SAE J1699-1-2021 是一份关于道路车辆OBD-II（On-Board Diagnostics II）验证测试程序的标准文档，由SAE（美国汽车工程师学会）发布，旨在推动汽车技术与工程科学的发展。这个标准是自愿采用的，其适用性和对于任何特定用途的适合性，包括可能由此引发的专利侵权问题，均由使用者自行负责。 OBD-II系统是汽车诊断的一种标准，它允许技术人员通过车辆的数据端口访问和分析车辆的故障信息。SAE J1699-1标准详细规定了如何验证这些系统是否符合规定的性能和兼容性要求。这份2021年的更新版本是对2006年版的J1699-1标准的修订或确认，确保与当前汽车技术保持同步。 J1699-1标准的稳定化（Stabilized）状态意味着其中涵盖的技术、产品或过程已经成熟，不太可能在可预见的未来发生重大变化。这意味着尽管这个标准被认定为稳定，但用户仍然需要定期检查参考信息，以确保技术要求的持续适用性，因为可能存在更新的技术。 此标准包含了OBD-II系统的测试步骤和程序，旨在确保车辆制造商生产的OBD-II接口能够准确、一致地报告和处理车辆的诊断信息。这些测试可能包括但不限于通信协议一致性、故障代码设置的正确性、故障指示灯的触发条件以及数据流的准确传输。 该标准还涉及到SAE J1850，这是一个早期的通信协议，用于OBD-II系统中，用于在车辆的ECU（电子控制单元）和诊断工具之间交换信息。J1699-1标准可能会扩展到其他通信协议，以适应现代车辆中更复杂的网络架构和更高的数据传输需求。 SAE J1699-1-2021的实施可以帮助确保车辆的排放控制系统的有效性，因为它要求OBD-II系统能够检测和报告任何可能导致排放超过法定限值的故障。这有助于维护环境法规的执行，并促进汽车行业的技术进步和创新。 要获取这份标准的完整内容，可以联系SAE International，通过电话、传真或电子邮件下单，或者访问其官方网站进行在线购买。同时，SAE也鼓励用户提供书面评论和建议，以帮助持续改进这些标准。

在电子设计自动化（EDA）领域，AXI (Advanced eXtensible Interface) 是一种广泛使用的高性能、低延迟的片上系统（SoC）互连总线标准，由ARM公司提出。AXI Lite是AXI协议的一个子集，适用于简单的控制接口，如寄存器访问。在本主题中，我们将深入探讨如何实现AXI Lite协议，并使用Xilinx Verification IP（VIP）来验证自定义设计的AXI Lite Slave和Master端。 理解AXI Lite协议的关键要素至关重要。AXI Lite主要包含两个通道：写地址（Write Address Channel）和读地址（Read Address Channel）。它不包含数据和响应通道，因为它是为简单的读/写操作而设计的。每次传输只涉及单个32位或64位字的数据，且不支持突发传输。协议规定了时序、握手信号以及错误处理机制。 设计AXI Lite协议电路通常涉及以下步骤： 1. 定义接口：明确接口上的信号，如AWADDR（写地址）、ARADDR（读地址）、WDATA（写数据）、RDATA（读数据）、BRESP（写响应）、RRESP（读响应）等。 2. 实现协议逻辑：根据AXI Lite规范，编写状态机来处理各种事务，确保正确响应握手信号。 3. 错误处理：设计适当的错误检测和报告机制，例如非法地址访问、总线冲突等。 Xilinx Verification IP（VIP）是用于验证设计的工具，它提供了AXI协议的参考模型，可以加速验证过程，提高覆盖率。使用Xilinx VIP进行验证，你需要： 1. 配置VIP：根据你的设计配置VIP参数，如地址宽度、数据宽度等。 2. 连接VIP：将VIP与你的设计连接，设置必要的接口信号。 3. 编写测试平台：创建一个测试平台，生成随机或预定的激励来驱动VIP，并捕获设计的响应。 4. 分析结果：通过VIP的事件和覆盖报告，分析测试结果，确保设计符合AXI Lite协议规范。 在文件"axi_vip_test"中，很可能包含了使用Xilinx VIP进行测试和验证的相关脚本和配置文件。这些文件通常包括测试平台的VHDL或Verilog代码、VIP的配置文件以及测试用例。你可以通过运行这些测试来验证你的AXI Lite Slave和Master端设计是否正确实现了协议规范。 实现AXI Lite协议并使用Xilinx VIP进行验证是一项复杂但重要的任务，它涉及到硬件描述语言编程、协议理解和测试平台设计。通过深入理解AXI Lite协议和熟练使用Xilinx VIP，你可以确保你的SoC设计中的接口功能正确且高效。

