一个嘉立创，一个捷配，每人每月三次机会基本够了。但是打了那么多板子，总是被低级错误绑到脚。不是封装错了，就是Thermal Pad没画，要不就是脑子短路连错线PCB顺理成章一并错了。还好代价不高，就是觉得有点浪费。
摘要 在我们前面的文章中，我们的Pipline都是使用GStreamer自带的插件去产生/消费数据。在实际的情况中，我们的数据源可能没有相应的gstreamer插件，但我们又需要将数据发送到GStreamer Pipeline中。GStreamer为我们提供了Appsrc以及Appsink插件，用于处理这种情况，本文将介绍如何使用这些
来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/81677580 ①Tensorflow——tf.placeholder placeholder函数定义如下： tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 参数说明： dtype：数据类型。常用的是tf.float32, tf.float64等数值类型。 shape：数据形状。默认是None，就是一维值。如果是多
>>> from tensorflow.keras.preprocessing import sequence >>> help(sequence.pad_sequences) >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2],[1,4,5],[3]]) >>> ap = sequence.pad_sequences(a,5) >>> ap array([[0
由于项目需要，要将某端口设置为GPIO，查看原理图，确定管脚pad为DISP0_DAT8： 查看datasheet，可知DISP0_DAT8可复用为gpio4_io29端口，同时可以看出DISP0_DAT8的select寄存器为IOMUXC_SW_MUX_CTL_PAD_DISP0_DATA08： 在板子上执行/unit_tests/memtool IOMUXC_SW_MUX_CTL_PAD_DISP0_DATA0
一.选择题 二，编程题 2.1 题目： 解答：https://blog.csdn.net/baidu_28312631/article/details/47418773 理解：比较核心的思路，是从底部倒推到最开始 比较巧妙，后面再进行了空间复杂度优化（即从二维数组降为一维） #include <iostream> #include <algorithm> using namespa
图像滤波原理高斯滤波先看原图在opencv里调用API如下原理代码欢迎一起来参与leetcode刷题项目 高斯滤波 二维情况下的高斯滤波分布 12πσxσyexp−(x−u)2+(y−v)22σxσy\frac{1}{2\pi \sigma_x \sigma_y} \exp { -\frac{(x-u)^2 + (y-v)^2}{2\sigma_x \sigma_y} } 2π
MySQL的字符集和排序： MySQL数据库的字符集包含两个基本概念：“字符集”和“排序” “字符集”的英文是 character set，简称 charset。 “排序”的英文是 collate（动词），collation（名词）。 常见的字符集有：ascii、big5、bgk、latin1、utf8。 MySQL 5.3.3 中，加入了几个新的字符集：utf16、utf3
clc; clear all; close all; %边缘连接测试图像 I=im2double(imread('D:\Gray Files\10-34.tif')); [M,N]=size(I); n=13; %寻找图像的边缘 sigma=2; H=0.15; L=0.05; g_c=CannyEdgeDetector(n,sigma,H,L,I); %找出所有的边线点 [rows,cols]=find(g_c); points=cat(2,rows,co
clc; clear all; close all; %点检测测试图像（Detection of Isolated Points） I=im2double(imread('D:\Gray Files\10-4.tif')); [M,N]=size(I); %% %===========================孤立点检测===================================== %输出图像 g=zeros(M,N); %拉普拉斯内核（Lapl
1.pad()函数 作用：数组填充，可用于CNN卷积神经的padding 语法结构： pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 返回值：数组 参数说明： array:需要填充的数组 pad_width:表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目 mode:填充模式(共11种，具体可以查看下面的参考链接，写的很详细)
clc; clear all; img=im2double(imread('D:\Gray Files\3-27.tif')); BlockSize=3; %求原始图像的均值和标准差 img_mean=mean2(img); img_std=std2(img); g=img; %扩展区域的行列数 len=floor(BlockSize/2); %对原始图像进行扩展，此处采用了镜像扩展，目的是解决边缘计算的问题
