opencv与单片机通信

时间: 2023-05-09 07:01:17 浏览: 180
OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源库,能够实现对图像和视频的处理、分析与识别等功能。单片机则是一种集成度极高的微型电脑,广泛应用于嵌入式系统和物联网领域。在某些应用场景下,需要将OpenCV与单片机进行通信,实现图像的采集、处理与控制等功能。 实现OpenCV与单片机通信的主要方式有两种,一种是将单片机连接到计算机上,利用串口或USB接口进行数据传输和控制。在这种方式下,OpenCV负责采集图像数据,通过计算机将处理结果传递给单片机进行控制。另一种方式是将OpenCV直接安装在单片机嵌入式系统中,利用相机模块采集图像信息,在嵌入式系统内完成图像处理和控制。这种方式需要对嵌入式系统的处理性能和硬件环境进行充分优化,才能保证图像处理的稳定性和实时性。 无论采用哪种方式,实现OpenCV与单片机通信需要对图像处理算法和数据传输协议进行深入研究。需要充分考虑OpenCV的图像处理流程和单片机的处理能力,选择合适的图像采集方式和数据传输协议。同时,还需要进行多方面的测试和优化,以保证通信的可靠性和实时性。 总之,实现OpenCV与单片机的通信是一项复杂而关键的任务,需要充分理解图像处理和嵌入式系统的原理和技术,同时需要不断优化算法和协议,以应对不同的应用场景和要求。
相关问题

OpenCV移植到单片机

OpenCV是一个计算机视觉库,它旨在提供一组易于使用的函数,可以用于处理图像和视频。由于OpenCV需要大量的计算资源和内存,所以它通常被用于高性能的计算机上。 将OpenCV移植到单片机上是非常困难的,因为单片机通常没有足够的内存和计算能力来处理OpenCV所需的大量数据。但是,有一些低端嵌入式系统和单片机可以运行OpenCV的一部分功能,例如基本的图像处理和特征检测。 以下是一些将OpenCV移植到单片机上的步骤: 1.选择适当的单片机:选择具有较高计算能力和足够内存的单片机。 2.编写适当的驱动程序:单片机需要与摄像头和其他外设进行通信。因此,需要编写适当的驱动程序来控制这些外设。 3.编写适当的图像处理算法:由于单片机的计算能力有限,需要编写适当的算法来处理图像数据。这可能包括简单的图像处理和特征检测算法。 4.优化代码:在单片机上运行OpenCV需要优化代码以提高性能和内存使用效率。这可能包括使用低级别的编程语言,如汇编语言。 总之,将OpenCV移植到单片机上是一项非常具有挑战性的任务,需要深入的计算机视觉和嵌入式系统知识。

msp430f5529与opencv

msp430f5529与opencv之间没有直接的关联。msp430f5529是一款基于MSP430系列的单片机,而opencv是一个开源的计算机视觉库。它们分别用于不同的应用领域。 msp430f5529主要用于嵌入式系统开发,具有低功耗、高性能和丰富的外设接口等特点。它可以通过C语言编程来实现各种功能,如GPIO配置、串口通信、定时器控制等。 而opencv是一个广泛应用于计算机视觉领域的库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等应用。通常情况下,opencv是在PC上使用的,通过C++或Python编程来调用库中的函数实现相应的功能。 因此,msp430f5529和opencv在应用领域和使用方式上存在差异,它们之间并没有直接的联系。如果你需要在msp430f5529上进行图像处理或计算机视觉任务,你可能需要使用其他适合该单片机的图像处理库或算法。