超科幻“机械外骨骼” 士兵穿上变身大力士
“人类负重外骨骼”是一种能够通过提供外力来满足士兵对机动性和支撑性需要的机器人技术装备。洛·马公司介绍称，HULC系统的最大负重量可以达到90.7千克。洛·马公司介还在不断地改进，希望使HULC系统的最大负重量可以达到100千克 洛克希德·马 ...…
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LCD字符显示错位
用的是sharp5.7的屏 320*240分辨率 字库是16*8的 在uboot里添加了对LCD的驱动 而且上电后可以看到LOGO 显示正常
但是LOGO下方的输出信息字符错位
例如：字符B->B的两个竖杠会往右偏移 而B的上中下横杠是位置不变的
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系统启动后液晶屏不显示桌面
PXA270的开发板，原来系统正常，但液晶屏的某个焊点有问题，液晶屏不断闪烁，被老板拿走重新焊过以后就看不到系统启动画面了，但是液晶屏还是能点亮。
重新下载了NK，从DEBUG输出的信息看系统ms是启动正常的，最后输出NdisPower:: Successfully re ...…
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关于红外解码的问题
小弟请问各位大侠，我买了一块实验板，试验1602液晶红外解码，程序将客户码，用户码，用户反码全都显示了，即显示“ **-**-**-** ”八位， 我现在不想显示这样， 我之前看到过一个也是1602 红外解码程序 ，它是直接显示“ XX H” ...…
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fpga怎样快速入门
作为电子工程师，如果你希望快速入门FPGA，以下是一些建议：选择合适的入门资源：寻找一些针对初学者的入门教程、视频或者在线课程，这些资源通常会从基础概念开始介绍，逐步引导你学习FPGA的基础知识和编程技能。掌握基本概念：快速了解FPGA的基本 ...…
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如何入门深度学习算法
入门深度学习算法可以按照以下步骤进行：学习基础数学知识：深度学习算法依赖于数学原理，包括线性代数、微积分、概率论等。因此，首先需要掌握这些基础数学知识。了解神经网络基础：学习人工神经网络的基本原理和结构，包括神经元、激活函数、前向 ...…
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我想零基础学习机器人编程入门，应该怎么做呢？
学习机器人编程是一项有趣而且具有挑战性的任务，即使您是零基础，也可以通过以下步骤来入门：了解基础知识： 开始前，您需要了解一些基础知识，包括计算机编程的基本概念、算法和数据结构等。您可以通过在线教程、视频课程或书籍等方式学习这些知 ...…
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对于单片机数据编程入门，请给一个学习大纲
以下是针对单片机数据编程入门的学习大纲：第一阶段：基础知识单片机概述：了解单片机的基本概念、分类和应用领域。选择一款常用的单片机，如Arduino、STM32等，并了解其特点和技术规格。编程基础：学习单片机编程的基本原理和语言，如C语言或Ardui ...…
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请推荐一些神经网络 书籍 入门
以下是一些适合入门神经网络的书籍推荐：《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning） - Michael Nielsen这本书是一本免费在线书籍，适合初学者入门神经网络和深度学习。它涵盖了神经网络的基础知识、常见模型和算法，并提供了大 ...…
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我想stc51单片机入门，应该怎么做呢？
要入门STC51单片机，你可以按照以下步骤进行：了解STC51单片机： STC51单片机是中国STC公司生产的一种经典单片机产品，具有广泛的应用和丰富的资源。首先要了解STC51单片机的基本特性、架构和应用场景。学习基本电子知识： 在学习STC51单片机之前， ...…
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对于vb单片机入门，请给一个学习大纲
以下是针对 VB 单片机的入门学习大纲：第一阶段：VB 单片机基础知识单片机概述：了解单片机的基本概念、分类和应用领域。VB 单片机简介：介绍 VB 单片机的特点、硬件结构和工作原理。VB 单片机的开发环境：学习如何搭建 VB 单片机的开发环境，包括 ...…
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我想8g显存深度学习入门，应该怎么做呢？
入门8GB显存的深度学习涉及到对深度学习框架、算法和硬件资源的理解和应用。以下是一些步骤和建议，帮助你开始学习：了解深度学习基础知识：开始前，确保你具备深度学习的基础知识，包括神经网络结构、常用的深度学习模型（如CNN、RNN、GAN等）、损 ...…
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对于ni+fpga入门，请给一个学习大纲
以下是适合入门学习NI FPGA的学习大纲：FPGA基础知识了解FPGA的基本概念、特点和应用领域。了解NI FPGA硬件平台的特点和功能。NI FPGA开发环境搭建下载并安装NI FPGA的开发工具（如LabVIEW FPGA Module）。熟悉开发环境的界面和功能。LabVIEW FPGA ...…
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小白如何入门机器学习
你可能已经具备一定的数学和编程基础，这会让你更容易入门机器学习。以下是一些针对小白入门机器学习的建议：学习数学基础：机器学习涉及大量的数学知识，包括线性代数、概率统计、微积分等。建议复习或学习这些数学基础知识，这对于理解机器学习算 ...…
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