1. Verilog快速入门 1. 基础语法 VL1 四选一多路器 VL2 异步复位的串联T触发器 LV3 奇偶校验 VL4 移位运算与乘法 LV5 位拆分与运算 VL6 多功能数据处理器 VL7 求两个数的差值 VL8 使用generate…for语句简化代码 VL9 使用子模块实现三输入数的大小比较 VL10 使用函数实现数据大小端转换 02 组合逻辑 VL11 4位数值比较器电路 VL12 4bit超前进位加法器电路 VL13 优先编码器电路① VL14 用优先编码器①实现键盘编码电路 VL15 优先编码器Ⅰ VL16 使用8线-3线优先编码器Ⅰ实现16线-4线优先编码器 03 时序逻辑 VL21 根据状态转移表实现时序电路 VL22 根据状态转移图实现时序电路 VL23 ROM的简单实现 VL24 边沿检测 2 Verilog进阶挑战 01 序列检测 VL25 输入序列连续的序列检测 VL26 含有无关项的序列检测 VL27 不重叠序列检测 VL28 输入序列不连续的序列检测 02 时序逻辑 VL29 信号发生器 VL30 数据串转并电路 .....

智慧牧场基于yolov5的牛羊群识别检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 牛羊识别检测源码，类别【“牛”、“羊”】带GUI界面，带数据集，带训练好的模型，带评估指标曲线，带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片 基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片

牛客网招聘网站数据集爬取，用于大数据基础课程设计项目的统计分析。主要是利用招聘数据在Hadoop生态中进行导入、导出、统计分析、数据可视化。

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1、基于yolov5算法实现牛识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、4000多张图片训练，8000多个目标“牛”，数据分布均匀 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

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骁龙435采用的是28nm工艺制程，配备了八个Cortex-A53处理核心，主频为1.4GHz，并搭配了Adreno 505 GPU，最高支持60fps的1080p的显示画面。骁龙435在通讯方面配备的是X8通讯模块，是骁龙400系列中首款支持Cat.7 LTE网络的处理器。骁龙435支持802.11 ac Wi-Fi以及Quick Charge 3.0，另外还支持录制1080p视频以及最高2100万像素摄像头。分享一份规格书给大家