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【新手入门嵌入式实验室】学习方向指导和建议](https://blog.csdn.net/weixin_56760882/article/details/126803850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [OpenMV图像处理之后给单片机通讯](https://blog.csdn.net/qq_63922192/article/details/127749203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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### 回答1: 要将OpenCV图像信息传递给单片机,可以使用串口通信。首先,将OpenCV图像转换为二进制数据,并将其存储在一个缓冲区中。然后,将缓冲区中的数据通过串口发送到单片机。在单片机端,接收到数据后,需要进行解析和处理,以获取原始图像数据并进行后续处理。 在编写代码时,需要注意以下几点: 1. 串口通信的数据传输速率,应根据图像的大小和处理速度进行调整,确保数据能够及时传输且不会丢失。 2. 在发送数据时,需要使用适当的协议来确保数据的完整性和正确性。 3. 在单片机端,需要使用适当的数据结构来存储和处理接收到的数据,以便进一步处理和分析。 4. 在数据传输过程中,应尽可能减少数据传输量,以提高传输效率和减少传输延迟。例如,可以使用压缩算法来减小数据量。 最后,需要根据具体的应用场景和需求,选择合适的单片机和开发平台,并进行相应的硬件和软件设计。 ### 回答2: 将OpenCV图像信息传递给单片机可以通过以下步骤实现。 首先,需要将OpenCV图像从计算机内存中读取出来。可以使用OpenCV提供的函数,如imread()函数读取图像文件并存储到一个Mat对象中。 接下来,需要将图像信息转换为单片机可以理解的格式。单片机通常使用字节形式存储和处理数据,因此需要将图像数据转换为字节流。可以通过遍历Mat对象的每个像素,并将像素的RGB值转换为对应的字节值。 然后,将转换后的字节数据通过串口或其他可用的通信接口发送给单片机。可以使用串口通信库,如pySerial库,在计算机通过串口将字节数据发送给单片机。 在单片机端,需要接收并处理从计算机传递过来的字节数据。可以使用相应的串口通信库,在单片机端接收字节数据并存储在指定的内存位置。 最后,单片机可以根据接收到的图像数据进行相应的处理或操作。可以使用单片机的图像处理库,如OpenMV库,来处理图像数据并进行相应的任务,如图像识别、目标跟踪等。 通过以上步骤,就可以实现将OpenCV图像信息传递给单片机。这样便可以在单片机上进行图像处理和相关应用,实现更加复杂和实时的功能。
### 回答1: 答:程序思路可以分为以下几个步骤:1. 使用单片机来检测二维码,使用摄像头或者其它传感器捕获二维码图像;2. 使用算法将图像处理成可以被单片机识别的格式;3. 使用单片机解码识别,将识别出的数据转换成可读的格式;4. 将解码后的数据发送到指定的设备,例如串口、网络接口等。 ### 回答2: 编写一个单片机识别二维码的程序需要以下步骤:首先,确保单片机能够连接到相机或摄像头模块。其次,安装一个适当的图像处理库,并确保单片机能够通过该库访问摄像头图像。然后,打开摄像头并获取图像。在获取图像后,使用图像处理库的功能来识别二维码。这可以通过图像分析和比对特定的图案和数据来实现。一旦识别到二维码,可以提取出其中的数据,并根据需要进行进一步处理。最后,关闭摄像头,并根据识别结果进行相应的操作,如显示或存储数据,或者执行其他相关任务。整个程序的编写需要熟悉单片机的编程环境和语言,以及图像处理库的使用。此外,为了使程序能够识别不同类型的二维码,可能需要进行一些图像预处理和算法优化。总之,编写一个单片机识别二维码的程序需要综合考虑硬件连接、图像处理和算法设计等方面的知识和技能。 ### 回答3: 编写一个单片机识别二维码的程序,首先需要准备一块带有摄像头的单片机开发板,例如使用STM32开发板。 第一步,我们需要连接摄像头模块到开发板上。