IC设计生存发展模式
存活之道 有人形容，目前中国的IC设计产业处在国际竞争的“万山围子”里，存活不易，发展更难。好在“山高自有行客路”，存活和发展之道还是有的，把握得好，这个行业由“弱冠”而“成人”的时间应不会太长。 华为和中兴这两家大企业利用其 ...…
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用FPGA技术实现模拟雷达信号
前言
FPGA（现场可编程门阵列）是由掩膜可编程门阵列和PLD（可编程逻辑器件）演变而来的，并将二者的特性结合在一起，使FPGA既有掩膜可编程门阵列的高逻辑密度和通用性，又有PLD的可编程特性。FPAG技术的发展使得单个芯片上集成的逻辑门数越来越多 ...…
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关于射频卡的操作
最近想看看关于射频卡部分，我有个读卡器，可是目前还是不太清楚对卡内存储区的数据操作，能读卡的ID号！大家 可以讲一下具体的操作过程 吗，有相关的资料也可以！比如读mifare的操作！
[ 本帖最后由 daicheng 于 2010-3-15 10:23 编辑 ]…
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S3C2440, 休眠时直接跑飞
代码如下，我通过亮灯显示执行情况，发现我执行休眠时，在设置内存自刷新后，就直接跑飞了。不知道为何？
; 7. Go to Power-Off Mode
ldr r0, =vMISCCR ; hit the TLB
ldr r0, [r0]
ldr r0, =vCLKCON
ldr r0, [r0]
...…
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【我与TI的结缘】TI伴我成长
提到TI，不得不说，缘分还真近，听我从头说起。
其实我的专业是网络工程，这个专业其实与电类专业没啥交集，能有点关系的就是计算机体系结构的基础课程—数字电路与逻辑设计，稍微讲了讲常用数字器件与非门什么的。然而，在内心深处 ...…
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我想单片机原入门，应该怎么做呢？
入门单片机原理，你可以按照以下步骤进行：了解单片机的基本概念：单片机是一种集成了处理器核心、存储器和各种外设接口的微型计算机系统。了解单片机的基本概念和特点是入门的第一步。学习单片机的工作原理：学习单片机的工作原理，包括CPU的指令 ...…
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深度学习入门用什么书
作为一名电子工程师，入门深度学习时，选择合适的书籍可以帮助你快速掌握基础知识，并应用到实际项目中。以下是一些推荐的书籍，按学习顺序和内容深度排列：基础入门书籍《深度学习》（Deep Learning）作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron ...…
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我想avr.单片机入门，应该怎么做呢？
要入门AVR单片机编程，你可以按照以下步骤进行：获取开发工具：下载并安装AVR单片机的开发环境，比如Atmel Studio或者AVR-GCC等。了解AVR单片机：学习AVR单片机的基本原理、体系结构和编程模型，包括了解寄存器、引脚功能、时钟系统等。学习C语言： ...…
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单片机多快可以入门
你在学习单片机方面可能会比较快。入门的速度取决于你的学习方法、经验以及学习时间的投入。通常情况下，作为资深人士，你可能会在几天到几周的时间内入门单片机。以下是一些因素影响你入门单片机的速度：现有知识和经验：作为资深人士，你可能已经 ...…
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初学深度学习看什么书
作为电子工程师初学深度学习，以下是一些适合初学者的书籍推荐：《深度学习》（Deep Learning） by Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville这本书被认为是深度学习领域的圣经，涵盖了深度学习的基本概念、理论和算法。它详细介绍了神经网 ...…
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我想av r单片机入门，应该怎么做呢？
入门AVR单片机可以按照以下步骤进行：了解AVR单片机： AVR是一种常见的8位微控制器，由Atmel（现在是Microchip Technology）公司推出。首先，你需要了解AVR的基本架构、特性和应用场景。学习基础知识： 如果你对单片机编程和嵌入式系统不够了解，建 ...…
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请问能否详细地讲解fpga复位电路原理呢？
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可以通过软件编程来实现特定电路功能的硬件设备。FPGA的复位电路是确保设备在启动时能够从已知状态开始运行的关键部分。以下是FPGA复位电路原理的详细说明：
复位的目的：
确保FPG ...…
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我想5.1单片机快速入门，应该怎么做呢？
5.1单片机可能是你提到的一种特定型号，但通常情况下，单片机的型号指的是其位数（比如8位、16位、32位等），而不是5.1这样的数字。不过，如果你指的是一种特定型号的单片机，比如8051系列，那么你可以按照以下步骤来快速入门：了解基本知识：学习 ...…
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我想学机器学习基础入门，应该怎么做呢？
学习机器学习的基础知识可以帮助你更好地理解和应用现代的数据驱动技术。以下是学习机器学习基础的步骤：学习数学基础：熟悉线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。这些知识是理解机器学习算法背后原理的基础，包括向量、矩阵运算、概率分布、统 ...…
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请尽可能详尽地说说神经网络怎么自学入门知识
自学神经网络入门知识需要有系统性地学习和实践。以下是一个详尽的学习路径：1. 基础概念了解神经元和神经网络的基本概念：学习神经元、连接权重、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念。熟悉不同类型的神经网络：了解前馈神经网络、卷积神经网 ...…
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