特权同学图书《AlteraFPGA伴你玩转USB3.0与LVDS》扫描版。
编辑推荐（1）《AlteraFPGA伴你玩转USB3.0与LVDS》基于AlteraCycloneⅣFPGAUSB3.0LVDS的硬件开发平台，提供有丰富的例程讲解：从基础的FPGA入门实例到基于FPGA的UART、DDR3、USB3.0、LVDS传输实例。
（2）《AlteraFPGA伴你玩转USB3.0与LVDS》提供一站式入门学习方案：板级设计、软件工具和相关驱动安装、丰富的例程讲解，让读者快速掌握FPGA各种片内资源的应用以及接口时序的设计。
内容简介本书主要使用Altera公司的CycloneⅣFPGA器件（引出自带的LVDS接口）和Cypress公司的USB3.0控制器芯片FX3，以及一些常见的DDR2存储器、UART电路、扩展接口等，由浅入深地引领读者从板级设计、软件工具、相关驱动安装、基础的FPGA实例以及基于FPGA的UART、DDR2、USB3.0、LVDS传输实例入手，掌握FPGA各种片内资源的应用以及接口时序的设计。
本书基于特定的FPGA开发平台，既有足够的理论知识作支撑，也有丰富的例程进行实践学习，并且穿插着笔者多年FPGA学习和开发过程中的各种经验和技巧。
对于希望基于FPGA实现LVDS和USB3.0开发的工程师，本书所提供的很多实例是很好的参考原型，有助于实现快速系统原型的开发。
目　　录目录Contents第1章FPGA、USB与LVDS概述1.1FPGA发展概述1.2FPGA的优势1.3FPGA应用领域1.4FPGA开发流程1.5USB接口概述1.5.1USB发展史1.5.2USB3.0概述1.6LVDS接口概述第2章实验平台板级电路详解2.1板级电路整体架构2.2电源电路2.3FPGA时钟与复位电路2.3.1FPGA时钟晶振电路2.3.2FPGA复位电路2.4FPGA配置电路2.5FPGA供电电路2.6DDR2芯片电路2.7UART芯片电路2.8LVDS接口与液晶屏背光接口电路2.8.1差分走线2.8.2阻抗匹配2.8.3LVDS和单端信号间的串扰2.8.4电磁干扰2.8.5LVDS线缆选型2.8.6LVDS连接器定义2.9USB3.0控制器FX3电路2.10扩展接口电路2.11FPGA引脚定义第3章软件安装与配置3.1软件下载和许可证申请3.2QuartusⅡ与ModelSimAltera的安装3.3文本编辑器Notepad安装3.4QuartusⅡ中使用Notepad的关联设置3.5USBBlaster的驱动安装3.5.1WindowsXP系统的USBBlaster安装3.5.2在Windows7系统安装USBBlaster3.5.3在Windows8系统安装USBBlaster3.6串口芯片驱动安装3.6.1驱动安装3.6.2设备识别3.7USB3.0控制器FX3的SDK安装3.8USB3.0控制器FX3的驱动安装AlteraFPGA伴你玩转USB3.0与LVDS第4章第一个例程与FPGA下载配置概述4.1LED闪烁与PLL配置实例4.1.1功能概述4.1.2新建QuartusⅡ工程4.1.3IP核配置——PLL4.1.4引脚分配4.1.5闲置引脚设置4.1.6Verilog代码解析4.2AlteraFPGA配置方式概述4.2.1AS配置方式4.2.2PS配置方式4.2.3JTAG配置方式4.3基于JTAG的sof文件FPGA在线烧录4.4基于JTAG的jic文件SPIFlash固化第5章DDR2、UART以及NiosⅡ实例5.1DDR2控制器集成与读/写测试5.1.1功能概述5.1.2IP核配置——片内RAM5.1.3IP核配置——DDR2控制器5.1.4DDR2引脚电平设置5.1.5Verilog代码解析5.1.6板级调试5.2UART2USB的Loopback收发实例5.2.1功能概述5.2.2Verilog代码解析5.2.3板级调试5.3基于最小NiosⅡ系统的SystemID打印实例5.3.1Qsys系统概述5.3.2Qsys工具基本使用5.3.3Qsys组件添加与互连5.3.4Qsys系统生成5.3.5QuartusⅡ工程设计实现5.3.6软件开发工具EDS5.3.7SystemID外设

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

/*触摸感应芯片实验+74HC595串入并出实验////长沙致望电子公司WWW.CSMCU.COM//版本：V1。
020091015//实验功能：通过用手触摸模块的感应点，使对应的发光二极管的灯亮。
//可以扩展成：用手触摸，开关继电器，从而控制家电设备。
//可以代替传统按键，增加产品的新颖和卖点。
//实验目的：学习触摸感应芯片的操作时序，学习串入并出芯片74HC595的操作方法。
学习C51外部中断的设置和使用方法*/

Writeleveling功能和Fly_by拓扑密不可分。
Fly_by拓扑主要应用于时钟、地址、命令和控制信号，该拓扑可以有效的减少stub的数量和他们的长度，但是却会导致时钟和Strobe信号在每个芯片上的飞行时间偏移,这使得控制器（FPGA或者CPU）很难保持tDQSS、tDSS和tDSH这些参数满足时序规格。
因此writeleveling应运而生，这也是为什么在DDR3里面使用fly_by结构后数据组可以不用和时钟信号去绕等长的原因，数据信号组与组之间也不用去绕等长，而在DDR2里面数据组还是需要和时钟有较宽松的等长要求的。

MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。

Timingdesigner9.2很好很经典的时序设计工具、时序画图软件，内附破解文件和破解教程，网上版本大多都是32位，此版本在64位电脑上兼容。
针对破解LICENSE放在相应文件夹中仍无法破解的情况，解决方法在破解说明中。
亲测可用

基本逻辑门实验简单组合逻辑电路设计、组装与调测试三态门特性研究与典型应用中规模集成电路功能测试及应用加法器设计与实现触发器移位寄存器及其应用时序电路分析集成计数器及应用四相时钟分配器设计

众所周知，片上RAM是FPGA的宝贵资源。
对于一些低端的FPGA芯片，其片上RAM实在是少的可怜，甚至不能存下一张图片。
若要用FPGA实现图像处理，显然需要外部存储器。
而在外部存储器中，SDRAM的特点是速度快，价格低，但时序复杂。
今天，主要介绍的就是使用FPGA读写SDRAM的实验。
初学者非常有用！！！本来免费。
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SMT32F407驱动ws28187彩色灯版，不同开发板时钟频率不同，可根据代码和相应时序进行调整

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。