imgs = loader_train.__iter__().next()[0].view(batch_size, 784).numpy(),怎么修改

时间: 2024-04-15 20:27:38 浏览: 155
要修改这行代码,你可以使用以下方式: ```python imgs = next(iter(loader_train))[0].view(batch_size, 784).numpy() ``` 这里使用`next(iter(loader_train))`来替代`loader_train.__iter__().next()`。这两种方法是等效的,都是获取`loader_train`中的下一个batch数据。然后使用`.view(batch_size, 784)`来改变数据的形状,并最后使用`.numpy()`将数据转换为NumPy数组。
相关问题

i_test = 0 print('-'*30) print('Creating test images...') print('-'*30) imgs_test = glob.glob(self.test_path+"/*."+"bmp") print(len(imgs_test)) imgdatas_test = np.ndarray((len(imgs_test),self.img_rows,self.img_cols,1), dtype=np.uint8) for imgname_test in imgs_test: midname_test = imgname_test[imgname_test.rindex("/")+1:] img_test = load_img(self.test_path + "/" + midname_test,grayscale = True) #img_test = scipy.io.loadmat(self.test_path + "/" + midname_test) #img_test = img_test['src'] #img_test=img_test.resize(hw) img_test = img_to_array(img_test) imgdatas_test[i_test] = img_test i_test += 1 print('loading test images done') imgs_test = imgdatas_test.astype('float32') imgs_test /= 255 return imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test

这段代码是用于读取测试数据集中的图像数据,并将其转换为一个numpy数组。具体来说,它首先通过glob函数获取测试数据集中所有.bmp文件的路径,然后利用load_img函数将每个图像转换为numpy数组,并存储到imgdatas_test数组中。最后,它将imgdatas_test数组中的元素转换为float32类型,并将它们归一化到[0,1]的范围内。函数返回imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test三个numpy数组。

讲解代码实现的功能 def initFaces(self): # 存储知道人名列表 known_names = [] # 存储知道的特征值 known_encodings = [] # 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder = "images/db_faces" face_imgs = os.listdir(db_folder) # 遍历图片,将人脸图片转化为向量 for face_img in face_imgs: face_img_path = os.path.join(db_folder, face_img) face_name = face_img.split(".")[0] load_image = face_recognition.load_image_file(face_img_path) # 加载图片 image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(load_image)[0] # 获得128维特征值 known_names.append(face_name) # 添加到人名的列表 known_encodings.append(image_face_encoding) # 添加到向量的列表 return known_names, known_encodings

这段代码实现了一个初始化人脸向量的函数,其主要功能为: 1. 创建两个空列表 known_names 和 known_encodings,分别用于存储已知人脸的名称和特征向量; 2. 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder,获取其中的所有人脸图片文件名; 3. 对于每个人脸图片文件 face_img,将其路径拼接到 db_folder 上,然后使用 face_recognition 库中的 load_image_file() 函数加载图片,并使用 face_encodings() 函数获取该图片的128维特征向量; 4. 将该图片的人名 face_name 添加到 known_names 列表中,将特征向量 image_face_encoding 添加到 known_encodings 列表中; 5. 最终返回 known_names 和 known_encodings 两个列表。 这个函数实现的目的是将已知人脸的特征向量存储下来,用于后续的人脸识别任务。具体地说,当系统需要识别一个人脸时,它会计算该人脸的特征向量,然后与已知人脸的特征向量进行比对,以确定该人脸的身份。
阅读全文

相关推荐

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

最新推荐

recommend-type

基于pytorch的UNet_demo实现及训练自己的数据集.docx

- `-b`表示批大小(batch size) - `-l`表示学习率 - `-s`表示缩放比例 - `-v`表示验证集比例 - **训练自己的数据集**: 调整数据集命名以保持一一对应,确保输入是3通道图像,输出是单通道掩模。如果遇到`...
recommend-type

