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人员定位系统基站
系统简介 本系统采用国际标准ZigBee无线通讯技术, 集人员定位,考勤管理和安全管理于一体。系统能够及时、准确地将管理区域内各个区域人员情况动态反映到管理中心，使管理人员能够随时掌握管理区域内人员的总数及分布情况，以便于进行更 ...…
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485通信问题
单片机大范围通信一般采用485协议格式，查询了485的IC 65HVN3082资料，里面“1/8负载--总线最大挂256个节点...\"1/8负载是什么意思…
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大侠们
#pragma interrupt_handler int0_isr:2 中断0 上升沿有效
void int0_isr(void)
{CLI();TCCR1B=0x00;//关断计数器
a=TCNT1H; 记录下电平的时间 即计数次数。一个数组记录高八位 一个数组记录低八位。
b=TCNT1 ...…
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微软：amd APU可以充分释放ie九硬件加速
本帖最后由 jameswangsynnex 于 2015-3-3 20:04 编辑 AMD今天终于在CES 2011上正式发布了筹备多年的Fusion APU融合加速处理器，也宣告了融合时代的正式带来。对于这一技术，微软亦十分欢迎，并且表示，采用AMD Fusion APU的计算机能充分利用IE9的 ...…
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5V的LCD与430连接问题（T6963）？
在论坛上看了一下，主要有两种连法：
1、通过4245等转换芯片连接，但是要多用一个I/O口。
2、通过电阻连接，430输出高电平为3.3V，高于T6963C的输入高电平门限(VDD-2.2)；T6963C输出高电平（5V）时通过电阻分压到430I/O安全电压范围内。
两种方 ...…
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对于台系单片机入门，请给一个学习大纲
以下是随机森林算法机器学习入门的学习大纲：第一阶段：机器学习基础机器学习概述：了解机器学习的基本概念、分类和应用场景。监督学习与非监督学习：区分监督学习和非监督学习的基本原理和应用。决策树算法：学习决策树算法的基本原理、构建方法和 ...…
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我想单片机硬件开发入门，应该怎么做呢？
单片机硬件开发是电子领域中的重要一环，以下是入门单片机硬件开发的一般步骤：选择单片机芯片： 首先，根据项目需求和应用场景选择适合的单片机芯片。考虑处理器性能、外设集成、功耗、成本等因素。学习硬件原理： 理解单片机的基本硬件原理，包括 ...…
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我想ad画pcb入门，应该怎么做呢？
要入门AD画PCB（Altium Designer PCB设计），你可以按照以下步骤进行：学习基础知识： 首先，了解PCB设计的基本概念和原理，包括电路原理、元器件选择、布局布线、层次规划等内容。可以通过书籍、在线课程或者教学视频进行学习。掌握Altium Designe ...…
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我想单片机编程基础入门，应该怎么做呢？
入门单片机编程的基础，你可以按照以下步骤进行：了解单片机的基本原理： 学习单片机的基本原理，包括它的结构、工作原理和应用领域。了解单片机是如何通过控制和处理输入/输出来完成各种任务的。选择单片机平台： 单片机有很多不同的类型和系列， ...…
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如何入门32单片机
入门32位单片机开发，你可以遵循以下步骤：了解32位单片机的基本原理：了解32位单片机与8位单片机的区别，包括指令集、内存、处理能力等方面的差异。了解32位单片机的应用领域和优势，如高性能计算、图形处理、嵌入式操作系统等。选择合适的32位单 ...…
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我想python做神经网络入门，应该怎么做呢？
你想要入门使用Python进行神经网络编程，可以按照以下步骤进行：学习Python基础知识: 如果你还不熟悉Python，首先需要学习Python的基本语法、数据类型、函数、类等基础知识。你可以通过在线教程、书籍或者视频课程来学习Python。了解神经网络基础知 ...…
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请推荐一些51单片机入门教学
以下是一些入门51单片机的教学资源：《51单片机原理与应用》 - 作者王自新。这本书是学习51单片机的经典教材之一，内容详尽，适合初学者入门。它涵盖了从基础原理到实际应用的各个方面，对于理解51单片机的工作原理和应用具有很大帮助。《嵌入式C语 ...…
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请推荐一些stc单片机教程入门
学习STC单片机是电子工程师的重要技能之一，以下是一些入门STC单片机的途径和资源：官方文档和资料：访问STC单片机官方网站，他们通常会提供完整的产品文档、数据手册和应用笔记等。这些文档包含了单片机的详细说明、功能特性、引脚定义、寄存器配 ...…
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fpga怎么进阶
想要进阶 FPGA 设计，可以考虑以下几个方向：深入学习硬件描述语言：深入学习 Verilog 或 VHDL，包括语法、结构、高级特性等。学习如何使用硬件描述语言进行复杂的逻辑设计、状态机设计等。掌握高级设计技术：学习并实践高级设计技术，如时序约束、 ...…
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我想深度学习卷积神经网络入门，应该怎么做呢？
您可以按照以下步骤入门深度学习卷积神经网络（CNN）：了解卷积神经网络的基本概念：深入了解卷积神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层、全连接层等，并理解它们在图像识别和其他领域中的应用。学习基础数学知识：深度学习涉及一些数学概念，特 ...…
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