ALTERA EP1C12-Q240原理图PROTEL99SE格式下载

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0 下载量 132 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 10KB RAR 举报
资源摘要信息:"ALTERA EP1C12-Q240原理图设计文件" 本文档提供的资源为ALTERA公司生产的一款FPGA芯片EP1C12-Q240的原理图文件，该文件以PROTEL99SE软件格式进行保存。这一资源对于电子工程师、硬件设计师以及对FPGA开发有兴趣的开发者来说具有较高的实用价值，因为其中包含了该芯片的详细连接信息和电路图，有助于进行电路设计、分析和故障排除。 知识点详解： 1. Protel99SE软件介绍： Protel99SE是Altium公司（原Protel系统公司）开发的一款经典的电子设计自动化（EDA）软件，主要用于电子电路设计。它支持原理图设计、PCB设计、可编程逻辑器件编程等。Protel99SE因其用户界面友好、功能强大而被广泛应用于电路设计领域，尤其是在FPGA、CPLD以及ASIC等可编程逻辑器件的设计中。 2. PROTEL99SE格式： PROTEL99SE格式是指使用Protel99SE软件创建的原理图文件和PCB布局文件的特定格式。这种格式的文件通常具有“.SCH”（原理图）和“.PcbDoc”（PCB布局）的后缀名。在本资源中，我们看到的是“EP1C12-Q240.SCH”文件，它是一个原理图文件。原理图是描述电子电路中各个组件之间的连接关系和信号流向的重要文件。 3. ALTERA EP1C12-Q240 FPGA芯片： ALTERA是全球知名的可编程逻辑器件制造商，其产品包括FPGA、CPLD、SoC等多种类型。EP1C12-Q240是ALTERA公司生产的一款FPGA芯片，具备12,060个逻辑单元（LEs）、1Mbit内部RAM、8个全局时钟网络以及丰富的I/O接口等特性。这款芯片广泛应用于通信、工业控制、图像处理等高要求的电子设计领域。它采用的是484脚FBGA封装形式，工作温度范围为-40°C到+100°C。 4. FPGA设计流程： FPGA设计通常需要经过需求分析、功能设计、硬件选择、原理图设计、逻辑编程、仿真测试、布局布线、板级调试等环节。其中原理图设计阶段，工程师需要将电路原理和逻辑功能以图形化方式展现，为后续的PCB设计打下基础。 5. 压缩包子文件的文件名称列表说明： 资源中除了提供原理图文件“EP1C12-Q240.SCH”外，还包含一个“***.txt”文本文件。这个文本文件可能包含了下载链接、版权声明或其他元数据信息。PUDN（Programmers United Data Nation）是一个提供软件、电子书籍和其他数字资源的共享平台，用户可以在此下载相关资源。 总结： 本资源包含了ALTERA公司的EP1C12-Q240 FPGA芯片的原理图文件，文件采用PROTEL99SE软件格式进行设计和保存。这对于电子设计工程师而言，可以作为参考设计或直接应用于项目中，加快产品的开发流程。同时，了解这些知识点对于掌握电路设计和FPGA应用开发具有重要意义。

EP2C5-sch-.rar_DEMO_ep2c5_pcb demo

2022-09-24 上传
标题中的“EP2C5-sch-.rar_DEMO_ep2c5_pcb demo”表明这是一个与EP2C5芯片相关的电路设计项目，其中包含了用于制作PCB演示板的原理图。"EP2C5"是 Altera 公司EPM240系列中的一个FPGA（Field-Programmable Gate Array...

EP1C12Q240.rar_EP1C12Q240 pdf_FPGA EP1C12Q _ep1c12Q240 p_ep1c1

2022-07-14 上传
FPGA原理图，ATERA公司的EP1C6Q12，本人设计，供参考

emb_modes=(1 2 3 4 5) nb_epoch=5 for ((i=0; i <${#emb_modes[@]}; ++i)) do python train.py --data.malicious_data IntegratedData/malicious_train.txt --data.benign_data IntegratedData/benign_train.txt \ --model.emb_mode ${emb_modes[$i]} --train.nb_epochs ${nb_epoch} --train.batch_size 1048 \ --log.output_dir Model/runs/emb${emb_modes[$i]}_32dim_minwf1_1conv3456_${nb_epoch}ep/ done