将摄像头的数据引脚与开发板的数据引脚相连,同时将摄像头的时钟引脚与开发板的时钟引脚相连。确保连接正确,以保证能够正常传输数据。 第二步,编写程序来初始化摄像头模块。通过对摄像头模块进行寄存器的设置,启动摄像头模块。这样摄像头就可以开始工作,并采集图像。 第三步,编写程序进行图像处理。通过单片机的图像处理算法,对摄像头采集到的图像进行处理。可以采用图像识别算法来识别二维码。常见的算法有ZXing、OpenCV等。可以根据具体情况选择合适的算法。 第四步,将识别到的二维码信息传输给外部设备。可以通过串口或者无线通信模块将识别到的二维码信息传输给其他设备,如电脑、手机等。这样就实现了单片机对二维码的识别。 需要注意的是,编写单片机识别二维码的程序并不是一项容易的任务,需要具备较强的图像处理和编程能力。在编写程序时,还需要注意内存的限制,避免程序过于复杂导致内存溢出。另外,还需要对二维码进行预处理,例如调整图像的亮度、对比度等,以提高识别的准确性。 综上所述,实现单片机对二维码的识别需要进行摄像头模块的连接、初始化,编写图像处理程序以及将识别结果传输给外部设备。通过以上步骤,可以实现单片机对二维码的识别。
将 YOLOv5 部署到 STM32 单片机上需要进行以下步骤: 1. 将 YOLOv5 模型转换为适合 STM32 单片机的格式。可以使用 TensorFlow Lite 或者 ONNX Runtime 等框架将模型转换为 TensorFlow Lite 或者 ONNX 格式,并且使用量化和剪枝等技术将模型压缩,以便在单片机上运行。 2. 编写 C++ 代码,将模型加载到 STM32 单片机上。可以使用 TensorFlow Lite Micro 或者 ONNX Runtime 等框架,根据模型格式加载模型,并且对输入数据进行预处理和后处理。 3. 将 STM32 单片机连接到摄像头或者其他传感器,获取图像或者数据。可以使用 UART、SPI、I2C 等协议进行通信。 4. 对输入数据进行预处理,将图像或者数据转换为模型需要的格式。可以使用 OpenCV 或者其他图像处理库进行图像预处理,将图像转换为模型需要的格式。如果输入数据是传感器数据,则需要进行数据预处理,将数据转换为模型需要的格式。 5. 将预处理后的输入数据输入到模型中,进行推理。可以使用 TensorFlow Lite Micro 或者 ONNX Runtime 等框架进行推理,并且根据模型输出进行后处理。 6. 将推理结果输出到显示屏或者其他设备上。可以使用 UART、SPI、I2C 等协议进行通信,将推理结果输出到显示屏或者其他设备上进行展示。 需要注意的是,将 YOLOv5 部署到 STM32 单片机上需要考虑计算资源、内存资源、通信带宽等因素,以保证模型可以在单片机上运行并且能够满足实际应用的需求。
STM32F103C8T6是一种常用的单片机开发板,它具有强大的性能和丰富的外设资源,可以用于实现各种应用。这里我们讨论如何使用STM32F103C8T6开发摄像头循迹系统。 首先,我们需要选择一款适用于STM32F103C8T6的摄像头模块,例如OV7670。接下来,我们需要将摄像头模块与STM32F103C8T6进行连接,连接的方式可能包括I2C通信和接口引脚连接。 然后,我们需要编写代码来控制STM32F103C8T6和摄像头模块的通信。我们可以使用STM32CubeMX和Keil等开发工具来进行开发。首先,我们需要初始化摄像头模块,并设置摄像头的工作模式和参数。然后,我们可以通过I2C通信或者摄像头模块的接口引脚来读取图像数据。我们可以将读取到的图像数据进行处理,提取出感兴趣的特征,例如颜色或者边缘信息。 接下来,我们可以使用图像处理算法来分析图像数据,从而判断摄像头看到的物体的位置和方向。例如,我们可以使用OpenCV等图像处理库来实现物体识别和追踪算法。根据摄像头看到的物体的位置和方向,我们可以调整相应的电机控制信号,实现摄像头循迹。 最后,我们需要将电机的控制信号输出到电机驱动模块,从而控制电机的转动。根据摄像头看到的物体的位置和方向,我们可以根据一定的策略来调整电机的转速和方向,使得摄像头能够跟随物体的移动。 综上所述,使用STM32F103C8T6开发摄像头循迹系统需要选择合适的摄像头模块,进行硬件连接,编写控制代码,实现图像处理和电机控制,并根据摄像头看到的物体信息来调整电机的转动。这样,就可以实现摄像头的循迹功能。
