在当今的电子工程与嵌入式系统开发领域，使用仿真器进行芯片的程序开发和调试是工程师们不可或缺的一部分工作。特别是在开发和测试基于DSPTMS320F28335这类高性能数字信号处理器（DSP）时，高效可靠的仿真器能够大幅提高开发效率和程序质量。CCS（Code Composer Studio）作为德州仪器（Texas Instruments，简称TI）推出的官方集成开发环境（IDE），其与XDS系列仿真器配合使用是业界广泛接受的解决方案之一。 然而，在使用CCS XDS100 V1仿真器进行开发时，可能会遇到设备栏空白的常见问题。这个问题通常是由于驱动程序未正确安装或已过时所导致。驱动程序是计算机与硬件设备通信的桥梁，如果驱动程序出现问题，那么硬件设备就无法被计算机正确识别和使用。因此，及时更新或重新安装正确的仿真器驱动程序至关重要。 本解决方案提供了一套完整的驱动程序更新工具包，其中包含了最新的XDS100驱动器安装程序以及必要的清除文件。这些清除文件可以清除旧版本驱动程序可能留下的残余信息，确保系统环境的干净，以便新驱动程序能够顺畅安装和运行。通过这样的处理，可以解决仿真器无法连接到计算机以及无法被系统识别的问题。 在实际操作过程中，用户首先需要卸载当前系统中可能存在的旧版本CCS XDS100驱动程序。之后，再运行下载的新驱动程序安装程序，并按照提示完成安装。在安装过程中，务必保持计算机的网络连接稳定，并关闭可能影响安装的其他软件和服务。安装完毕后，重启计算机以使新驱动程序生效。 安装成功后，用户可以在CCS IDE的设备配置中看到新的Target Configurations，并且设备栏不再出现空白。此时，仿真器应该能够被系统正确识别，进而进行正常的程序下载、调试和运行。 在进行仿真器的驱动更新时，还需要特别注意驱动程序的兼容性问题。驱动更新工具包中所包含的驱动程序应当与用户的操作系统版本以及CCS软件版本兼容。因此，用户在下载和安装驱动更新之前，应仔细查看驱动程序的适用范围和版本要求，确保下载与自身开发环境相匹配的驱动程序。 通过上述提供的方法，可以有效解决CCS XDS100 V1仿真器在使用过程中出现的设备栏空白问题。这不仅提高了开发调试的效率，也保证了项目的顺利进行。 此外，关于仿真器的维护，除了定期更新驱动程序外，还应保持仿真器硬件设备的清洁，避免灰尘等杂物影响设备性能。在不使用时，妥善存放仿真器，以延长其使用寿命。 对于经常进行硬件开发和调试的工程师来说，除了熟练掌握硬件操作技能外，还应不断学习和掌握最新的软件工具和驱动程序更新，这样能够在面对各种开发挑战时更加从容不迫。通过不断实践和经验积累，工程师能够提升解决实际问题的能力，从而在职业生涯中取得更好的发展。

《SAR成像舰船图片数据集：HRSID-master.zip——深度学习与舰船识别的基石》 SAR（Synthetic Aperture Radar）合成孔径雷达是一种利用雷达原理进行成像的技术，它不受光照条件限制，能在夜间或恶劣天气下获取地表信息，广泛应用于军事、海洋监测、地质勘查等领域。HRSID-master.zip是一个专门针对SAR成像的舰船图片数据集，旨在支持深度学习算法的开发和训练，为舰船目标识别提供丰富的素材。 该数据集的核心价值在于其详实的舰船图像，这些图像经过精心标注，能够帮助算法理解并学习舰船的特征，从而实现精确的目标检测和识别。在机器学习领域，数据集的质量和量级往往直接影响到模型的性能，HRSID-master的数据丰富性和多样性使得训练出的模型具有更好的泛化能力。 解压HRSID-master.zip后，你会得到一个名为HRSID-master的文件夹，其中包含了训练所需的所有资源。这些资源可能包括舰船图像、对应的标注信息、预处理脚本以及可能的样例代码等。使用Python编程语言，我们可以轻松地读取、处理这些数据，并将其输入到深度学习模型中。 深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务中表现出色。对于SAR图像，由于其特有的复杂纹理和强度变化，CNN可以通过多层抽象学习到舰船的特征，如形状、大小、纹理和阴影等。通过在HRSID-master数据集上训练，我们可以构建一个能够识别不同类型的舰船，甚至在部分遮挡或噪声环境下也能准确识别的模型。 为了充分利用这个数据集，首先需要进行数据预处理，例如调整图像大小、归一化像素值、平衡类别等。接下来，可以选择合适的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）搭建CNN模型。模型结构通常包含卷积层、池化层、全连接层和损失函数等组件，训练过程则涉及到反向传播和优化器的选择。在模型训练完成后，可以使用验证集评估模型性能，并根据需求进行超参数调优。 此外，为了防止过拟合，可以采用数据增强技术，如随机旋转、裁剪、翻转等，以增加模型的泛化能力。同时，集成学习和迁移学习也是提高模型性能的有效手段，可以将预训练模型的权重作为初始权重，或者通过多个模型的融合来提升整体性能。 HRSID-master.zip数据集为SAR图像的舰船识别提供了宝贵的资源，是深度学习研究者和工程师探索这一领域的理想起点。通过深入挖掘和充分利用这些数据，我们可以开发出更加智能、精准的舰船识别系统，进一步推动SAR成像技术在军事、海洋安全等领域的应用。

