：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
2023/12/21 8:25:57
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用altera的CYClone系列的fpga，verilog写的代码，可以分离出LCD显示字符和变量（频率值）的程序，用的是AD9226,12位AD，可以精确测量，经调试可测频率高达100MHZ，误差小于0.01.
2023/12/15 10:02:33
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Hi3559V200是一颗面向运动相机、流媒体后视镜等领域推出的高性能、低功耗的4KUltra-HDMobileCameraSOC。
该芯片支持H.265/H.264编解码，编码/解码性能高达4KP30/1080P120；
该芯片集成了海思第四代ISP，支持WDR、多级降噪、六轴防抖及多种图像增强和矫正算法，为客户提供专业级的图像质量。
该芯片采用先进低功耗工艺和低功耗架构设计，为用户提供更长的电池续航时间。
•封装−14mmx14mm，367pin0.65管脚间距，TFBGARoHS
该芯片支持H.265/H.264编解码，编码/解码性能高达4KP30/1080P120；
该芯片集成了海思第四代ISP，支持WDR、多级降噪、六轴防抖及多种图像增强和矫正算法，为客户提供专业级的图像质量。
该芯片采用先进低功耗工艺和低功耗架构设计，为用户提供更长的电池续航时间。
•封装−14mmx14mm，367pin0.65管脚间距，TFBGARoHS
2023/11/11 3:20:02
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TC1782开发板主要面向学习英飞凌的Tricore架构的DSP，TC1782是一款哈弗架构且有非对称双核(主核Tricore和外设控制协处理器PCP)的高性能32位单片机，主频高达180MHz，内置浮点运算单元FPU，支持DSP算法指令，2.5M字节FLASH，176K字节RAM。
TC1782与电机控制相关的重要外设主要是通用时间阵列GPTA和数模转换ADC。
GPTA提供一套灵活的定时，比较和捕获功能，可以灵活地组合成信号检测单元和信号发生单元，应用于电机控制时可以支持动态控制的死区时间和不同于边沿对齐和中央对齐的非对称PWM输出。
由硬件触发(如GPTA)并实现同步转换的数模转换模块ADC至少可以支持在电机应用中两相电流的同时获取。
图3中所示为电机控制的一个单周期时序，GPTA生成一相带死区的互补式PWM波形，在PWM中点同时触发ADC0和ADC1的转换，ADC模块在完成对应通道转换后启动CPU中断服务程序。
提供本开发板以为了让大家可以迅速提高学习本芯片速度，进一步开开相关产品。
TC1782与电机控制相关的重要外设主要是通用时间阵列GPTA和数模转换ADC。
GPTA提供一套灵活的定时，比较和捕获功能，可以灵活地组合成信号检测单元和信号发生单元，应用于电机控制时可以支持动态控制的死区时间和不同于边沿对齐和中央对齐的非对称PWM输出。
由硬件触发(如GPTA)并实现同步转换的数模转换模块ADC至少可以支持在电机应用中两相电流的同时获取。
图3中所示为电机控制的一个单周期时序，GPTA生成一相带死区的互补式PWM波形，在PWM中点同时触发ADC0和ADC1的转换，ADC模块在完成对应通道转换后启动CPU中断服务程序。
提供本开发板以为了让大家可以迅速提高学习本芯片速度，进一步开开相关产品。
2023/11/6 6:57:15
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高光谱解混数据集（Samson），具有156个通道的Matlab格式数据，原始数据有952x952像素。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。
2023/10/29 12:43:07
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全国研究生数学建模竞赛历年试题、优秀论文（04年-18年）以及各种建模资料（书籍，PDF），对于建模比赛很有用处的。
由于文档太多了，高达1.9个G，故在此给出百度云链接。
由于文档太多了，高达1.9个G，故在此给出百度云链接。
2023/10/1 5:31:39
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FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。
该库使用dlib顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(LabeledFacesintheWildbenchmark)上的准确率高达99.38%。
该库使用dlib顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(LabeledFacesintheWildbenchmark)上的准确率高达99.38%。
2023/9/30 23:40:57
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特点高达800mA的可编程充电电流无需MOSFET、检测电阻器或隔离二极管用于单节锂离子电池、采用ThinSOTTM封装的完整线性充电器恒定电流/恒定电压操作，并具有可在无过热危险的情况下实现充电速率最大化的热调节功能*直接从USB端口给单节锂离子电池充电精度达±1%的4.2V预设充电电压用于电池电量检测的充电电流监控器输出*自动再充电充电状态输出引脚C/10充电终止停机模式下的供电电流为25µA2.9V涓流充电门限(LTC4054)可提供无涓流充电器件版本(LTC4054X)软起动限制了浪涌电流采用5引脚SOT-23封装
2023/9/28 20:21:29
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PCIE（PCIExpress）采用了目前业内流行的点对点串行连接，比起PCI以及更早期的计算机总线的共享并行架构，每个设备都有自己的专用连接，不需要向整个总线请求带宽，而且可以把数据传输率提高到一个很高的频率，达到PCI所不能提供的高带宽。
AX7325开发板中的FPGAXC7K325TFFG900单通道通信速率可高达5Gbit带宽，可配置成X1、X2、X4、X8模式。
该例程中通过利用XILINX的XDMAIP来实现PCIE的发送和接收速度测试。
AX7325开发板中的FPGAXC7K325TFFG900单通道通信速率可高达5Gbit带宽，可配置成X1、X2、X4、X8模式。
该例程中通过利用XILINX的XDMAIP来实现PCIE的发送和接收速度测试。
2023/9/23 12:54:17
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提出了一种在半导体-绝缘体-半导体波导中形成磁光布拉格光栅的高度可调太赫兹（THz）滤波器，并通过有限元方法进行了数值模拟。
结果表明，在具有缺陷的布拉格光栅波导的带隙中存在具有高Q值的尖峰，并且可以通过改变施加到器件的横向磁场的强度来极大地改变尖峰的位置。
与没有施加磁场的情况相比，当施加1T磁场时，滤波后的频率（波长）的偏移高达36.1GHz（11.4μm）。
此外，本文提出了一个简单的模型来预测滤波频率，并提出了一种有效的方法来提高滤波器的Q值。
（C）2013年作者。
除另有说明外，所有文章内容均根据知识共享署名3.0未移植许可证进行许可。
[http://dx.doi.org/10.1063/1.4812703]
结果表明，在具有缺陷的布拉格光栅波导的带隙中存在具有高Q值的尖峰，并且可以通过改变施加到器件的横向磁场的强度来极大地改变尖峰的位置。
与没有施加磁场的情况相比，当施加1T磁场时，滤波后的频率（波长）的偏移高达36.1GHz（11.4μm）。
此外，本文提出了一个简单的模型来预测滤波频率，并提出了一种有效的方法来提高滤波器的Q值。
（C）2013年作者。
除另有说明外，所有文章内容均根据知识共享署名3.0未移植许可证进行许可。
[http://dx.doi.org/10.1063/1.4812703]
2023/9/12 14:25:01
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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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