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代码的解释
GBLL THUMBCODE;定义一个全局变量 GBLL定义的为逻辑变量 初始化的值为{false}
[ {CONFIG} = 16
THUMBCODE SETL {TRUE} //SETA 指令用于设置局部或全局算术变量的值,SETL 指令 ...…
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串口条码枪的读取问题
想做一个条码枪的读取程序，在条码枪扫描后读取信息，再进入下个界面，不知道如何下手。
条码枪是用串口的，本想过用Timer控制，但好像不大好，用线程好像会好一点，本人又不大熟，只好请教各位大哥了，呵呵~~~…
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WinCE上 流播放器的问题
一包一包的标准视频数据(或MPEG4, H263)送给播放器，播放器可以播放.
WinCE上能实现这样的功能吗？网上有这样的源码吗(简单的)? 能给一些参考意见吗?…
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项目运行后总出错
小弟是ARM的新手。。按照书上的例子写了几个例子，但都出现一样的错误。
错误描述：
make通过后运行，运行完自己写的程序后出现错误提示：未定义的指令.如下：
Processor ARM7TDMI raised an exception.
Cause: Undefi ...…
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LM317制作一个1.5V的可调节电源
利用LM317制作一个1.5V的可调节电源，在一些电子产品中，有的使用单节7号电池，想制作一个交流变直流的电源替代电池，利用LM317可实现这一目的。
电路原理图可参考规格书里的电路，根据实际情况加以修改即可。发一参考图如下
基本原理说明，交 ...…
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传感器选型指标有哪些？
1传感器的静态特性传感器的静态特性是指对静态的输入信号，传感器的输出量与输入量之间所具有相互关系。因为这时输入量和输出量都和时间无关，所以它们之间的关系，即传感器的静态特性可用一个不含时间变量的代数方程，或以输入量作横坐标，把与其 ...…
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对于数学深度学习入门，请给一个学习大纲
以下是一个针对数学深度学习入门的学习大纲：基础数学知识：复习基础数学知识，包括线性代数、微积分和概率统计等。掌握向量、矩阵、导数、积分、概率分布等概念和运算规则。线性代数：学习线性代数在深度学习中的重要性，包括向量、矩阵、线性变换 ...…
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我想脉冲神经网络入门，应该怎么做呢？
了解和学习脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一项令人兴奋的任务。以下是你可以入门的步骤：了解基本概念： 开始前，了解脉冲神经网络的基本概念和原理。这包括了解神经元之间通过脉冲信号进行通信的方式，以及如何模拟生物神经网络 ...…
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请推荐一些机器学习预测材料入门
当涉及机器学习预测时，以下是一些入门材料的推荐：《Python机器学习基础教程》（作者：Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili）：这本书以Python为编程语言，介绍了机器学习的基础知识和常用算法。其中包括了预测建模的相关内容，如回归、分类等。书 ...…
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smt培训入门教程怎么选
选择适合的SMT（Surface Mount Technology，表面贴装技术）培训入门教程可以帮助你建立良好的基础，快速掌握相关技能。以下是选择SMT培训入门教程的一些建议：在线课程平台：许多在线教育平台提供SMT培训课程，如Coursera、Udemy、edX等。在这些平 ...…
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初学fpga用什么书
初学 FPGA 时，选择一本权威、系统性强、易于理解的书籍对于建立坚实的基础和快速入门是非常重要的。以下是几本推荐的 FPGA 学习书籍：《FPGA 原理与应用》（FPGA Prototyping by VHDL Examples） 作者：Pong P. Chu：这本书以 VHDL 为主要编程语言 ...…
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对于深度学习数学入门，请给一个学习大纲
以下是深度学习数学入门的学习大纲：第一阶段：基础数学知识线性代数：矩阵和向量的基本概念。矩阵的运算，包括加法、乘法、转置等。矩阵的特征值和特征向量。微积分：函数、导数和积分的基本概念。高阶导数和偏导数。梯度和方向导数。第二阶段：深 ...…
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对于fpga2新手入门，请给一个学习大纲
以下是针对FPGA入门者的学习大纲：第一阶段：基础知识和准备工作了解FPGA基础知识：学习FPGA的基本概念、结构和工作原理。了解FPGA与ASIC的区别以及FPGA的应用领域。学习HDL编程语言：选择一种硬件描述语言，如Verilog或VHDL，并学习其基本语法和结 ...…
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请推荐一些pcb设计教程入门
以下是一些适合初学者的PCB入门教学资源：《PCB设计入门与提高》（作者：张志强）：这本书介绍了PCB设计的基础知识、常用工具和实践技巧，涵盖了从入门到提高的内容，适合初学者快速上手。在线教程和视频资源：在网上可以找到许多免费的PCB设计教程 ...…
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初学者如何学习机器学习
作为电子工程师初学者学习机器学习，你可以按照以下步骤进行：掌握数学和统计知识：机器学习涉及到大量的数学和统计知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。因此，建议你首先复习和掌握这些基础知识，为后续的学习打下坚实的基础。学习机器 ...…
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深度学习怎么入门啊
你可能已经具备了一定的数学、编程和工程背景，这将有助于你更快地入门深度学习。以下是你可以采取的步骤：学习基础知识： 深度学习是建立在数学和计算机科学基础上的，因此你需要掌握一些重要的概念，如线性代数、微积分、概率论和统计学。这些知 ...…
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