2023-05-18 上传
这是一个 Bash 脚本，用于执行多次训练 ChitGPT 模型的操作。其中 `emb_modes` 是一个数组，包含了 5 个整数，代表了不同的词向量嵌入方式；`nb_epoch` 是每个模型训练的 epoch 数量。 在循环中，首先使用 `${#emb_...

from work11_3 import Employee import unittest class Give_raiseTest(unittest.TestCase): def setup(self): self.ep_1=Employee('张','一',5000) def test_give_default_raise(self): ep_1_raise=self.ep_1.give_raise() self.asserEqual(ep_1_raise,10000) def test_give_custom_raise(self): ep1_raise=self.ep_1.give_raise(7000) self.asserEqual(ep_1_raise,10000) unittest.main()

2023-05-24 上传
ep_1_raise = self.ep_1.give_raise() self.assertEqual(ep_1_raise, 10000) def test_give_custom_raise(self): ep_1_raise = self.ep_1.give_raise(7000) self.assertEqual(ep_1_raise, 12000) ...

数据库是mysql5.7，帮我优化下这条sql:SELECT epi.business_id,epi.project_id,epi.product_setmeal_id,count(1) num FROM emp_info ei LEFT JOIN (select epi.* from emp_project_info epi where epi.status = 1 AND epi.is_across = 0 AND epi.start_date = ( SELECT max( start_date ) FROM emp_project_info WHERE STATUS = 1 AND emp_id = epi.emp_id AND project_id = epi.project_id AND start_date <= '2023-05-01 00:30:00.028' and is_across = 0 ) AND epi.begin_date <= '2023-05-01 00:30:00.028' AND (epi.end_date is null or epi.end_date > '2023-05-01 00:30:00.028')) epi ON ei.id = epi.emp_id WHERE ei.status = 1 AND ei.type = 3 AND epi.project_id is not null AND epi.source != 5 GROUP BY epi.business_id,epi.project_id,epi.product_setmeal_id

2023-06-13 上传
1. 将子查询用 JOIN 替代，以避免多层嵌套子查询的性能问题。 2. 为了避免子查询的重复计算，可以将子查询的结果保存到临时表中，并在 JOIN 时使用该临时表。 3. 需要为 emp_project_info 表添加合适的索引，以...

stm32g0 hal 配置usbtypec口

2023-05-25 上传
hpcd_USB_OTG1->Init.use_dedicated_ep1 = DISABLE; hpcd_USB_OTG1->Init.use_external_vbus = DISABLE; HAL_PCD_Init(&hpcd_USB_OTG1); /* Start the USB Type-C interface */ HAL_PCD_Start(&hpcd_USB_OTG1); ```...

self.net.load_state_dict(torch.load('logs/ep100-loss0.067-val_loss0.058.pth',map_location=device),False)

2023-07-13 上传
您好！关于您的问题，您正在尝试加载一个名为'ep100-loss0.067-val_loss0.058.pth'的模型权重文件，并将其应用于您的网络。使用`torch.load()`函数可以加载模型权重文件，其中的参数`map_location`用于指定设备。...

def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])

2023-06-03 上传
其中，`logdir` 参数指定了日志文件的保存路径，`self.summary_writer` 对象将日志写入磁盘，`self.ep_reward_var` 记录每个 episode 的奖励，`tf.summary.scalar` 函数创建了一个 Tensorboard 可视化的标量数据，`...

select listagg(vm.vendor_name,',') payeeNames from (SELECT company, vendor_name, vendor_number, rec_account_id from cux_bg_vendors_mv union all SELECT company, vendor_name, vendor_number, rec_account_id FROM cux_bg_vendors_mv_hq_his ) vm, t_branch_team bt,t_expense_detail ed where vm.company = bt.finance_department_code and vm.vendor_number = ed.payee_code and ed.expense_id = c.expense_id and nvl(vm.rec_account_id, '-1') = nvl(ed.rec_account_id, '-1') and bt.branch_code = (select ep.payee_organ_code from t_expense_payee ep where ep.expense_payee_id = ed.expense_payee_id) and (ed.expense_type='102' or ed.expense_type='104') 优化这个sql

2023-06-02 上传
例如，将子查询 "select ep.payee_organ_code from t_expense_payee ep where ep.expense_payee_id = ed.expense_payee_id" 改写为 EXISTS 子查询。 2. 尽量避免使用 UNION ALL，可以将两个查询结果合并到一个临时...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

2023-07-14 上传
# 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制...
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