高速公路路面裂缝焊接材料及设备.pdf

高速公路路面裂缝焊接材料及设备
recommend-type

Twinkle Tray:轻松一招,多屏亮度管理

资源摘要信息:"Twinkle Tray 让您轻松管理多台显示器的亮度级别" 在当今的数字化工作环境中,拥有多台显示器已经成为许多用户的常态。这为用户提供了更为宽敞的视野和更高的工作空间灵活性。然而,管理多台显示器的亮度设置一直是一个挑战,因为操作系统的原生功能往往不足以满足用户的需求。Windows 10作为目前广泛使用的操作系统之一,虽然提供了调整大多数显示器背光的功能,但却存在诸多限制,尤其是对于连接的外部显示器来说,Windows 10通常不支持调整其亮度。这就是“Twinkle Tray”应用程序出现的背景。 “Twinkle Tray”是一款旨在简化多显示器亮度管理的应用程序。通过在系统托盘中添加一个图标,用户可以方便地访问并调整所有兼容显示器的亮度级别。这个应用程序的特点可以归纳为: 1. 系统托盘集成:Twinkle Tray 在系统托盘中添加了一个亮度滑块,这一设计模仿了Windows 10内置的音量控制面板,使其直观且易于使用。 2. 背光标准化:应用程序可以对不同显示器的背光进行标准化,确保在进行屏幕间切换时视觉体验保持一致。 3. 自动亮度调节:根据一天中的时间自动改变显示器的亮度,有助于减少眼睛疲劳并提升能效。 4. 与Windows 10无缝融合:Twinkle Tray与Windows 10深度集成,可以使用用户的个性化设置来匹配任务栏,保持用户界面的一致性。 5. 随Windows启动:Twinkle Tray设置为与Windows 10一同启动,确保用户在开机后能够立即使用该软件调整显示器亮度。 技术实现方面,“Twinkle Tray”应用程序是利用现代网络技术与系统API相结合的方式构建的。具体使用了以下技术组件: - Electron:一个使用JavaScript、HTML和CSS等网页技术来创建跨平台的桌面应用程序的框架。 - Node.js:一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,允许开发者使用JavaScript编写服务器端应用程序。 - node-ddcci:一个Node.js模块,用于实现DDC/CI(Display Data Channel Command Interface)协议,该协议用于计算机与显示器之间的通信。 - wmi-client:一个Node.js模块,允许访问Windows Management Instrumentation (WMI),这是Windows系统中用于管理系统信息和控制的一种技术。 - win32-displayconfig:一个Windows平台的库,提供了直接控制显示器配置的接口。 用户可以通过twinkletray.com网站或者发布页面下载“Twinkle Tray”的最新版本。下载完成后,用户将运行一个安装程序EXE,安装完成后,系统托盘会显示Twinkle Tray图标。用户单击该图标后会显示“调整亮度”面板,通过该面板可以进行亮度设置;单击面板以外的地方可以隐藏它。右键单击系统托盘图标还会提供更多选项和设置,使用户能够精细调整应用程序的行为。 标签“Miscellaneous”(杂项)表明,该应用程序虽然专门针对显示器亮度管理,但也可以视为多功能工具箱中的一部分,因为它通过提供与系统紧密集成的便利工具来增强用户的多显示器使用体验。 总之,对于那些需要在多显示器设置中保持高效和舒适体验的用户来说,“Twinkle Tray”应用程序提供了一种便捷的解决方案,可以有效地解决Windows 10在多显示器亮度管理方面存在的不足。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【STS8200系统集成指南】:将STS8200无缝融入任何现有系统

![【STS8200系统集成指南】:将STS8200无缝融入任何现有系统](https://5.imimg.com/data5/SELLER/Default/2020/10/IJ/TE/RX/5414966/siemens-sitop-power-supply-psu8200-3-phase-1000x1000.jpg) 参考资源链接:[STS8200编程手册v3.21:ATE开发必备](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9acce7214c316e8d7d?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STS8200系统集成概述 在信息技术
recommend-type

在自动化装配线上,如何根据不同的应用场景选择合适的机器视觉对位引导技术以实现高精度定位?请结合Cognex、Halcon、OpenCV以及机器人运动控制进行说明。

在面对自动化装配线的高精度定位需求时,选择合适的机器视觉对位引导技术至关重要。首先,我们需要根据装配线的具体应用环境和目标精度要求来选择技术方案。例如,在只需要单个工件定位的应用场景中,可以考虑使用Cognex视觉系统,它提供了强大的图像处理能力和丰富的视觉工具库,适合快速开发和部署。对于更复杂的多工件或动态环境,Halcon的高级算法能够提供更精确的视觉分析,特别是在处理复杂光照条件和不规则形状物体时表现出色。 参考资源链接:[机器视觉对位引导技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/7don5ccveb?spm=1055.2569.3001.10343) Ope
recommend-type