### 回答1: OV7670是一款CMOS图像传感器,常用于数字摄像头应用。在STM32单片机上进行车牌识别的程序开发主要包括以下几个步骤。 首先,需要通过IO口将OV7670与STM32单片机进行连接。这样可以将OV7670传感器采集到的图像数据传输到STM32单片机。 然后,需要编写程序读取OV7670传感器采集到的图像数据。通过配置相应的寄存器和定时器,可以设置OV7670传感器的工作模式和采样频率。同时,利用DMA功能可以实现高效的数据传输。 接下来,在读取到图像数据后,需要进行预处理操作。这包括图像的二值化、滤波、增强等。二值化可以将图像转换为黑白两色,便于后续的处理。滤波可以去除图像中的噪点和干扰。增强可以使图像中的车牌区域更加明显。 在预处理完成后,需要进行车牌的检测与识别。可以利用OpenCV等图像处理库进行特征提取和匹配。通过特定的算法,可以判断图像中是否存在车牌,并精确定位车牌的位置。 最后,需要将识别结果通过显示器、蜂鸣器等输出设备进行展示。同时,还可以将识别结果通过串口或者无线通信模块发送到外部设备或者服务器。 综上所述,通过编写OV7670程序,结合STM32单片机进行车牌识别的开发,可以实现对车牌图像的采集、处理、识别等操作,有效地提高了车牌识别的精度和效率。 ### 回答2: OV7670是一种常用的CMOS图像传感器,可以与STM32单片机搭配使用实现车牌识别功能。在实现车牌识别过程中需要进行以下几个步骤: 首先,通过初始化STM32的IO口和OV7670相关寄存器,使其能够正常工作,获取图像数据。 其次,通过OV7670传感器获取到的图像数据,可以利用STM32的DMA功能将数据传输到内存中,以便后续的图像处理。 然后,对传输到内存中的图像数据进行预处理,例如灰度化、二值化等操作,以便于后续的图像分割和特征提取。 接下来,进行车牌图像的分割和字符定位。通过分析图像中的像素点分布和连通性,可以将车牌图像中的每个字符进行定位,并提取出各个字符的图像。 然后,对提取出来的字符图像进行特征提取和识别。可以使用一些常见的机器学习算法,例如支持向量机(SVM)或者深度学习算法(如卷积神经网络),对字符图像进行分类和识别。 最后,将识别出的字符进行组合,即可得到车牌号码。 需要注意的是,车牌识别是一个比较复杂的任务,除了以上的基本步骤外,还需要考虑光照、噪声等因素对图像质量的影响,以及对多种车牌字体和颜色的适应性。因此,在实际开发中,还需要根据具体情况进行算法的优化和调整,以达到更好的识别效果。
### 回答1: STM32F103C8T6和OV2640摄像头是两种常见的硬件模块,可以通过配对使用实现图像识别功能。 首先,需要在STM32F103C8T6开发板上连接和配置OV2640摄像头模块。通过适当的引脚连接,将OV2640摄像头模块与STM32F103C8T6开发板连接起来。然后,使用相应的驱动程序和库文件,对OV2640摄像头进行初始化和配置,设置适当的摄像头参数,如分辨率和帧率等。 一旦完成配置,可以使用STM32F103C8T6的ADC(模拟到数字转换器)来读取OV2640摄像头模块输出的模拟信号。然后,通过图像处理算法,对模拟信号进行采样和转换,将其转换为数字图像数据。 对于图像识别功能,可以使用一些常见的图像处理和机器学习算法,如卷积神经网络(CNN)。首先,需要收集一些用于训练和测试的图像数据集。然后,使用这些数据集,训练CNN模型,使其能够识别特定的目标或特征。 在STM32F103C8T6上,可以使用一些开源的CNN库,如TensorFlow Lite for Microcontrollers,将已训练好的CNN模型加载到开发板上。