了動(dòng)力。這些多用途自然語言處...

2019-04-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬 0

來看看Spark和Flink各自的優(yōu)劣和主要區(qū)別

Flink是統(tǒng)一的流和批處理框架，基本數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)流，以及事件(Event)的序列，F(xiàn)link從設(shè)計(jì)之初秉持了一個(gè)觀點(diǎn):批是流的特例。每一條數(shù)據(jù)都可以...

2019-03-15 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)集 SPARK 3.2萬 0

4分鐘訓(xùn)練好AlexNet，6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50，創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀(jì)錄

為了充分利用大規(guī)模集群算力以達(dá)到提升訓(xùn)練速度的目的，人們不斷的提升batch size大小，這是因?yàn)楦蟮腷atch size允許我們在擴(kuò)展GPU數(shù)量的...

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.8萬 0

簡要解釋one hot編碼這一機(jī)器學(xué)習(xí)中極為常見的技術(shù)

其中，類別值是分配給數(shù)據(jù)集中條目的數(shù)值編號。比如，如果我們在數(shù)據(jù)集中新加入一個(gè)公司，那么我們會(huì)給這家公司一個(gè)新類別值4。當(dāng)獨(dú)特的條目增加時(shí)，類別值將成比例增加。

2018-06-30 標(biāo)簽：編碼器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.6萬 0

如何讓tSNE在大型、高維數(shù)據(jù)庫上實(shí)時(shí)進(jìn)行可視化的詳細(xì)資料概述

tSNE是目前最為流行的一種高維數(shù)據(jù)降維的算法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)不僅越來越多，而且變得越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)維度的轉(zhuǎn)化也在驚人地增加。對于計(jì)算機(jī)而言，處理高...

2018-06-10 標(biāo)簽：GPU 算法數(shù)據(jù)庫 2.3萬 0

一種基于點(diǎn)云的Voxel（三維體素）特征的深度學(xué)習(xí)方法

特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示，包括體素分塊（Voxel Partition），點(diǎn)云分組（Grouping），隨機(jī)采樣（Random Sampling），...

2018-12-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.2萬 0

Keras和TensorFlow究竟哪個(gè)會(huì)更好？

Keras 依然作為一個(gè)庫，與 TensorFlow 分開，進(jìn)行獨(dú)立操作，所以仍存在未來兩者會(huì)分開的可能性；然而，我們知道 Google 官方同時(shí)支持 ...

2018-10-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)Keras 2.2萬 0

調(diào)參心得:如何優(yōu)化超參數(shù)的，如何證實(shí)方法是有效的

自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化及其工具最主要的問題之一，是你常常偏離原本的工作方式。預(yù)測任務(wù)無關(guān)的超參數(shù)優(yōu)化的關(guān)鍵——也是所有復(fù)雜問題的關(guān)鍵——是擁抱人機(jī)之間的協(xié)作。...

2018-08-31 標(biāo)簽：參數(shù)數(shù)據(jù)集 2.1萬 0

數(shù)據(jù)集帖子

計(jì)算機(jī)視覺/深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用數(shù)據(jù)集匯總

標(biāo)簽：人工智能數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5082 0

谷歌的Dataset Search開放至今，為什么還搜不到我的數(shù)據(jù)集？

標(biāo)簽：谷歌數(shù)據(jù)集知識圖譜 3647 0

深度學(xué)習(xí)中開發(fā)集和測試集的定義

標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3620 0

使用YOLOv3訓(xùn)練BDD100K數(shù)據(jù)集之開始訓(xùn)練

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使用MXNetFashionMNIST數(shù)據(jù)集分類手動(dòng)實(shí)現(xiàn)

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MovieLens 1M電影評分?jǐn)?shù)據(jù)的集合

標(biāo)簽：python 數(shù)據(jù)集 2674 0

何時(shí)修改開發(fā)集、測試集和指標(biāo)

