针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母，识别相对困难的问题，提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前，利用OpenCV(开源计算机视觉库)将汉字进行图像处理，为后续识别提供输入数据；然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验，证明了方法的有效性．
2022-12-23 13:27:58
691KB
1
一想到新冠肺炎，搞得我现在还没开学，我心态就炸了，从来没有如此想要开学的念头，在家真的闲出蛋来了，体重也飙涨，真是*****它****
目前中国通过全国人民共同努力，情况基本控制下来，在此向那些抗战在一线的人民英雄致敬，你们辛苦了
令人没想到的是，这病毒在全世界开始蔓延起来，哎，阿门，我好像也没什么为他们做的，就爬取全球数据，在心里默默的为他们祈祷
好了，进入正题
1.爬虫-获取数据
我们要分析数据，肯定要爬取数据，我从丁香园获取数据
我们可以检查源代码分析可得到，我们想要的数据，在此直接上代码
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import r
2022-12-20 12:57:34
980KB
1
附件在此
打开system下bin文件夹内wpa_supplicant 文件替换掉就可以了改权限为111 101 101 记得备份不然wifi坏了后果自负！
2022-12-18 00:10:40
1.7MB
1
This book is especially for the software architect in the smaller, less mature software development organization (characterized as predominantly practicing ad hoc development). It provides practical guidance on the generation of effective software architectures.
2022-12-07 21:18:57
4.75MB
1
深度学习CT重建算法技术文档
深度学习CT重建技术文档
目录
深度学习CT重建技术文档 1
一． 稀疏角度U-net+传统重建算法去伪影 1
1.1 U-net+FBP 2
1.2 U-net+ART 3
1.3 U-net+SART 4
1.4 U-net+ML-EM 4
1.5 U-net+OSEM 4
二． 稀疏角度U-net+mSTCT去伪影 4
三． U-net替代STCT逆希尔伯特变换 5
3.1五段直线扫描分别训练模型 5
3.1.1 STCT相关算法 5
3.1.2 U-net替代五段直线扫描分别训练模型 6
3.2 五段直线扫描合并训练模型 12
3.3 两种方法结果对比 15
四． 算法改进与提升 16
4.1 增加掩膜 16
五． 附件 17
稀疏角度U-net+传统重建算法去伪影
本小节前三种算法是代数类重建算法，后两种是统计迭代类算法，所有算法均已用matlab复现，但由于需结合U-net（python环境）进行伪影去除，所以这里在前三种方法上利用的是ASTRA工具包的python版本产生稀疏角度数据，后两种由于ASTRA包中没有，所以采用
2022-12-06 17:26:38
6.62MB
1
artnet-java
Art-Net照明协议的Java端口
这些文件允许用户传输（和接收-仍然是隐含的）Art-Net数据包
2022-12-03 00:32:27
3KB
1
此包为高通的无线芯片ART合集，里面包含的ART有：tp9343、qca9558、qca956x、ar9344、ar9342、ar9341、ar9283、9285、9287、9281、9280、ar9220、9223、ar9102、 ar2317
2022-12-01 19:30:58
57KB
1
目录内容说明基础概念视觉伺服基于图像IBVS几何解释双目系统基于位置PBVS 待研究
内容说明
本文主要为 HAL Id: inria-00350283的学习记录
感谢原作者
该系列文章使用伺服回路中的计算机视觉数据来控制机器人的运动。
首先给出视觉伺服控制问题的一般性概述。然后介绍了两种典型的视觉伺服控制方案：基于图像的视觉伺服控制和基于位置的视觉伺服控制。
最后，我们讨论了与这两个方案相关的性能和稳定性问题。
基础概念