#AES加密 public function aes_encode($input, $key) { $size = mcrypt_get_block_size(MCRYPT_RIJNDAEL_128, MCRYPT_MODE_ECB); $input = self::pkcs5_pad($input, $size); $td = mcrypt_module_open(MCRYPT_RIJNDAEL_128
复习了一下离散卷积，主要的步骤就是翻转、平移、相乘 复习了一下CNN的简单过程，并且看了一些卷机神经网络(CNN)反向传播算法，这个反向传播确实要比DNN的复杂一些，等过段时间写个博客总结一下吧。 基于numpy实现离散卷积 def conv(lst1, lst2): res = [] lst1.reverse(
我有Pandas DataFrame(从.csv加载),日期时间作为索引..每天有/必须是一个条目. 问题是我有差距,即有几天我根本没有数据.在间隙中插入行(天)的最简单方法是什么？还有一种方法来控制作为数据插入列中的内容！假设0或复制上一天信息或填充从prev-date到next-date数据值的范围内的滑动增
最近在移植linux，用到kernel版本为3.14.28，在高版本的内核源码中用到了设备树（device-tree），设备树中用到pinctrl的配置，记录一下。 1、普通设置 在配置串口时，pinctrl的配置信息如下所示： &uart2 { pinctrl-names = "default"; pinctrl-0 = <&pinctrl_uart2>; st
这里介绍一下imx6q平台的gpio配置方式，如下图所示为原理图(从原理图中可看到每个引脚的名称)。 比如引脚名称为GPIO_16，打开kernel_imx/arch/arm/boot/dts/imx6q-pinfunc.h文件（该文件都是一些宏定义，固定形式为MX6QDL_PAD_引脚名_引脚功能描述），搜索GPIO_16，可看到如下结果 <mux_
# -*- coding: utf-8 -*- import base64 from uuid import uuid1 from Crypto.Cipher import DES3 KEY = "*************"（必须是8的倍数） # 生成流水号(唯一id) def get_uuid(): return uuid1().hex # 对数据加密 def encrypt_data(data): pad = 8 - len(data) %
# Author:ShowTimEimport pandas as pdxlsx_df = pd.read_excel('./excel/6.03实时跟单完成情况 - 副本.xlsx', sheet_name=0, header=2, usecols=[i for i in range(0, 13)])# sheet_name= 选择表单 header= 选择行 index_col= 选择行索引 usecols= 选择
我需要用0填充整数部分,整数部分必须至少为2个字符 str_pad( 2 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 02 -> works str_pad( 22 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 22 -> works str_pad( 222 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 222-> works str_pad( 2. ,2,"0",STR_PAD_
{ "editor.mouseWheelZoom": true, "astyle.additional_languages": [ "c", "cpp", ], "astyle.cmd_options": [ "--style=allman",//Kernighan&Ritchie 风格格式和缩进 &
def convolutional(input_data, filters_shape, trainable, name, downsample=False, activate=True, bn=True): #卷积层名称 with tf.variable_scope(name): #如果需要下采样 if downsample: pad_h, pad_w = (filters_shape[0] - 2) // 2 + 1, (fil
目录 Outline pad Image padding tile tile VS broadcast_to Outline pad tile broadcast_to pad [3] [[1,2]] [6] [2,2] [[0,1][1,1]] # [行,列] [3,4] import tensorflow as tf a = tf.reshape(tf.range(9), [3, 3]) a <tf.Tensor: id=17, shape=(3, 3), dtype
function refund_decrypt($str, $key){ $key = md5($key); $str = base64_decode($str); $str = openssl_decrypt($str,'aes-256-ecb',$key,OPENSSL_RAW_DATA); $len = strlen($str); $pad = ord($str[$len - 1]); return substr($str, 0, strlen
1、安装astyle插件，在应用商城里面一键安装即可。2、下载astyle的bin文件，并添加到系统环境变量。3、打开vscode的settings.json，添加以下代码。 { "editor.mouseWheelZoom": true, //鼠标放大的 "astyle.additional_languages": [ "c", "cpp", ], "
