求助：问个电路板的问题
1.电路板（除去元器件）由什么材料制成？
2.电路板用PROTEL画图的时候，哪些层分别对应着哪些位置？（比如;topoverly,layout...）
3.什么是波峰焊，回流焊？…
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哈佛结构
哈佛结构
哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构。中央处理器首先到程序指令存储器中读取程序指令内容，解码後得到数据地址，再到相应的数据存储器中读取数据，并进行下一步的操作（通常是执行）。程序指令存储和数据存储 ...…
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有关rtdx的问题！
若想在H.263程序运行时，看到实时的压缩数据流，是否只能使用rtdx？仿真器必须用560吗？我现在用的是DM642，510JTAG，求各位大人给予高见！！
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利尔达开发板的问题，232串口调试不成功
1、PC机串口连接TEST44X学习板的9芯串行接口 J5_232
// 2、对拨动开关P_232、P1、U_USART，只有拨动开关 U_USART 的P2脚和P5脚拨到ON 的位置；
按照上面的设置设置了，我从pc端给开发板发数据，没有回来的数据，没反应，其他几个历程也不行,请问 ...…
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前仿真与后仿真结果不同，原因是什么？
前仿真出来的状态机时钟正确的，
而后仿真出来的状态机中，有些状态之间就会有很短时间的其他状态，时间不到系统时钟的十分之一。
上图是后仿真时序，状态3后应该是状态4，但是实际却是状态7 和 6 ，而且时间很短，不到一个时钟周期，这导致了后 ...…
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FPGA硬件设计怎么入门
FPGA（可编程门阵列）硬件设计是一个非常有趣且具有挑战性的领域！以下是一些入门FPGA硬件设计的步骤：学习基础知识：了解数字电路和逻辑设计的基本概念。学习硬件描述语言（HDL），如Verilog或VHDL。这是描述电路功能和结构的关键工具。选择开发板 ...…
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我想ai 神经网络入门，应该怎么做呢？
入门人工智能（AI）和神经网络可以按照以下步骤进行：学习基础数学和统计知识：神经网络依赖于数学和统计学的基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。建议先打好这些基础，确保对后续的神经网络理论有足够的理解。了解神经网络的基本原 ...…
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我想机器学习工程师入门，应该怎么做呢？
要成为一名机器学习工程师，你可以按照以下步骤进行：学习基础知识：学习数学、统计学和计算机科学等相关领域的基础知识，包括线性代数、概率统计、微积分、算法和数据结构等。这些知识是理解和应用机器学习算法的基础。掌握编程技能：学习编程语言 ...…
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对于fpga ip核入门，请给一个学习大纲
以下是一个适用于初学者的FPGA IP核入门学习大纲：了解FPGA基础知识：学习FPGA的基本概念、结构和工作原理。了解FPGA的应用领域和优势，以及常见的FPGA品牌和型号。学习FPGA开发工具：了解常用的FPGA开发工具，如Vivado、Quartus等。学习如何安装和 ...…
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入门ai深度学习要什么显卡
在入门深度学习时，选择合适的显卡对于加速模型训练和推断至关重要。以下是一些选择显卡时需要考虑的因素：CUDA支持：大多数深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都使用NVIDIA的CUDA库进行GPU加速，因此选择支持CUDA的NVIDIA显卡可以更好地兼容各 ...…
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我想神经网络新手入门，应该怎么做呢？
作为神经网络的新手入门，你可以按照以下步骤逐步学习：理解基本概念：学习神经网络的基本概念，包括神经元、层、权重、激活函数等。这些是理解神经网络结构和工作原理的基础。学习数学基础：学习一些基本的数学概念，包括线性代数、微积分和概率统 ...…
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我想AD PCB实战入门，应该怎么做呢？
学习AD PCB实战可以按照以下步骤进行：学习PCB基础知识：在进行AD PCB实战之前，首先要掌握PCB设计的基础知识，包括PCB的结构、原理、常用材料、元件布局、布线规则等。可以通过书籍、在线教程或培训课程学习相关知识。熟悉AD PCB软件：AD PCB是一 ...…
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对于fpga应用开发入门，请给一个学习大纲
以下是适用于电子工程师入门 FPGA 应用开发的学习大纲：第一阶段：基础知识和工具准备了解 FPGA 的基本概念学习 FPGA 的定义、结构和工作原理，了解可编程逻辑单元（PL）和可编程资源（如片上存储器、DSP 等）。选择并熟悉开发工具选择一款 FPGA 开 ...…
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我想fpga vhdl入门，应该怎么做呢？
学习使用VHDL进行FPGA编程入门，你可以按照以下步骤进行：了解FPGA和VHDL基础知识：先了解FPGA的基本概念和工作原理，以及VHDL作为硬件描述语言的基本语法和特性。你可以通过在线教程、书籍或视频课程学习这些基础知识。安装开发环境：下载并安装Xi ...…
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卷积神经网络入门以后怎么做
一旦你学习了卷积神经网络的基础知识，你可以考虑以下几个方向来进一步深入学习和应用：实践项目：尝试从简单的项目开始，逐步提高难度。可以从图像分类、目标检测、图像分割等任务入手，使用卷积神经网络来解决实际问题。学术研究：如果你对学术研 ...…
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