刚体运动与相机模型了解
视觉伺服
视觉伺服控制是一种基于视觉反馈的控制方式。是我们在日常生活中每时每刻都在进行的一种反馈：当你伸出手去抓取桌上的杯子的时候，眼睛会不断的反
2022-11-24 10:01:57
579KB
1
本文实例讲述了jquery使用echarts实现有向图可视化功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
先来看看效果图：
源码如下（force-directed-graph.html）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset=utf8></meta>
[removed][removed]
[removed]
2022-11-12 02:17:09
53KB
1
概述当前国内物联网市场的云端生态已经相对完善，但物联网终端设备仍然各成一家、相互隔绝，需要在多种场景下进一步规范化物联网终端软硬件接口。
本作品针对这一市场痛点，以ART-Pi开发板和RTT操作系统为基础，从软件接口层构建一个相对统一设备至设备（D2D）与设备至云端（D2C）的小型通信接口，使用多种输入设备与多种输出设备验证其实际效能，为RTT与STM32强强联合实现“全连接”的目标提供一个最优实践与解决方案。
项目应用场景:工业现场、车载与家庭环境。
开发环境硬件:ART-Pi开发板
RT-Thread版本:4.0.3
开发工具及版本:RT-Thread Studio版本: 1.1.5
RT-Thread使用情况概述内核部分:
调度器:创建多个线程来实现不同的工作。
信号量:用来同步线程。
事件集:通知数据采集完成
组件部分: Sensor框架，SAL 套接字抽象层
Sensor框架:将温湿度传感器注册到sensor上。使用该框架提高了代码的复用性。
SAL 套接字抽象层:该组件实现了对不同网络协议栈或网络实现接口的抽象，并对上层提供一组标准的API接口，方便网络应用的开发与稳定性。
驱动部分:
Pin设备:通过控制GPIO高低电平控制外接设备。
串口设备:监控系统运行状态，可作为输入控制。
第三方软件包部分:
cJSON:C语言实现的极简的解析 JSON 格式的软件包。
onenet: RT-Thread 针对 OneNET 平台连接做的的适配，通过这个软件包，可以让设备在 RT-Thread 上非常方便的连接 OneNet 平台，完成数据的发送、接收、设备的注册和控制等功能。
Paho-mqtt,:本软件包是在 Eclipse paho-mqtt 源码包的基础上设计的一套 MQTT 客户端程序。
Webclient:提供设备与 HTTP Server 的通讯的基本功能。
硬件框架硬件设备以ART-Pi开发板及其板载设备为主。
软件框架说明软件框架以标准RT-Thread操作系统为基础，通过添加网络模块AP6212的设备驱动，以及SAL 套接字抽象层，实现系统的基础联网功能。
在此基础上，添加cJSON 、onenet、paho-mqtt 软件支持，并在onenet云端建立基于MQTT的产品与设备，将身份认证信息写入软件包，实现系统通过MQTT协议与云端服务器远程通信协议支持。
最后，基于系统和第三方MQTT协议的API接口，实现业务代码。添加设备节点与解析程序，并以线程的形式载入系统中。
软件模块说明应用软件的关键业务代码部分基于系统和第三方MQTT协议的API接口实现，并以动态创建线程的方式加入到RT-Thread系统中。
关键操作主要有两步:
获取传感器信息，并上传至服务器；
接收onenet的远程MQTT服务器发来的信息，解析并转换为底层硬件的执行指令，控制底层硬件的状态。
演示效果比赛感悟通过这次比赛，更加深刻的认识到了RT-Thread不只是一个操作系统内核，而是代表了整个嵌入式生态。作为一名 RTOS 的开发者，也许比赛前对 RT-Thread 还比较陌生。然而，随着深入接触，逐渐发现 RT-Thread 的魅力和它相较于其他同类型 RTOS 的种种优越之处。RT-Thread 是一款完全由国内团队开发维护的嵌入式实时操作系统（RTOS），具有完全的自主知识产权。经过近 12 个年头的沉淀，伴随着物联网的兴起，它正演变成一个功能强大、组件丰富的物联网操作系统。
总而言之，RT-Thread在这次比赛中充分发挥了一个物联网操作系统及其生态所蕴含的优势，这是以往嵌入式开发中由工程师只能自己手动搭建软件系统所远不能及的，衷心祝愿RT-Thread 社区越办越好，走向产业，走向世界。
2022-11-10 22:14:09
508KB
1