标题中的“Intel RealSense 动态标定校准的官方棋盘格 Dynamic Calibration Print Target”指的是Intel RealSense技术提供的一种用于动态校准的工具。Intel RealSense是一项先进的计算机视觉技术，它包括各种传感器，如深度摄像头，用于捕捉和理解3D环境。动态标定是优化摄像头性能的过程，通过调整摄像头参数来提高图像质量和准确性。 动态标定通常涉及使用棋盘格图案，这是因为棋盘格图案提供了多个已知的空间点，这些点可以被摄像头捕捉并用来计算摄像头的内部和外部参数。描述中提到的“Intel RealSense Dynamic Calibration Print Target With Fixed Width (10 mm) Bars”就是这样一个棋盘格，其特征是中间有五条等间距的垂直条纹，其中三条黑色，两条白色，每条宽10毫米，总宽度为50毫米。这些条纹的设计是为了提供精确的测量基准，帮助校准摄像头的焦距、畸变和其他光学特性。 标签中的“棋盘格”和“校准”进一步强调了这个过程的核心要素。棋盘格是标定中的标准参考图案，而“校准”是指对摄像头进行调整以减小图像失真和提高成像质量的过程。 部分内容提供了关于如何正确打印和使用此棋盘格的指示。需要使用普通激光打印机在8.5” x 11”信纸大小的纸上打印，并确保在打印选项中选择“实际大小”，避免任何缩放。打印后，将棋盘格贴在平坦的表面上。关键在于，打印出的棋盘格尺寸应为68.4毫米宽，121.6毫米高，与iPhone 7 Plus 5.5英寸显示屏尺寸相同。此外，中间的垂直条纹长度应为100.0毫米，确保校准精度。 Intel RealSense的动态标定棋盘格是一种专门设计的工具，用于精确校准摄像头的光学性能。用户需按照提供的详细打印指南来制作棋盘格，以确保最佳的校准效果。这种技术有助于提升基于Intel RealSense的设备在各种应用场景中的视觉表现，例如机器人导航、增强现实、3D扫描和面部识别等。

先通过实验观察不同平台目标组件的下拉列表。在Visual Studio中依序调整PlatformTarget为Any CPU, x86及x64，分别编译成EventPingPongAny.exe, EventPingPongX86.exe, EventPingPongX64.exe三个程序集。 再使用corflags EventPingPong*.exe的方法检查相关属性，得到结果如下: H:\Lab\EventPingPong\bin>corflags EventPingPongAny.exe Microsoft (R) .NET Framework CorFlags Conversion

target-qte-4.8.5-to-hostpc.tgz 则是用于安装在 PC上，用来开发和编译程序的版本， 带有 qmake 等 Qt 工具以及编译所需的头文件等，可用于配置Qt Creator 开发工具。

摄像机标定matlab代码 Double-target Author HoshinoKun E-mail 目录 介绍 一款摄像头的双目测距程序，包含了标定用图以及标定数据，使用Matlab标定工具箱标定 包含两种像素的不同代码及标定图片与结果 运行 当想使用摄像头拍照时，请使用 python cap.py 当拍照完成后，使用MATLAB工具箱标定相机，得到的数据类似Calib_Results_stereo_data.txt内所描述，将其手工填至camera_config.py内，使用 python test.py 在代码内含有两种不同的匹配算法，可手动调节，BM算法速度较快，SGBM算法精确度较高，默认使用SGBM算法

Microsoft iSCSI Software Target 3.3 我装在我的08 R2上可以用的。 如果需要多台机器访问，就需要在“iSCSI发起程序”里把需要访问的IP地址填上就行了！ iSCSTarget x64 iscsitarget_public.msi 6.1MB iscsitargetClient_public.msi 884.5KB x86 iscsitargetClient_public.msi 842.5KB copyright.jpg 3.9KB Index.htm 3.3KB wsr2logo.bmp 102KB bkgd-page-servers-dynagrid.jpg 117.2KB iSCSI_Target_3 3_Update4_Release_Notes.docx 59.5KB autorun.inf

matlab红外代码基于PSTNN的红外小目标检测 该matlab代码基于张量核规范的部分和实现了红外小目标检测模型。 关于这种方法的详细描述可以在我们的论文中找到。 参考： Zhang, L.; Peng, Z. Infrared Small Target Detection Based on Partial Sum of the Tensor Nuclear Norm. Remote Sens. 2019, 11, 382.

高光谱图像小目标检测的一篇英文文献，耿修瑞和赵永超发表的。阐述了小目标检测的原理

Infrared small target detection based on local intensity and gradient properties