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cnn技術(shù)

五種CNN模型的尺寸，計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量對(duì)比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個(gè)圖像競(jìng)賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.8萬 0

講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對(duì)比

運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...

2018-09-13 標(biāo)簽：CNN 遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0

AI開發(fā)平臺(tái)Vitis AI 2.5讓AI加速體驗(yàn)更上一層樓 Vitis AI新功能概述

Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型，例如 Bert-base，Vision Transformer、端到端 O...

2022-07-14 標(biāo)簽：AI cnn nlp 3.7萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本計(jì)算原理

在上面的邊緣，從左到右像素檢測(cè)的次數(shù)分別為1、2、3、2、1，可見角落邊緣只被檢測(cè)了一次，而中間可以被檢測(cè)多次，這就會(huì)導(dǎo)致邊角信息丟失。解決的辦法是加入...

2018-06-08 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 3.6萬 0

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...

2018-05-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7萬 0

用AlexNet對(duì)cifar-10數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

AlexNet在圖像分類中是一個(gè)比較重要的網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)的過程中不僅要學(xué)會(huì)寫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，知道每一層的結(jié)構(gòu)，更重要的是得知道為什么要這樣設(shè)計(jì)，這樣設(shè)計(jì)有什么好處。

2018-06-06 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNN Tensorflow 2.2萬 0

Softmax如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率？交叉熵如何為優(yōu)化過程提供度量？

這篇小文將告訴你：Softmax是如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率，以及交叉熵是如何為優(yōu)化過程提供度量，為了讓讀者能夠深入理解，我們將會(huì)用python一一實(shí)現(xiàn)他們。

2018-07-29 標(biāo)簽：Python 深度學(xué)習(xí)CNN 2.1萬 0

CNN是怎么幫助進(jìn)行圖像分類的

但計(jì)算機(jī)不同。我們把圖像輸入計(jì)算機(jī)后，它“看”到的其實(shí)是一組像素值。這些像素值的數(shù)量會(huì)根據(jù)圖像的大小和分辨率發(fā)生改變，如果輸入圖像是一張JPG格式的彩色...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)CNN 1.8萬 0

L2損失函數(shù)的效果是否真的那么好呢？其他損失函數(shù)表現(xiàn)如何？

SSIM（structural similarity，結(jié)構(gòu)相似性）的直覺主要是：人眼對(duì)結(jié)構(gòu)（structure）信息很敏感，對(duì)高亮度區(qū)域（luminan...

2018-06-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)cnn 1.7萬 0

知識(shí)蒸餾是一種模型壓縮常見方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度 cnn 1.5萬 0

cnn帖子

英偉達(dá)、寒武紀(jì)、GTI的對(duì)比，快來看看！(轉(zhuǎn))

標(biāo)簽：cnn AI芯片 vgg 6064 0

如何移植一個(gè)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到FPGA中？

標(biāo)簽：FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 5489 5

Github開源的數(shù)字手勢(shì)識(shí)別CNN模型簡(jiǎn)析

標(biāo)簽：開源 cnn GitHub 4958 0

CNN之卷積層

標(biāo)簽：圖像識(shí)別 cnn 4173 0

利用Keras實(shí)現(xiàn)四種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可視化

標(biāo)簽：cnn keras 3796 0

基于Keras的mini_XCEPTION訓(xùn)練情感分類模型hdf5并保存到指定文件夾下

標(biāo)簽：cnn keras 3720 0

ADAS深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)

標(biāo)簽：adas cnn 3131 4

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及發(fā)展過程

標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3096 0

TF之CNN：Tensorflow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的嘻嘻哈哈事之詳細(xì)攻略

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TF之CNN：CNN實(shí)現(xiàn)mnist數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)

標(biāo)簽：cnn MNIST 2852 0

cnn資料下載

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),優(yōu)缺點(diǎn),數(shù)據(jù)處理等詳細(xì)資料免費(fèi)下載立即下載

類別：人工智能 2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Dropout CNN 5115 0

如何使用條件生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法資料概述立即下載

類別：人工智能 2018-11-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器 CNN 1618 0

基于CNN和流行排序的圖像檢索算法立即下載

類別：數(shù)值算法/人工智能 2017-12-25 標(biāo)簽：圖像檢索 CNN 1515 0

綜述深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用及發(fā)展立即下載

類別：傳感與控制 2021-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 1434 0

使用MTCNN和用于ESP32-S3的TensorFlow Lite進(jìn)行人臉檢測(cè)立即下載

類別：電子資料 2023-06-13 標(biāo)簽：人臉檢測(cè)cnn tensorflow 1409 0

基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類算法立即下載

類別：音視頻類 2021-03-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 1327 0

基于CNN的圖文融合媒體的情感分析方法立即下載

類別：網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2017-12-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 1285 0

