要去掉冒号 如果有两串代码 可以试着先试前面一组 后面一组 或所有当成一组
标签： 正弦电磁场
上传时间： 2015-03-16
上传用户：rayxu543
这是黑金动力的高速AD采集卡的手册，在里面有AD转换的实例 ，还有DA转换，源代码，帮助你更好理解数模和模数转换。
上传时间： 2015-12-22
上传用户：xingxing168
题目描述 蛇行矩阵 Problem 蛇形矩阵是由1开始的自然数依次排列成的一个矩阵上三角形。 输入 Input 本题有多组数据，每组数据由一个正整数N组成。（N不大于100） 输出 Output 对于每一组数据，输出一个N行的蛇形矩阵。两组输出之间不要额外的空行。 矩阵三角中同一行的数字用一个空格分开。行尾不要多余的空格。 样例输入 5 样例输出 1 3 6 10 15 2 5 9 14 4 8 13 7 12 11
上传时间： 2016-02-29
上传用户：lwol2007
说明： a) 单字符用于子站向主站传输的确认（肯定或否定）； b) 控制域是用来区别不同的帧和数据传输方向的单字节，详见第二节； c) 地址域是链路地址（一般是RTU编号），2字节，低字节在前，高字节在后； d) 帧校验是用户数据区的各字节的算术和对256的模； e) 变长帧中的L为用户数据区的长度，2个L相等； f) 变长帧中的ASDU为应用服务数据单元，详见第三节； g) 数据传输方式：是异步传输方式，11位，其中启动位为二进制0，数据位8位，一个偶校验位，一个停止位。
标签： 102
上传时间： 2016-12-14
上传用户：ts7089524
可破解Keil uVision5证书，使其使用时间变长
上传时间： 2017-04-20
上传用户：janvil
移远通信的NBIOT模组BC95-B5模组接入AT+指令，方便用户接入云平台
上传时间： 2018-03-12
上传用户：zs6043
：如今，我们都需要一种以上的收入来源。仅仅依赖单一的雇主，最终肯定会像大多数美国人一样，步履维艰。即使这个国家才爬出最近的一次经济萧条，但仍然有超过 8% 的求职者无法找到工作。对于年轻人和老年人群体来说，高失业率和低就业率的现象更为显著。那些有幸保住工作的人也难逃减薪、降低福利和工时变长的困境，并且他们还要时刻怀揣不安，担心这份工作有一天会突然消失。
标签： 创业家 第二职业
上传时间： 2018-06-28
上传用户：txrshmily
这套教材是参照高等学校工科基础课电工,无线电类教材会议在 1977 年11 月制定的“电子技术基础”(自动化类)编写大纲和各兄弟院校后来对该大纲提出的修改意见编写的,以《模拟电子技术基础》和《数字电子技术基础》两书出版。本书是其数字电子技术基础部分。全书共有九章,分为上、下两册。上册包的做制国的转换运算真数运算小码和补阿调括门电路、数字电路的逻辑分析、组合逻辑电路,时序逻辑电路及脉冲波形的产生和整形等五章。这是数字电路的基本部分。下册包括金属-氧化物一半导体集成电路、数模和模数转换、数字电路中的若干实际问题以及综合读图练习等四章,作为选讲部分。在安排教学内容时,可以视具体要求和学时的多少,作必要的增删。 在处理不断出现的新器件和基本内容的矛盾时,我们采取的措施是:以小规 模和中规模集成电路为主来组织内容,并适当介绍大规模集成电路;而在基本数 字脉冲单元方面,则仍以分立元件为主。 考虑到目前的数字电子技术课程多半安排在模拟电子技术课程之后,所以 在用到模拟电路中的有关内容时,就直接作为结论加以引用了。
上传时间： 2021-10-18
上传用户：15129273676
本书以单级放大器、运算放大器以及数模转换器数为重点，介绍模拟集成电路的基本概念、工作原理和分析方法，特别是全面系统地介绍了模拟集成电路的仿真技术，是模拟集成电路分析、设计和 仿真的入门书。 全书共分 10 章和 7 个附录。第 1 章介绍模拟集成电路的发展与设计方法。第 2、3 章介绍单级放 大器、电流镜和差分放大器等基本模拟电路的原理。第 4 章是电路噪声分析计算与仿真。第 5 章介绍 运算放大器的工作原理与分析、仿真方法。第 6、7 章以双端输入单端输出运算放大器以及全差分运算 放大器为例，介绍运算放大器的设计仿真方法；第 8、9 章以带隙电压基准和电流基准电路为例，介绍 了参考电压源和电流源的设计方法，其中对温度补偿技术作了详细分析；第 10 章为模拟与数字转换电 路（ADC），重点介绍了 ADC 的概念与工作原理以及采用 Verilog-A 语言进行系统设计的方法。本书 的附录全面介绍了模拟集成电路设计的软件环境以及仿真技术。 本书可作为高等院校集成电路设计相关专业工程硕士的教材，也可以作为本科生和研究生的教 材，并可供模拟集成电路工程师参考。
标签： 模拟集成电路
上传时间： 2022-06-02
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MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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