本资源是用Matlab绘制风羽图的程序，使用了m_map绘图库，支持在投影坐标系下进行制图，可以加载边界和其他地学要素，压缩包中有测试数据以供使用，如果需要了解更多m_map绘图的内容，可以参考系列博客[https://blog.csdn.net/weixin_43339605/article/details/139704725].

在电子设计领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它允许用户根据需求自定义硬件电路。IIC（Inter-Integrated Circuit），也称为I²C，是飞利浦公司（现NXP半导体）推出的一种多主控、多从设备通信协议，常用于低速外设如EEPROM、传感器等的接口设计。本教程将重点讲解如何在FPGA中实现IIC协议，并基于Xilinx的Vivado工具进行开发。 IIC协议的核心在于其简单的总线结构，由两条线构成：SCL（Serial Clock）时钟线和SDA（Serial Data）数据线。协议规定了开始条件、停止条件、应答位、数据传输等规则。在FPGA实现IIC协议时，通常会用到以下关键组件： 1. **时钟发生器**：负责产生符合IIC协议的时钟信号，通常需要有特定的时序控制，如90度相位偏移。 2. **数据收发器**：接收来自SDA线的数据，并将其转化为内部逻辑可以处理的形式；同时，将内部逻辑产生的数据编码并发送到SDA线。 3. **地址识别模块**：IIC协议中，每个从设备都有一个7位的唯一地址，该模块用于识别目标设备地址。 4. **命令/数据序列器**：按照IIC协议规定的格式，序列化读写操作的命令字节和数据字节。 5. **应答检测**：检测从设备是否正确接收数据，通过读取SDA线在时钟下降沿的电平变化来判断。 6. **开始/停止条件生成器**：在适当的时间产生开始和停止条件，控制IIC通信的起始和结束。 Vivado是Xilinx提供的集成开发环境，集成了设计输入、仿真、综合、布局布线、编程等多个功能。在Vivado中实现IIC协议，你需要完成以下步骤： 1. **创建项目**：在Vivado中新建工程，选择适当的FPGA型号和工作频率。 2. **设计输入**：编写Verilog或VHDL代码，实现上述的IIC协议组件。 3. **仿真验证**：编写测试平台，模拟IIC总线和其他设备的行为，验证IIC模块的功能。 4. **综合与布局布线**：Vivado会自动将高级语言代码转换为逻辑门电路，并优化布局布线，以适应FPGA资源。 5. **下载与验证**：将编译后的配置文件下载到FPGA，通过实际连接的IIC设备测试其功能。 本教程提供的"eeprom_iic"工程包含了完整的代码和Vivado工程，可以直接运行。这有助于初学者快速理解和实践FPGA中的IIC通信。其中，EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）是一种非易失性存储器，常作为FPGA的配置存储或用于保存系统设置。在IIC协议下，可以读写EEPROM中的数据，实现数据的存储和检索。 通过这个FPGA IIC工程，你可以深入理解IIC通信协议，掌握如何在FPGA中实现这种通信机制，以及如何利用Vivado工具进行开发。这对于学习嵌入式系统、数字逻辑设计以及FPGA应用具有重要的实践价值。

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

LINUX egl X11 opengl代码 可以直接运行，包括makefile文件，可以参考编译

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

编译好的6sv2.1,编译好了，可以直接运行。 使用说明：可以直接运行，把input.txt参数改了，把output删了。双击exe，就会出新的output.txt

用Panda3D开发3D枪战类游戏源码，脚本可以直接运行。 功能包括：开始动画、穿戴商店、关卡设计、场景切换、运动控制、对战特效。包括音效、地图实现，包括实现HUD模块。

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