Flask-HTTPAuth 简单扩展，为Flask路由提供基本和摘要HTTP身份验证。 安装 安装它的最简单方法是通过pip。 pip install Flask-HTTPAuth 基本身份验证示例 from flask import Flask from flask_httpauth import HTTPBasicAuth from werkzeug . security import generate_password_hash , check_password_hash app = Flask ( __name__ ) auth = HTTPBasicAuth () users

1、单极性调制仿真验证，主要验证单极性调制时各开关管的驱动波形时序逻辑； 2、和双极性调制仿真作对比，因为不同的调制方式对于过零点畸变，THD等都有影响所以想都研究研究；

内容概要：本文详细介绍了单信道超外差结构AM发射机的设计与仿真验证过程。首先阐述了单信道超外差结构的工作原理，接着重点讲解了AM调制器和A类高频谐振功率放大器这两个关键组件的作用和设计思路。随后，利用Multisim仿真软件对发射机进行建模、设置仿真参数以及运行仿真，最终通过对频谱特性和带宽的细致分析，确认了发射机的各项指标均符合预期标准。整个设计过程严谨科学，确保了发射机的高效稳定运行。 适合人群：电子工程专业学生、无线电爱好者、从事无线通信领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助读者深入理解单信道超外差结构AM发射机的工作机制；②指导读者掌握Multisim仿真工具的应用技巧；③为后续的实际产品开发提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论解释，还有具体的实验数据作为支撑，使读者能够全面地了解从概念到实践的全过程。此外，通过调整电路参数优化性能的方法也为类似项目提供了宝贵的参考经验。

在IT领域，特别是计算机视觉和3D重建技术中，相机和投影仪的标定是至关重要的步骤。相机标定是用来确定相机内参和外参的过程，而投影仪标定则是为了获取投影仪与相机之间的几何关系。这个压缩包提供的"calibImage"包含了用于相机和投影仪标定的图像，这将帮助用户快速验证他们的条纹结构光系统的效果。 相机标定通常涉及以下几个关键知识点： 1. **相机模型**：相机可以视为一个三维到二维的投影变换，最常见的模型是针孔相机模型，它通过焦距、主点坐标和畸变系数来描述相机的特性。 2. **内参数**：包括焦距（f）和主点坐标（cx, cy），这些参数决定了相机图像中心的位置和焦距大小。焦距是光线穿过镜头汇聚到传感器上的距离，主点是图像坐标系的原点。 3. **外参数**：描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态，包括旋转矩阵和平移向量。旋转矩阵表示相机的三个轴相对于世界坐标轴的旋转角度，平移向量表示相机的中心位置。 4. **标定对象**：通常使用棋盘格或圆点阵列，这些特征点在不同视角下有明确的几何关系，便于计算相机的内外参数。 5. **标定过程**：包括图像采集、特征检测、匹配、几何校正和参数估计。利用OpenCV等库提供的函数，可以自动化完成大部分工作。 6. **投影仪标定**：与相机标定类似，但需额外考虑投影仪的几何特性，如镜头畸变、光源位置等。通常需要设计特殊的图案，如条纹或斑点，投射到目标物体上，然后用相机捕获。 7. **相机-投影仪同步**：确保相机和投影仪在时间和空间上的同步，以便准确地捕捉到投影的图像。 8. **点云生成**：通过相机和投影仪的标定结果，可以将投影的条纹转换为3D点云，用于深度感知和3D重建。 9. **验证方法**：通过对比标定后的点云结果和实际物体形状，评估标定的准确性。这个压缩包提供的"calibImage"就是为了这个目的，用户可以直接运行并查看标定效果。 这个软件/插件的应用场景广泛，包括机器人导航、增强现实、工业检测和3D建模等。通过有效的标定，可以提高系统精度，减少误差，从而优化整体性能。因此，对于从事相关领域的开发者来说，熟练掌握相机和投影仪的标定是非常必要的。