然后,将获取的数字图像输入到CNN模型中,并通过模型的推理引擎进行图像识别。最后,可以将识别结果通过串口、LCD屏幕或其他通信方式输出到外部设备或显示出来。 需要注意的是,这是一个相对复杂的任务,需要对硬件和软件都较为熟悉。同时,STM32F103C8T6的资源比较有限,可能需要进行一些性能和存储的优化,以适应图像处理和机器学习的需求。此外,应根据具体的应用场景和需求来选择适合的图像处理和机器学习算法。 ### 回答2: STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的单片机,而OV2640是一款常见的摄像头模块。摄像头识别可以通过该单片机与摄像头模块的结合来实现。 为了实现摄像头识别,首先需要将OV2640摄像头模块与STM32F103C8T6单片机进行连接。可以通过I2C或者SPI等串行通信协议连接两者,并配置相应的寄存器设置摄像头的参数,如图像分辨率、曝光度、对比度等。 接下来,需要编写相应的固件程序,通过STM32F103C8T6的IO口或者DMA控制器来接收摄像头的图像数据。在获取到摄像头的图像数据后,可以使用OpenCV等图像处理库来进行图像的预处理,例如灰度化、二值化、图像平滑等操作,以便更好地进行图像识别。 在图像预处理之后,还需编写相应的图像识别算法。这个算法可以根据实际需求进行选择,例如目标检测、人脸识别、物体分类等。在算法的实现过程中,可以利用STM32F103C8T6的计算能力和存储空间进行图像处理和特征提取,以提高图像识别的速度和准确性。 最后,通过串口、LCD显示屏或者WiFi等方式,将摄像头的识别结果输出或展示出来。 综上所述,通过STM32F103C8T6与OV2640摄像头模块的结合,可以实现图像的获取、预处理和识别,为各种应用场景提供了图像识别的功能。
毕业设计题目:基于工业机器人的码垛系统设计与实现 一、项目背景 随着制造业的发展,工业机器人在各种生产领域中得到了广泛应用,其中工业机器人搬运码垛是其中之一。码垛是指将相同或不同规格的产品按照一定的规则码放到指定的位置,以达到提高储存密度、节省空间、便于管理的目的。传统的码垛方式需要大量的人力和时间,而机器人搬运码垛则可以大大的提高生产效率和生产质量。 二、设计目标 本设计旨在实现基于工业机器人的码垛系统,通过机器人对产品进行分拣、搬运和码放,实现生产线自动化和智能化。具体目标如下: 1. 实现机器人对产品的识别和分类; 2. 实现机器人对产品的搬运; 3. 实现机器人对产品的码放; 4. 实现系统的远程监控和控制。 三、设计方案 本设计采用机器人搬运码垛的方式,通过视觉识别和控制算法实现自动化生产线。具体方案如下: 1. 系统框架 本设计采用工业机器人和视觉传感器作为系统的核心部件,通过视觉识别和控制算法实现自动化生产线。系统框架如下: 2. 码垛系统流程图 本设计的码垛系统流程图如下: 3. 系统硬件设计 本设计采用机器人、视觉传感器、控制电路等硬件组成系统。具体硬件设计如下: 机器人:采用六自由度工业机器人,可以实现各种角度和路径的搬运和码放。 视觉传感器:采用高清晰度的工业相机,可以实现对产品的识别和分类。 控制电路:采用单片机控制器和电机驱动模块,实现机器人的控制和运动。 4. 系统软件设计 本设计采用C++和ROS作为开发语言和开发平台。具体软件设计如下: 视觉识别算法:采用OpenCV库实现对产品的识别和分类。 控制算法:采用PID控制算法实现机器人的控制和运动。 通信协议:采用ROS通信协议实现系统的远程监控和控制。 四、预期成果 本设计预期实现基于工业机器人的码垛系统,通过机器人对产品进行分拣、搬运和码放,实现生产线自动化和智能化。具体预期成果如下: 1. 实现机器人对产品的识别和分类; 2. 实现机器人对产品的搬运; 3. 实现机器人对产品的码放; 4. 实现系统的远程监控和控制。 五、创新点 本设计的创新点如下: 1. 