如何使用改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作識(shí)別模型立即下載

類別：人工智能 2019-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGB CNN 1208 0

基于訓(xùn)練圖CNN特征的識(shí)別算法立即下載

類別：數(shù)值算法/人工智能 2018-01-19 標(biāo)簽：識(shí)別算法 CNN 1205 0

融合雙層多頭自注意力與CNN的回歸模型立即下載

類別：人工智能 2021-03-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 CNN 1189 0

cnn資訊

神奇GIF動(dòng)畫讓你秒懂各種深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnn 4.2萬 0

人臉識(shí)別是什么？萬字長(zhǎng)文談人臉識(shí)別最新進(jìn)展及發(fā)展方向

本期的公開課主要包含以下 4 個(gè)方面的內(nèi)容：1、人臉識(shí)別背景介紹；2、人臉識(shí)別前沿算法簡(jiǎn)介；3、分布式人臉識(shí)別訓(xùn)練；4、大規(guī)模人臉檢測(cè)平臺(tái)介紹.

2018-07-12 標(biāo)簽：攝像頭人臉識(shí)別 CNN 2.5萬 0

ADI發(fā)力邊緣AI MCU，由ARM Cortex-M4F+RISC-V+硬件CNN打造

作為模擬芯片國際大廠的ADI，不僅以電源、信號(hào)鏈產(chǎn)品而知名，在MCU領(lǐng)域也耕耘數(shù)十年。1995年至今ADI的MCU產(chǎn)品出貨量已經(jīng)超過10億片。在2002...

2023-01-10 標(biāo)簽：mcu adi AI 2.1萬 0

CNN相比傳統(tǒng)NN有什么優(yōu)點(diǎn)？

主要就是通過一個(gè)個(gè)的filter，不斷地提取特征，從局部的特征到總體的特征，從而進(jìn)行圖像識(shí)別等等功能。

2020-03-15 標(biāo)簽：圖像識(shí)別 cnn 2.0萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的簡(jiǎn)單介紹及代碼實(shí)現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見，這里主要以代碼實(shí)現(xiàn)為主。 CNN是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，而每個(gè)平面由多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元組成。以...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnn 2.0萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在無人駕駛中應(yīng)用的3D感知與物體檢測(cè)

無人駕駛的感知部分作為計(jì)算機(jī)視覺的領(lǐng)域范圍，也不可避免地成為CNN發(fā)揮作用的舞臺(tái)。本文是無人駕駛技術(shù)系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在無人駕...

2017-11-16 標(biāo)簽：fpga cnn 1.7萬 0

NLP中CNN模型常見的Pooling操作方法及其典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅(qū)的兩種最常見的深度學(xué)習(xí)模型。圖1展示了在NLP任務(wù)中使用CNN模型的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一般而言，輸入的字或者詞用W...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnn nlp 1.5萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)

局部連接，局部連接會(huì)大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在處理圖像這樣的高維度輸入時(shí)，讓每個(gè)神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接是不現(xiàn)實(shí)的。讓每個(gè)神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)...

2021-05-11 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5萬 0

憶阻器是什么？基于憶阻器的硬件系統(tǒng)有何優(yōu)勢(shì)？

有很多童鞋可能不知道憶阻器是什么？在開始今天的話題之前，雷鋒網(wǎng)（公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)）編輯先為大家普及下憶阻器是什么。

2020-02-27 標(biāo)簽：憶阻器 cnn 1.1萬 0

ai大模型和小模型的區(qū)別

ai大模型和小模型的區(qū)別? 人工智能領(lǐng)域中的模型分為兩種，一種是大模型，另一種是小模型，兩者在訓(xùn)練和應(yīng)用中有著明顯的區(qū)別。本文將從定義、特點(diǎn)、應(yīng)用等方...

2023-08-08 標(biāo)簽：AI cnn 自然語言處理 1.1萬 0

cnn數(shù)據(jù)手冊(cè)

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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(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的現(xiàn)場(chǎng)總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設(shè)備中，尤其是一些應(yīng)用環(huán)境比較惡劣的場(chǎng)合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號(hào)和開關(guān)量信號(hào)的傳輸。另一個(gè)重要原因是保護(hù)器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細(xì)介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點(diǎn)，選型及應(yīng)用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)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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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(jìng)爭(zhēng)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(chǔ)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(chǔ)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(shí)，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(shí)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(chǎng)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(jiǎn)單的說，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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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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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個(gè)電子設(shè)計(jì)都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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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(hào)，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?？梢酝ㄟ^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(chǎng)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。
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加速度傳感器是一種能夠測(cè)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。
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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(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
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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(jiǎn)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(jiǎn)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(cè)試

基站測(cè)試

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802.11ac與11基站測(cè)試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對(duì)基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測(cè)量。n的區(qū)別，802.11n無線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，802.11n怎么安裝。
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(tái)、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。
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
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(duì)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。
ESP8266

ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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