標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2658 0

開發(fā)集和測試集應(yīng)該服從同一分布

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建立開發(fā)集和測試集（總結(jié)）

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開發(fā)集和測試集應(yīng)該有多大？

標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2599 0

數(shù)據(jù)集資料下載

如何使用實(shí)體相似度信息的知識圖譜補(bǔ)全算法立即下載

類別：嵌入式開發(fā) 2018-11-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1451 0

如何使用局部近鄰標(biāo)準(zhǔn)化和動(dòng)態(tài)主元分析進(jìn)行故障檢測分析策略立即下載

類別：模擬數(shù)字論文 2018-12-28 標(biāo)簽：仿真 PCA 數(shù)據(jù)集 1334 0

如何使用科優(yōu)先策略進(jìn)行的植物圖像識別系統(tǒng)介紹立即下載

類別：模擬數(shù)字 2018-11-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FP 數(shù)據(jù)集 1256 0

如何使用Spark進(jìn)行并行FP-Growth算法優(yōu)化及實(shí)現(xiàn)立即下載

類別：模擬數(shù)字 2018-11-23 標(biāo)簽：算法數(shù)據(jù)集 Spark 1223 0

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用的詳細(xì)資料說明立即下載

類別：人工智能 2018-12-12 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 1193 0

基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型及實(shí)驗(yàn)對比立即下載

類別：顯示及光電 2021-04-08 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1182 0

基于數(shù)據(jù)集分割的大規(guī)模云工作流模型庫的并行檢索方法立即下載

類別：網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2017-12-14 標(biāo)簽：工作流數(shù)據(jù)集 1124 0

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類別：通信網(wǎng)絡(luò) 2018-11-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1114 0

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如何使用情感分析和深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法立即下載

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數(shù)據(jù)集資訊

有助于數(shù)據(jù)集增強(qiáng)的GAN體系結(jié)構(gòu)，包括樣本增強(qiáng)和特征增強(qiáng)

盡管GAN已被證明是很出色的圖像生成模型，例如生成面部圖像和臥室圖像，GAN尚未在其他數(shù)據(jù)集上進(jìn)行過廣泛測試，例如由工廠提供的數(shù)據(jù)集，其中包含大量來自生...

2018-03-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器數(shù)據(jù)集 3.3萬 0

什么是互相關(guān)函數(shù)？什么是相關(guān)系數(shù)？

最熟悉的度量兩個(gè)量之間的相關(guān)性的方法是皮爾遜乘積矩相關(guān)系數(shù)(PPMCC)，也稱為“皮爾遜相關(guān)系數(shù)”，通常簡稱為“相關(guān)系數(shù)”。在數(shù)學(xué)上，它被定義為對原始數(shù)...

2020-09-07 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 2.7萬 0

為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？8種優(yōu)秀預(yù)訓(xùn)練模型大盤點(diǎn)

正如我們在本文中所述，ULMFiT使用新穎的NLP技術(shù)取得了令人矚目的成果。該方法對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百...

2019-04-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理 nlp 2.4萬 0

無人駕駛數(shù)據(jù)集你只知道Kitti嗎？而實(shí)際比你想象的多

ApolloCar3D該數(shù)據(jù)集包含5,277個(gè)駕駛圖像和超過60K的汽車實(shí)例，其中每輛汽車都配備了具有絕對模型尺寸和語義標(biāo)記關(guān)鍵點(diǎn)的行業(yè)級3D CAD模...

2019-04-22 標(biāo)簽：傳感器數(shù)據(jù)集無人駕駛 2.2萬 0

利用EdgeImpulse在線網(wǎng)站自行訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識別

EdgeImpulse是一個(gè)為嵌入式設(shè)備提供在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型服務(wù)的網(wǎng)站，它是我們OpenMV的合作伙伴，同時(shí)也均為ST意法半導(dǎo)體的官方合作伙伴。目前...

2021-03-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集智能攝像頭 2.2萬 0

YOLOv5使用教程詳解（單卡，多卡，多機(jī)訓(xùn)練）

上面的代碼默認(rèn)使用GPU 0…（N-1）。使用特定的GPU？可以通過簡單在 --device 后跟指定GPU來實(shí)現(xiàn)?！赴咐梗谙旅娴拇a中，我們將使用...

