MCP2517FD MCP2518FD 开发套件包 中文数据手册 SPI例程 RAM操作编程指南 MCP2517FD是一款高性价比、占用空间小的外部CAN FD控制器，可通过可用的SPI接口轻松添加到微控制器中。因此，可以很容易地将CAN FD通道添加到缺少CAN FD外设或没有足够的CAN FD通道的微控制器中。 MCP2517FD 支持 ISO11898-1：2015 中规定的经典格式 （CAN 2.0B） 和 CAN 灵活数据速率 （CAN FD） 格式的 CAN 帧。 符合 ISO11898-1：2015 标准 同时支持 CAN 2.0B 和 CAN 前端 高达 1 Mbps 的仲裁比特率 数据比特率高达 8 Mbps 高达 20MHz 的 SPI 时钟速度 灵活的先进先出设置 31 个 FIFO 可配置为发送或接收 32 个灵活的滤镜和蒙版对象 一个传输队列 杂项 32 位时间戳 总线运行状况诊断和错误计数器 封装： VDFN14 （可湿侧翼）， SOIC14 温度范围：-40°C 至 +150°C 低耗电量 电压调节器：2.7V-5.5V 最大工作电流：12mA @

西门子SmartPLC通信例程.......................................................................................

matlab课堂学习实例，基础小白学习过程的经验积累。

STM32F103C6T6 工程。

一、背景 在“搞”深度学习时，除非富如东海，往往都不会直接用大量数据来训练一个网络；一般情况下，比较省钱且高效的思路是利用一些预训练的模型，并在其基础上进行再训练优化，达到自己的目的。 因此，在本博客中将简单记录一下，如何在PyTorch基础上读取预训练模型的参数，并添加到自己的模型中去，从而尽可能减少自己的计算量。 为了直接讲明整个过程，本文设计了一个实验，首先设计了一个网络，其前半部分与FlowNetSimple的Encode一致，后半部分是全连接的分类网络。 下图是FlowNetSimple的网络结构，其中的refinement部分是Decode结构（类似UNet） 本文设计的结构，其

HALCON 数字图象处理的例程原码和PDF文档接口资料

之前项目用到，要删除网页的缓存文件，但是浏览器窗口没有关闭，无法直接删除。于是就每次结束浏览器进程，然后再创建。 后来打算做个强制删除的，但是很麻烦就偷个懒，直接调用第三方工具了，简单实用！

基于上海钜泉科技的单相计量芯片HT7017的参考例程

目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。 下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）： import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HE

超图 超图样本代码的回购。 Hypergraph用于我的两篇论文的图像搜索和分割： “通过超图剪切分割视频对象” CVPR2009。“通过概率超图排名检索图像” CVPR 2010。