vb上机位实例(单片机串口继电器控制系统)

视频课程源：http://xilinx.eetop.cn/category-83目录1 从软件工程师的角度来看 FPGA 架构 32 Vivado HLS的工作机制 53-4 HLS设计流程基本概念 95 任意精度数据类型 155.1 C语言支持的数据类型 155.2 sizeof()函数使用 165.3 设置Visual Studio支持任意精度数据类型 176 数组类型转换 176.1 变量的定义和初始化 176.2 定点数据类型 186.3 浮点数据类型的定义和初始化 196.4 隐式数据类型转换 196.5 显示数据类型转换 197 Vivado HLS中

信道盲均衡的几篇论文，希望对大家有用，包括横模算法，最小均方差算法

程序是为了实现一篇关于车联网论文中的仿真。可以正常运行可以出图。学生水平有限。不嫌弃的话可以看看~~

载入任意图像，在图像上自由选取任意两点，自动测量图像的像素距离（pixel）和进行实际距离（mm）的转换程序，C#写的，导入VS项目中直接运行可见效果。

用于C#winform开发，接收串口扫描枪的数据读取，以及其它串口设备的设置

labview串口助手(串口调试助手.vi)

这个是ARM公司的官方的支持包，为方便大家在国内使用下载，现上传上来给大家共享

大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr

绘制描述事件先后顺序的前驱图设计要求：建立前驱图的数据结构描述；建立绘制前驱图的例程，包括结点和有向边；可以删除、添加结点或有向边；可用鼠标在窗口的任意位置指点，确定结点或有向边位置；可以拖动现有结点的位置，与该结点相连的有向边也随之移动；可以将前驱图存入文件，从文件中取出；

提出一种基于深度学习（卷积神经网络）的图像去雨框架，取得的效果优于已经存在的绝大多数方法