2022-11-21 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)集 1.6萬 0

盤點(diǎn)一下mAP最高的目標(biāo)檢測算法

要知道 Faster R-CNN已經(jīng)是2015年提出的論文了，而YOLOv3發(fā)表出來也已經(jīng)一年多了。最近目標(biāo)檢測相關(guān)的論文，比較典型的有：SNIPER、...

2019-07-13 標(biāo)簽：MAP 檢測算法數(shù)據(jù)集 1.6萬 0

一個(gè)在GitHub上一個(gè)開源的鑒黃圖像數(shù)據(jù)集

值得一提的是，在該項(xiàng)目之前還有一個(gè)類似的開源項(xiàng)目 nsfw_data_scrapper，里面有 22 萬張圖像，同樣也可以用來檢測或訓(xùn)練鑒黃系統(tǒng)。

2019-02-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 GitHub 1.4萬 0

阿里巴巴再度開放一份計(jì)算機(jī)集群的真實(shí)數(shù)據(jù)集（Alibaba Cluster Data V2018）

究竟什么是 DAG？離線計(jì)算任務(wù)，例如 Map Reduce、Hadoop、Spark、Flink 中常用的任務(wù)，都是以有向無環(huán)圖（Directed A...

2018-12-25 標(biāo)簽：服務(wù)器阿里巴巴數(shù)據(jù)集 1.2萬 0

圖像識別與分類在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用

與同類研究相比優(yōu)缺點(diǎn)：提供了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，一個(gè)基于公開數(shù)據(jù)集，一個(gè)自制數(shù)據(jù)集，使模型訓(xùn)練更具泛化性。但是對圖像的分割并沒有針對性，圖像背景比較平衡，未...

2021-06-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別數(shù)據(jù)集 1.1萬 0

數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)手冊

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問題，減少了大量的封裝空間。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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Proteus軟件是英國Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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UHD是”超高清“的意思UHD的應(yīng)用在電視機(jī)技術(shù)上最為普遍，目前已有不少廠商推出了UHD超高清電視。
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在眾多的51系列單片機(jī)中，要算國內(nèi)STC 公司的1T增強(qiáng)系列更具有競爭力，因他不但和8051指令、管腳完全兼容，而且其片內(nèi)的具有大容量程序存儲器且是FLASH工藝的，如STC12C5A60S2單片機(jī)內(nèi)部就自帶高達(dá)60K FLASHROM，這種工藝的存儲器用戶可以用電的方式瞬間擦除、改寫。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識吧！
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流，同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的，在2009年10月1日天安門廣場舉行的國慶聯(lián)歡晚會(huì)上面世。這是新中國成立六十周年國慶晚會(huì)最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡單的說，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號轉(zhuǎn)換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再把光信號轉(zhuǎn)換成電信號。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器接收到一個(gè)脈沖信號，它就驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的。可以通過控制脈沖個(gè)數(shù)來控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時(shí)可以通過控制脈沖頻率來控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
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cD4046是通用的CMOS鎖相環(huán)集成電路，其特點(diǎn)是電源電壓范圍寬（為3V－18V），輸入阻抗高（約100MΩ），動(dòng)態(tài)功耗小，在中心頻率f0為10kHz下功耗僅為600μW，屬微功耗器件。本章主要介紹內(nèi)容有，CD4046的功能 cd4046鎖相環(huán)電路，CD4046無線發(fā)射，cd4046運(yùn)用，cd4046鎖相環(huán)電路圖。
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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過模擬，賦予設(shè)計(jì)理念以生命。
加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

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服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人

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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員，到目前為止尚沒有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國家對服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識不同。
四軸飛行器

四軸飛行器

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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個(gè)螺旋槳都是電機(jī)直連的簡單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動(dòng)原理”中講述。
基站測試

基站測試

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802.11ac與11基站測試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測量。n的區(qū)別，802.11n無線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，802.11n怎么安裝。
TMS320F28335

TMS320F28335

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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
SDK

SDK

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　　SDK一般指軟件開發(fā)工具包，軟件開發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開發(fā)工具的集合。軟件開發(fā)工具廣義上指輔助開發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
靜電防護(hù)

靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
OBD

OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。

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