创建Windows CE操作系统(二)
之前介绍过如何创建一个基本的Windows CE的平台,现在咱就上一次没有提到的部分进行一下补充定制并build OS。
首先,在VS2005 IDE中的View -> Other Windows -> Catalog Items中,添加或者删除相应的模块来完成OS定制,选项如下:
然后配置buil ...…
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模拟乘法器(checked)
本帖最后由 辛昕 于 2018-4-8 22:59 编辑
关于这个东西,我后来其实从来没捡起过。
但是,也就没有必要惦记着了。
当然了,每次说到这个东西,都会想起,故人已去~
在做运放的过程中,知道了一个叫做模拟乘法器的东西。
但是想上网看看这个东 ...…
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STC单片机PWM的实现方法与原理
昨晚给师弟讲课的内容,利用stc的一款单片机提供的pwm实现变频输出。程序将变频pwm输出到led上作测试。
#include
sfr CCON = 0xD8;
sfr CMOD = 0xD9;
sfr CL &nb ...…
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有人用过IXP2350做开发吗?帮忙看看呀~~~~
小弟最近要在ixp2350上做开发,板子是个叫ADI Engineering的公司的,无奈我按照说明书上将串口线和网线连号,接上电源,然后用minicom和hyper terminal 都试过,就是没反应……
说明书上也没有说要别的什么设置啊~~ 有朋友做过这方面的东东没?? ...…
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零基础如何入门深度学习
作为一名电子工程师,您已经具备了很好的数学和编程基础,这对学习深度学习非常有利。以下是一个详细的入门指南,帮助您从零基础开始学习深度学习:1. 理解基础概念1.1 什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,使用多层神经网络从数据中 ...…
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对于机器学习概念入门,请给一个学习大纲
以下是适用于机器学习概念入门的学习大纲:1. 机器学习基础概念了解机器学习的定义和基本概念,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。学习机器学习的分类和常见应用领域。2. 数据预处理与特征工程掌握数据预处理的基本步骤,包括数据清洗、特征选 ...…
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对于pcb绘画入门,请给一个学习大纲
学习 PCB 绘画是电子工程师必备的技能之一,以下是一个学习大纲,帮助您入门 PCB 绘画:第一阶段:理论基础和准备工作理解 PCB 的基本概念了解 PCB(Printed Circuit Board,印刷电路板)的定义、作用、种类以及在电子设备中的应用。学习 PCB 的结 ...…
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对于神经网络 项目 入门,请给一个学习大纲
以下是一个神经网络项目入门的学习大纲:1. 神经网络基础知识学习神经网络的基本原理和结构,包括神经元、激活函数、前向传播和反向传播等。理解常见的神经网络架构,如多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。2. 选择项 ...…
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单片机如何快速入门
你可能已经有了一定的电子知识和编程经验,因此可以通过以下方式快速入门单片机开发:选择适合的单片机: 考虑你的项目需求和个人偏好,选择一款常见且功能强大的单片机。常见的选择包括AVR、PIC、STM32等系列。你可以根据你的熟悉程度和项目需求选 ...…
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我想PCB设计软件入门,应该怎么做呢?
要入门 PCB 设计软件,你可以按照以下步骤:选择合适的软件:选择一款流行的 PCB 设计软件,如Altium Designer、KiCad、Eagle、OrCAD等。你可以从它们的官方网站下载试用版或者免费版本。学习基础知识:了解 PCB 设计软件的界面和基本操作。学习软 ...…
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对于区块链的人工神经网络入门,请给一个学习大纲
区块链和人工神经网络是两个不同的领域,它们的结合涉及到交叉学科,需要一定的基础知识。以下是一个初步的学习大纲,帮助你入门区块链和人工神经网络的结合:1. 区块链基础知识学习区块链的基本概念,包括区块、链、分布式账本等。了解区块链的工 ...…
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请问能否详细地讲解fpga中时钟分频原理呢?
FPGA(现场可编程门阵列)是一种可以编程的硬件设备,它允许用户自定义逻辑电路。在FPGA设计中,时钟分频是一种常见的技术,用于生成不同频率的时钟信号。以下是时钟分频原理的详细讲解:
时钟信号的作用:
在数字电路中,时钟信号用于同步电路中 ...…
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对于人工神经网络初学,请给一个学习大纲
当涉及人工神经网络(ANN)的初学,以下是一个简单的学习大纲:学习人工神经网络的基本概念:人工神经元的基本结构和功能神经网络的基本组成部分:输入层、隐藏层、输出层前向传播和反向传播的基本原理掌握基本的数学知识:线性代数:矩阵乘法、向 ...…
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机器学习后怎么进阶
你已经有了很好的技术基础和实践经验,进阶机器学习可以帮助你在电子工程领域中更加深入和广泛地应用这些技术。以下是你可以考虑的一些进阶路径:深入研究特定领域: 选择与你的电子工程背景相关的机器学习应用领域,例如信号处理、图像处理、控制系 ...…
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