采用机器人搬运码垛的方式,实现生产线自动化和智能化; 2. 采用视觉识别和控制算法,提高生产线的生产效率和生产质量; 3. 采用ROS通信协议,实现系统的远程监控和控制。 六、实验验证 本设计将通过对实验样品的搬运码垛操作,验证系统的正确性和可行性。具体实验步骤如下: 1. 对实验样品进行分类和识别; 2. 通过控制算法实现机器人的运动; 3. 对实验样品进行搬运和码放。 七、结论 本设计实现了基于工业机器人的码垛系统,通过机器人对产品进行分拣、搬运和码放,实现生产线自动化和智能化。实验结果表明,系统具有较高的识别精度和搬运效率,可以满足实际生产的需求。
### 回答1: OV7670是一款广泛应用于嵌入式系统的图像传感器,STM32F103是一种基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,而QT则是一种跨平台的GUI开发工具。在使用OV7670进行图像采集时,需要将其与STM32F103进行连接,然后使用微控制器进行图像处理和分析。最后,使用QT来显示图像。 在进行OV7670和STM32F103的连接时,需要使用SPI接口来发送配置命令和接收图像数据。在STM32F103上配置SPI接口,然后通过串口连接到PC,使用串口调试助手来设置OV7670的配置寄存器。这样就可以进行图像采集和传输。 在进行图像处理时,可以使用STM32F103内部的DMA控制器来实现高效的数据传输。对于图像分析,可以使用OpenCV等图像处理库进行算法实现。 最后,在QT中显示图像,可以使用QT的图像显示模块和界面设计工具来实现,同时可以结合STM32F103的传输协议来实时更新显示内容。 因此,OV7670、STM32F103和QT这三个组件的集成可以实现高效的图像采集、处理和显示,具有广泛的应用前景。 ### 回答2: ov7670是一款广泛应用于嵌入式摄像头领域的图像传感器,而stm32f103则是一款主流的嵌入式处理器。如果要将ov7670的采集的图像数据在QT界面上显示,那么需要进行如下步骤: 1.驱动ov7670采集图像并向stm32f103传输数据。ov7670通过I2C总线与stm32f103通信,将采集的图像数据通过外设DMA进行传输。 2.将传输过来的图像数据进行数据处理和RGB转换。stm32f103可以在中断中对传输过来的数据进行处理,比如裁剪、缩放、旋转等操作。同时,将RGB565转换为RGB888或其他QT支持的格式。 3.将处理好的图像数据传输到QT界面进行显示。可以使用QT提供的QImage对象进行像素级操作,然后将处理好的图像数据传输到QPixmap对象上,最终在界面上显示出来。 需要注意的是,显示过程中需要考虑图像的刷新频率和画面的流畅度。同时,ov7670和stm32f103的硬件驱动和软件编程都需要一定的技术储备和经验。 ### 回答3: OV7670是一款图像传感器,通常被用于嵌入式系统中的图像采集。STM32F103是一款常用的单片机芯片,能够方便地实现嵌入式系统的控制。Qt是一种跨平台的图形用户界面开发框架,可以用于开发桌面应用程序、嵌入式系统等。将这三者结合起来,可以实现OV7670的图像采集,并通过STM32F103进行处理和控制,最终在Qt上显示出处理后的图像。 首先需要实现OV7670与STM32F103的连接,并编写程序实现图像采集。然后可以使用STM32F103进行图像处理,例如色彩调整、降噪等。最后将处理后的图像通过串口或其他方式传送给计算机,并在Qt中显示出来。 在实现过程中,需要注意处理后的图像格式匹配Qt的显示格式,避免显示出现异常。同时,由于嵌入式系统资源有限,需要尽可能优化程序,提高系统的稳定性、响应速度和功耗效率等方面的表现。 总之,将OV7670、STM32F103和Qt结合起来,可以实现图像采集、处理和显示的完整流程,为嵌入式系统的应用提供强大的支持。

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