Impinj英频杰超高频Indy R2000开发资料代码 Indy IPJ-R2000 开发资料源代码 ,性能卓越。 美国英频杰(Impinj)是世界领先的RFID方案供应商,其超高频RFID产品具有世界领先的水平,包括超高频读写芯片,标签芯片,读写器,读写天线等。 开发内容如下 1、 支持协议:EPCglobal UHF Class 1 Gen 2 ISO 18000-6C 2、支持区域:FCC 、ETSI 3、输出功率:最大 30 dBm(外部供电),23 dBm (USB 供电),功率可调,前向和反向功率监测 4、DRM 滤波器:包含高性能外部DRM 滤波器,适用于环境恶劣的情况 5、天线:双天线配置(50 Ω MMCX 接口),可配置成 一个隔离天线或者两个一体天线 6、通信接口:Mini-USB 、UART,具有工程调试功能 7、PCB Gerber 文件,软件包括 Firmware、 windows 驱动、SDK 以及示例程序,并且提供 Indy Tool 以及 Indy Tracer 工具便于操作和调
2024-06-11 08:31:23 790KB
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基于pyecharts的可视化模拟(附代码)
2024-06-09 18:36:23 188KB pyecharts
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Delphi基于图像控件放大图片、缩小图片,点击对应按钮实现对应的放大或缩小功能,Delphi图像处理的小操作,源码简单,免费下载。 运行环境:Windows/Delphi7
2024-06-09 16:49:15 33KB Delphi源代码 图形处理
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关于西北工业大学数据结构实验报告的内容。 作为一门非常重要的计算机科学基础课程,数据结构不仅仅是编程语言基础,更多地是涉及到计算机算法和程序设计的基本概念。 在实验中,我们将通过使用 C++ 语言,实现数据结构的基本操作,如创建链表、查找元素、插入元素、删除元素等。同时,我们还将运用栈、队列、堆等基本数据结构,实现更加复杂的操作。 除了对数据结构的基本操作进行实现之外,我们还需要考虑时间和空间复杂度等重要问题,以确保算法的执行效率和程序的稳定性。 最后,在实验报告中,除了要详细描述实验过程和结果之外,还需要对实验中遇到的问题和解决方案进行分析和总结,以便更好地理解和掌握数据结构的相关知识。 总之,通过这样一系列实验,我们将能够更深入地了解数据结构的原理和实现方法,这对我们的编程能力和计算机科学理论知识都有很大的帮助。
2024-06-08 18:41:12 180KB 数据结构
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Qt信号槽connect的第五个参数,5种连接方式 具体的描述可以查看帖子: https://blog.csdn.net/mars1199/article/details/134320005 内容介绍: Qt信号槽连接的函数是connect函数,共有5个参数,第五个参数是表示连接方式; 默认情况下,第五个参数是不用写的,使用的缺省值,是自动连接; 当使用自动连接的时候,单线程时,会自动切换到直接连接,多线程时会切换到队列连接;
2024-06-08 15:53:25 2KB
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上市公司高管薪酬粘性数据+Stata代码 2009-2022 五年滚动计算
2024-06-08 14:59:01 906KB
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CRMEB多商户v2.3.1-PC端源代码,适合二次开发,基于ThinkPKP平台开发
2024-06-07 19:52:30 8.17MB 电商平台 php语言
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ATSHA204A数据手册及硬件参考设计+stm32f103单片机软件例程(i2c+swi接口)DEMO源代码: int main(void) { uint8_t sha204_lib_return = SHA204_SUCCESS; uint8_t serial_number[9] = {0}; uint8_t secret_key_id = KEY_ID_0; uint8_t secret_key[32] = {0x11,0x77,0x16,0x20,0x82,0xde,0xad,0x8c,0xe9,0x14,0x21,0x87,0xf5,0x94,0x6e,0xcd,0x0c,0x75,0x5c,0xd5,0x57,0x3c,0x3a,0x40,0x9a,0xdf,0xdb,0x83,0x55,0x1b,0xd0,0xd1}; uint8_t num_in[32] = {0}; uint8_t challenge[32] = {0}; uint8_t wakeup_response_buffer[4] = {0}; uint16_t random_number
2024-06-07 17:42:04 10.84MB 加密解密
使用getdata.py下载数据,或者使用自己的数据源,将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据,生成pkl文件,放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数,先使用predict..py训练模型,生成模型文件,再使用predict.py进行预测,生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号,中国平安股票(编号SZ_000001),使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练,通过对训练集序列的训练,在测试集上预测开盘价,最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型,较为精准地实现解决了股票市场预测的问题
2024-06-07 15:00:05 4.9MB 神经网络 lstm 数据集
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这是本人写的Vue+Echarts 数据可视化代码,可以直接复制到项目中新建的vue页面中。 样例示例图网页(CSDN博客) https://blog.csdn.net/SKMIT/article/details/120601404
2024-06-07 10:40:18 16KB vue.js echarts
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