WHOIS-Python-Bot:自动抓取WHOIS信息的Python脚本

资源摘要信息:"WHOIS-Python-Bot:https" 知识点概述: 根据提供的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 1. WHOIS协议与域名信息检索 2. Python编程语言在网络请求与自动化中的应用 3. 文件和目录管理在Python项目中的实践 4. HTTP协议与网络请求的基本概念 5. 使用Python创建项目目录的步骤与方法 详细知识点: 1. WHOIS协议与域名信息检索: WHOIS是一个互联网标准协议,用于查询数据库以获取域名、IP地址或自治系统的所有者等信息。WHOIS服务允许用户查询域名的注册数据,这些数据包括注册人、注册机构、联系信息、注册日期、到期日期和状态等。WHOIS-Python-Bot可能指的是一个使用Python编程语言编写的自动化脚本或机器人,旨在通过WHOIS协议查询域名相关信息。 2. Python编程语言在网络请求与自动化中的应用: Python作为一种高级编程语言,因其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景,非常适合用于网络编程和自动化任务。在处理WHOIS查询时,Python可以利用其标准库如urllib或第三方库如requests来发送网络请求,并解析返回的数据。Python还提供了一些用于自动化和网络操作的工具,比如BeautifulSoup用于解析HTML和XML文档,以及Scrapy用于网络爬虫开发。 3. 文件和目录管理在Python项目中的实践: 文件和目录管理是任何编程项目中的常见任务。在Python项目中,开发者经常需要创建和管理文件和目录,以便组织源代码、配置文件、日志和其他资源。Python提供了一套内建的文件处理函数,比如os模块,允许开发者执行创建目录、删除目录、重命名文件等操作。这对于项目结构的初始化和动态构建非常有用。 4. HTTP协议与网络请求的基本概念: HTTP(超文本传输协议)是互联网上应用最广泛的一种网络协议,是用于从万维网服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。了解HTTP协议的基本概念对于开发网络相关的应用至关重要。例如,HTTP请求和响应的基本结构,包括请求方法(GET、POST、PUT、DELETE等)、状态码、请求头、请求体和响应体。Python通过各种库简化了HTTP请求的发送和处理。 5. 使用Python创建项目目录的步骤与方法: 在Python中创建项目目录是一个简单的过程,通常涉及到使用内置的os模块或pathlib模块。os模块提供了一系列文件操作的函数,比如os.mkdir()用于创建目录。pathlib模块引入了面向对象的文件系统路径操作。使用这些工具,开发者可以轻松地在代码中创建项目所需的目录结构。例如,创建一个名为“文件”的目录,可以使用os.mkdir("文件"),如果目录不存在的话。更好的做法是先检查目录是否已存在,使用os.path.exists()函数,然后再决定是否创建目录。 项目目录创建示例代码: ```python import os # 指定要创建的目录名称 dir_name = "文件" # 检查目录是否存在,如果不存在则创建 if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) print(f"目录 '{dir_name}' 创建成功.") else: print(f"目录 '{dir_name}' 已存在.") ``` 通过上述知识点,我们可以对WHOIS-Python-Bot项目及其可能的功能、结构和实现技术有一个大致的了解。项目名称暗示了该项目是一个利用Python编写的网络自动化脚本,可能用于批量查询域名注册信息,并通过HTTP协议将查询结果发送到服务器。此外,项目初始化阶段需要创建特定的目录来存储相关文件和数据。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【STS8200跨平台编程攻略】:一次编写,全球运行的终极指南

![【STS8200跨平台编程攻略】:一次编写,全球运行的终极指南](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20210706120537/JavaStream.png) 参考资源链接:[STS8200编程手册v3.21:ATE开发必备](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9acce7214c316e8d7d?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STS8200跨平台编程概述 跨平台编程一直是软件开发领域中的热门话题,它允许开发者使用单一的代码库创建能够在多个操作系统上运行
recommend-type

如何利用Matlab与FPGA协同实现一个50Hz的正弦波信号源,并进行时域仿真与频域分析?

在设计50Hz正弦波信号源的过程中,Matlab与FPGA的结合使用能够提供强大的开发和测试平台。以下是实现这一目标的详细步骤: 参考资源链接:[Matlab与FPGA协同:实现50Hz正弦波信号源与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/284nbajy2m?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,在Matlab环境中,我们需要编写代码来生成所需的正弦波信号。根据正弦波的时域表达式s(t) = sin(2πf_m * t + θ),可以设置参数f_m为50Hz,θ为π/2,峰值电压为1V。采样率fs设置为5kHz,确保一个周期内包含100个采样点,