电量隔离传感器的工作原理和数字化技术
电量隔离传感器变送器是针对工程中的电量检测(监测)，提高系统的整体抗干扰能力，而研制开发的一种小体积、高性能的电量测试部件(产品)。
电量隔离传感器变送器可以对现场的大电流、高电压、功率、频率、相角、电度等电参量进行隔离测量和变换，也 ...…
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【正版】Windows Embedded SP2
Windows Embedded Standard SP2 正版全套9CD 版本
软件功能及介绍就不多说了，可以去微软官方网站查看， (http://www.microsoft.com/windowsembedded/zh-tw/about/what.mspx)
产品包括9张CD光盘和安装ID以及PID，是市场上 最全的正版产品。
以下是9 ...…
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标题： 学3G，拿高薪，来渥瑞达！
渥瑞达专注于培养薪酬高、市场紧缺的高端3G嵌入式软件工程师。
欢迎大家与我们的703期学员交流！这期学员已于07年7月29日毕业。
学员就业薪水都在6000元/月以上
您还可以加入渥瑞达学员的QQ群与学员面对面交流
渥瑞达学员咨询交流的QQ群号 ...…
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上海招聘：FPGA设计师
上海博达数据通信有限公司招聘FPGA设计工程师和电源开发工程师，有兴趣的朋友请发简历到：yangrong@bdcom.com.cn，或者在QQ：277358331上留下联系方式，我会及时回电！谢谢各位的关注！
高级FPGA设计师
工作职责： 负责数据通信 ...…
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求应用设计
各位大虾:
我有如下两个需求,望有能力的大虾赐教:
1、在一较大的容器内装有水，再放置一比较小的玻璃容器，玻璃容器内装有有机溶剂，有机溶剂液面会逐渐下降，能否有那种技术能监测到有机溶剂的液面下降？
2、需要检测空气中的 ...…
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我想fpga 入门，应该怎么做呢？
入门 FPGA 开发需要掌握一些基本的步骤和技能，以下是一个简单的指南：了解 FPGA 的基本概念： 在开始学习 FPGA 开发之前，了解 FPGA（Field-Programmable Gate Array）的基本原理和工作方式是很重要的。了解 FPGA 的可编程逻辑单元、时序控制、资 ...…
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我想人工智能神经网络+入门，应该怎么做呢？
了解人工智能神经网络的入门，您可以按照以下步骤进行：了解基本概念： 熟悉人工智能神经网络的基本概念，包括神经元、权重、激活函数、前向传播、反向传播等。可以通过阅读相关书籍、在线课程或者教学视频来了解。学习神经网络结构： 了解不同类型 ...…
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请推荐一些单片机培训入门
以下是一些提供单片机培训的机构或平台，它们可以帮助电子工程师入门学习单片机技术：培训机构一些技术培训机构或学校可能会开设单片机相关的课程或培训班，你可以在当地或者在线平台上搜索相关的培训机构，了解他们的课程设置和教学质量。在线学习 ...…
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我想smt插件机基础入门，应该怎么做呢？
恐怕有点误解，你可能在问关于 SMT（表面贴装技术）的基础入门。SMT 是一种电子元器件表面贴装的工艺技术，而不是单片机或插件机。以下是学习 SMT 基础的一些建议：了解基本概念： 学习 SMT 前，先要了解 SMT 的基本概念、原理和工艺流程。可以通过 ...…
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我想神经网络快速入门，应该怎么做呢？
神经网络是深度学习领域的核心技术之一，以下是您可以快速入门神经网络的步骤：理解基本概念：了解神经网络的基本概念，包括神经元、层、权重、激活函数等。神经网络是由多个神经元组成的网络结构，其中每个神经元都有一定数量的权重和偏置，通过激 ...…
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我想fpga测试入门，应该怎么做呢？
要入门 FPGA 测试，你可以按照以下步骤进行：了解 FPGA 测试的基本概念： 在开始之前，了解 FPGA 测试的基本原理和目标是很重要的。了解 FPGA 测试的类型、方法、工具等内容。学习 FPGA 设计和开发： 在开始测试之前，你需要对 FPGA 设计和开发有一 ...…
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对于学生深度学习入门，请给一个学习大纲
学生学习深度学习是一个很好的起点，以下是一个简单的学习大纲，帮助学生入门深度学习：第一阶段：基础知识理解机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念、应用领域和发展历程。掌握Python编程：学习Python编程语言的基础知识，包括变 ...…
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对于神经网络编程入门，请给一个学习大纲
以下是神经网络编程入门的学习大纲：第一阶段：编程基础编程语言选择：选择一种适合深度学习的编程语言，如Python、C++等。编程环境搭建：安装所选编程语言的开发环境，例如Python的Anaconda或C++的开发环境。基本语法学习：学习所选编程语言的基本 ...…
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我想机器学习数据分析入门，应该怎么做呢？
要开始机器学习数据分析入门，你可以按照以下步骤进行：学习基础知识：了解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。学习常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。学习编程和数据处理：学习一门编程语言， ...…
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