Python Selenium爬虫绕过Cloudflare验证码，详情请看代码，通过 Undetected ChromeDriver（UC 模式）自动打开目标网页，并尝试绕过 Cloudflare 或其他基于 CAPTCHA 的验证。

《验证码识别系统Python》，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称

概括 几天前，Google推出了 ，从理论，大多数用户只需选中一个复选框即可完成该操作。 如果Google认为该用户不是人类用户，则会显示带有变形文本的旧版本。 尽管我使用的是普通的Firefox版本，但单击后仍必须填写文本验证码，因此它对我而言确实不起作用。 我的好奇心促使我看一下JavaScript，以了解所有这些工作原理。 线上会发生什么 首先，浏览器发出以下几个请求： https://www.google.com/recaptcha/api.js ，其功能主要是加载下一个... https://www.gstatic.com/recaptcha/api2/r20141202135649/recaptcha__en.js ，其中包含通用代码。 https://apis.google.com/_/scs/apps-static/_/js/ （后接一堆或多或少的隐秘参数），其中包含

Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证，Kfold寻参案例 ,Matlab; BP神经网络; K折交叉验证; Kfold寻参案例; 参数优化。,Matlab实现K折交叉验证BP神经网络寻参案例 BP神经网络，即反向传播神经网络，是人工神经网络的一种，主要用于分类和回归等机器学习任务。在实际应用中，为了提高模型的泛化能力和预测精度，K折交叉验证和参数寻优是不可或缺的步骤。K折交叉验证是指将原始数据集随机分为K个大小相似的互斥子集，每次用K-1个子集的合集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，这样可以循环K次，最终得到K个测试结果的平均值作为模型的性能指标。这种方法能有效评估模型在未知数据上的表现，避免过拟合现象的发生。 参数寻优，尤其是针对BP神经网络，主要是通过搜索算法找到最优的网络结构和权重参数。其中Kfold参数寻优是指在K折交叉验证的基础上，对每个训练集再进行K折交叉验证，从而对模型参数进行精细调优。Kfold寻参可以使用网格搜索、随机搜索或者贝叶斯优化等方法来实现。 在Matlab环境中实现这些功能，需要对Matlab编程语言和神经网络工具箱有较深的了解。Matlab提供了强大的函数库和工具箱，其中神经网络工具箱可以帮助用户快速搭建和训练神经网络模型。通过编写相应的Matlab脚本，可以方便地实现BP神经网络的构建、训练、测试以及K折交叉验证和参数寻优。 案例分析是理解理论和实践相结合的重要途径。本案例通过实际数据集的应用，展示了如何使用Matlab实现BP神经网络模型的构建，并通过K折交叉验证和参数寻优方法来提升模型性能。通过对比不同参数设置下的模型表现，分析和探讨了参数对模型性能的影响，从而找到最优化的模型配置。 文章中提到的“柔性数组”这一标签可能指的是一种数据结构或者编程中的数组应用技巧，但在神经网络和交叉验证的上下文中没有提供足够的信息来解释其具体含义。这可能是一个笔误或者是与案例分析不相关的独立研究主题。 本案例详细介绍了在Matlab环境下实现BP神经网络、进行K折交叉验证以及参数寻优的步骤和方法，通过实际操作提高模型性能，具有较高的实用价值和指导意义。文章强调了理论与实践相结合的重要性，并通过具体的案例分析加深了读者对这些概念的理解。