ADC采集信号，FIFO缓存，通过串口发送数据到PC显示，Quartus工程；
具体说明可参考本人博客。
CSDN博客搜索：FPGADesigner
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2024/10/22 2:24:16
4.31MB
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IOS端是埋点技术方案，可落地实施的。
包括整体概述、应用启动退出、页面浏览事件、控件点击事件、用户标志、数据采集数据同步存储等等技术知识点。
包括整体概述、应用启动退出、页面浏览事件、控件点击事件、用户标志、数据采集数据同步存储等等技术知识点。
2024/10/21 18:18:17
18.64MB
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利用KeilC编写的程序，实现解析GPS采集到的数据，包括10位经度、9位纬度、4位速度、6位北京时间、6位日期，用LCD1602显示出来，并显示相应的提示语言。
本程序经过本人的测试，将GPS通过串口连接到单片机，再将单片机连接上LCD1602，在空旷的地方可以完全实现GPS数据采集和解析。
本程序经过本人的测试，将GPS通过串口连接到单片机，再将单片机连接上LCD1602，在空旷的地方可以完全实现GPS数据采集和解析。
2024/10/20 20:50:10
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本文是基于ARMCortex-M3的STM32系列嵌入式微控制器的应用实践，介绍了基于STM32单片机的数据采集的硬件设计和软件设计，数据采集系统是模拟域与数字域之间必不可少的纽带，它的存在具有着非常重要的作用。
本文介绍的重点是数据采集系统，而该系统硬件部分的重心在于单片机。
数据采集与通信控制采用了模块化的设计，数据采集与通信控制采用了单片机STM32来实现，硬件部分是以单片机为核心，还包括A/D模数转换模块，显示模块，和串行接口部分。
该系统从机负责数据采集并应答主机的命令。
输入数据是由现场模拟信号产生器产生，8路被测电压再通过模数转换器ADC0809进行模数转换，实现对采集到的数据进行模拟量到数字量的转换，并将转换后的数据传输到上位机，由上位机负责数据的接受、处理和显示，并用LCD数码显示器来显示所采集的结果。
软件部分应用KeiluVision4通过C++编写控制软件，对数据采集系统、模数转换系统、数据显示、数据通信等程序进行了设计。
本文介绍的重点是数据采集系统，而该系统硬件部分的重心在于单片机。
数据采集与通信控制采用了模块化的设计，数据采集与通信控制采用了单片机STM32来实现，硬件部分是以单片机为核心，还包括A/D模数转换模块，显示模块，和串行接口部分。
该系统从机负责数据采集并应答主机的命令。
输入数据是由现场模拟信号产生器产生，8路被测电压再通过模数转换器ADC0809进行模数转换，实现对采集到的数据进行模拟量到数字量的转换，并将转换后的数据传输到上位机，由上位机负责数据的接受、处理和显示，并用LCD数码显示器来显示所采集的结果。
软件部分应用KeiluVision4通过C++编写控制软件，对数据采集系统、模数转换系统、数据显示、数据通信等程序进行了设计。
2024/10/20 7:12:14
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很多工业领域都必须进行温度数据采集，以获得现场数据，然后根据现场采集的数据进行分析，判断现场的状态。
本设计中的现场温度数据是利用热电偶和集成温度传感器AD590来检测和采集的，用单片机AT89C51作为核心微控制器，控制采集频率及处理温度数据，将测得的温度现场显示，以公共移动通信GSM网络进行数据收发、远程监测。
温度数据的处理包括滤波、标度变换、温度补偿、折线化等，这些都是用软件实现的，单片机控制GSM模块将温度数据以短信的形式发送出去，监测中心则通过GSM模块以短信的形式接收温度数据。
单片机AT89C51控制GSM模块主要是通过AT指令实现的。
本设计中的现场温度数据是利用热电偶和集成温度传感器AD590来检测和采集的，用单片机AT89C51作为核心微控制器，控制采集频率及处理温度数据，将测得的温度现场显示，以公共移动通信GSM网络进行数据收发、远程监测。
温度数据的处理包括滤波、标度变换、温度补偿、折线化等，这些都是用软件实现的，单片机控制GSM模块将温度数据以短信的形式发送出去，监测中心则通过GSM模块以短信的形式接收温度数据。
单片机AT89C51控制GSM模块主要是通过AT指令实现的。
2024/10/18 2:14:19
2.37MB
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本工程实现了利用FPGA采集图像，然后将采集的图像，经过处理，在同一屏幕上显示四幅图片，实现类似于视频监控的功能
2024/10/17 20:37:36
10.84MB
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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
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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。
2024-04-09 15:03
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