产生的信号可以是正弦波或方波、三角波、锯齿波;
可以用SignalTap逻辑分析。
可以用ModelSim仿真。
全部打包在文件中。
工程适用版本为QuartusII13.0,不可低于该版本。
原理:采用DDS技术,将所需生成的波形写入ROM中,按照相位累加原理合成任意波形。
此方案得到的波形稳定,精度高,产生波形频率范围大,容易产生高频。
本实验在设计的模块中,包含以下功能:(1)通过freq信号输入需要的频率的值;
(2)通过wave_sel信号选择所需的波形;
(3)通过amp_adj信号选择波形放大的倍数。
在该设计中,包含3个模块:频率控制器,根据输入的频率值输出步进值step_val。
相位累加器,根据步进值step_val控制对应地址的变化。
波形放大器,对rom输出的数据进行放大。
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InstantClientDownloadsforMicrosoftWindows(x64)64-bit.AllfilesrequiredtorunOCI,OCCI,andJDBC:OCIapplications。
Oracle数据库的Instant客户端,基础版本,windows64位。
2024/6/30 6:47:26 78.39MB 甲骨文数据库客户端 OracleClient
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这是用邻接链表作存储结构的图类源代码,下面是图类的声明部分:structArcNode//弧节点结构{intadjvex;ArcNode*nextarc;};structVexNode//顶点结构{intvexdata;ArcNode*firstarc;};//邻接链表图类的声明。
classGraph{private:staticstringstr;bool*visited;//是否访问标志VexNode*adjlist;//邻接链表数组intn;//已有顶点个数intmax;//可容纳的最大顶点个数voiddfs0(intv0,voidvisit(int&v));voidbfs0(intv0,voidvisit(int&v));public:Graph(intl);//建立一个最大顶点数为l的空图Graph(VexNodeadjl[],intl);//构造一个由adj1表示的顶点个数为l的邻接链表对象Graph(intvex[],intarc[],intn);//以vex[]为顶点集,arc[]表示的邻接矩阵建立图voidinstVex(intdata);//插入顶点voidinstArc(intv1,intv2);//插入边stringdfs(intv0,voidvisit(int&v));//深度优先遍历stringbfs(intv0,voidvisit(int&v));//广度优先遍历staticvoidfunc1(int&v);//遍历时执行的函数staticvoidfunc2(int&v);//遍历时执行的函数staticstringinttostr(intv);};
2024/6/29 17:13:18 13KB 邻接链表
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Django动态过滤器一个Web应用程序,使用多个输入来演示搜索,以缩小虚拟数据库(自动生成)的搜索结果。
如何:克隆存储库或下载.zipgitclonehttps://github.com/PrashanjeetH/Django-Dynamic-filters.git将工作目录更改为/src/创建数据库pythonmanage.pymakemigrationspythonmanage.pymigrate要创建时,将使用自动生成的伪数据填充数据库。
pythonmanage.pycreate_datatitle#customcommand(create_data)(inputfilename)参考PS:创建超级用户,以探索成为KING的管理员的美好世界。
pythonmanage.pycreatesuperuser
2024/6/29 14:03:36 46KB django database filter Python
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博客基本功能:分类,评论,统计阅读量,搜索,标签云,注册,登陆,用户发表博客,管理员回复评论,管理员修改评论,用户发表博客,添加标签,添加分类,自动生成文章摘要,通过邮件找回密码。
让测试找出了基本的BUG并一一修复了。
2024/6/29 14:16:10 22.08MB Django个人博客 多用户 评论
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Django1.9.2websocket实时消息推送服务端主动推送调用send(username,title,data,url)username:用户名title:消息标题data:消息内容,ulr:消息内容ulr
2024/6/29 13:18:12 170KB Django 实时推送 python
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单词复习单词复习Django+MySQL+哈巴狗+JSPython3.7以上Django3MySQL8/SQLite3演示二月的时候简单录了一个DEMO视频,上传到了,欢迎康康。
还有一个,可以先一下。
在线体验的版本对应的master分支,现在交替显示的是ben分支(开发分支)百度网盘对于不熟悉这个网站的同学,可以直接去下载,密码:l3g6。
导入数据库操作请看常规(或)。
另:国内打开这个网页可能回稍慢,请耐心一些dbq资瓷一下呗:face_savoring_food:如果觉得还不错的话,不如在右上方点个stars:glowing_star:呗( ̄▽ ̄)〜_如果童鞋有兴趣的话希望可以一​​起开发新功能呀
2024/6/26 7:55:25 2.17MB python django github-stars english
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调试PWM口,及V/F算法,参数辨识程序,磁场定向程序,从转速测量、参数辨识方面改善性能,转速PI调节,电流闭环使用PI函数,串口SCI控制,ADC、DQ、CLARKE、park变换。
DebugPWMport,andV/Falgorithm,parameteridentificationprogram,magneticfieldorientationprogram,improveperformancefromspeedmeasurementandparameteridentification,speedPIadjustment,currentclosedloopusingPIfunction,serialSCIcontrol,ADC,DQ,CLARKE,parktransform;
2024/6/23 1:54:49 801KB dsp28335 invter 电机控制 参数辨识
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packageasc;importjava.awt.*;importjavax.swing.*;publicclasscsextendsJFrame{//定义组件JPaneljp1,jp2,jp3;//面板JLabeljlb1,jlb2;//标签JButtonjb1,jb2;//按钮JTextFieldjtf;//文本JPasswordFieldjpf;//密码publicstaticvoidmain(String[]args){cswin=newcs();}//构造函数publiccs(){//创建面板jp1=newJPanel();jp2=newJPanel();jp3=newJPanel();//创建标签jlb1=newJLabel("用户名");jlb2=newJLabel("密码");//创建按钮jb1=newJButton("登录");jb2=newJButton("重置");//创建文本框jtf=newJTextField(10);//创建密码框jpf=newJPasswordField(10);//设置布局管理this.setLayout(newGridLayout(3,1));//网格式布局//加入各个组件jp1.add(jlb1);jp1.add(jtf);jp2.add(jlb2);jp2.add(jpf);jp3.add(jb1);jp3.add(jb2);//加入到JFramethis.add(jp1);this.add(jp2);this.add(jp3);//设置窗体this.setTitle("用户登录");//窗体标签this.setSize(300,150);//窗体大小this.setLocationRelativeTo(null);//在屏幕中间显示(居中显示)this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);//退出关闭JFramethis.setVisible(true);//显示窗体//锁定窗体this.setResizable(false);}}
2024/6/21 2:27:16 2KB ..
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Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask,Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的?有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中,您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始,您将专注于DL和神经网络的基础知识,包括常见的变体,例如卷积神经网络(CNN)。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后,本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI,帮助您获得使用Python库(例如Django和Flask)开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后,您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices(AWS)上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能:探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
2024/6/19 18:14:16 44.25MB flask aws django deep-learning
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