机器人技术
20世纪50年代，为代替人工从事单调、重复的体力劳动或危险的工作，提高产品质量，工业机器人应运而生。从那以后，机器人作为生产自动化的典型代表，在制造业领域获得了巨大成功。
那么什么是机器人呢？从人们一般的理解来看，机器人是具有一些类似 ...…
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怎么想嵌入式linux系统中写入自己的程序
我想在一个嵌入式linux系统中写入自己的开发程序，
芯片是PPC
linux内核是linux 2.6.26
目标机上拥有Jtag.可以用此和目标机相连．
宿主机就是一台普通的PC机，装有windows XP系统， 我不知道在宿主机上应该用什么调试器，编译器．
如果将开 ...…
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《电子报》单片机文章
不知那位仁兄有电子报 2007年12期文章《单片机控制电饭煲预约和智能煮饭》一文
的源代码，麻烦发到我的邮箱liufeihui@163.com,不胜感激！…
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请教一个关于光电传感器的问题
各位朋友,我请教一个问题希望能得到大家帮助.光电传感器是否一定是:只要检测到一个信号就做一次机械动作,我现在需要每检测到两个信号才做一次机械动作行不行啊?谢谢大家!…
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直流电子负载的设计制作（F题）
电子负载用于测试直流稳压电源、蓄电池等电源的性能。设计并制作一台电子负载，有恒流和恒压两种方式，可手动切换。恒流方式时要求不论输入电压如何变化（在一定的范围内），流过该电子负载的电流恒定，且电流值可设定。工作于恒压方式时，电子负载 ...…
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我想51单片机白话入门，应该怎么做呢？
学习51单片机的白话入门可以按照以下步骤进行：了解基本概念：了解什么是单片机，以及51单片机的基本原理和特点。了解单片机的应用领域和常见的使用场景。选择学习资源：寻找简单易懂的教材或视频，介绍51单片机的基本知识和入门方法。可以参考一些 ...…
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对于fpga串口通信入门，请给一个学习大纲
以下是适用于FPGA串口通信入门的学习大纲：理解串口通信基础知识：了解串口通信的基本概念和工作原理，包括串行通信的数据传输方式、波特率、数据位、停止位、校验等。熟悉常见的串口通信协议，如RS-232、RS-485、UART等。学习FPGA串口通信接口：了 ...…
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我想机器学习基础入门，应该怎么做呢？
学习机器学习的基础知识是打好机器学习领域的基础的关键。以下是一些建议帮助你入门机器学习的基础：理解基本概念： 开始学习之前，理解机器学习的基本概念是很重要的。了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等基本概念。学习数学基础： ...…
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fpga初学者用什么板
我会建议FPGA初学者选择一款易于上手、功能丰富的开发板。以下是几款适合初学者的FPGA开发板推荐：Xilinx Basys系列： Xilinx Basys系列是针对入门级用户设计的FPGA开发板，价格适中，适合初学者和教育用途。其中，Basys 3是一款性能良好、资源丰富 ...…
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请问能否详细地讲解FPGA芯片原理呢？
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可编程的集成电路（IC），它允许用户根据需要配置和重新配置其逻辑功能。与传统的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，特定应用集成电路）相比，FPGA提供了更高的灵活性 ...…
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我想python神经网络编程入门，应该怎么做呢？
你想要入门Python神经网络编程，可以按照以下步骤进行：学习Python基础: 如果你还不熟悉Python，首先要学习Python的基本语法、数据类型、控制流等内容。你可以通过在线教程、书籍或者视频课程来学习。了解神经网络基础知识: 在开始编程之前，先了解 ...…
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请问能否详细地讲解fpga emulator原理呢？
FPGA Emulator（现场可编程门阵列仿真器）是一种用于模拟FPGA（Field-Programmable Gate Array）行为的硬件设备。它允许开发者在实际硬件上测试和验证他们的设计，而无需等待FPGA芯片的制造和交付。以下是FPGA Emulator的一些基本原理和组成部分：
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机器学习多久能入门
你已经具备了一定的数学基础和编程经验，这将有助于你更快地入门机器学习。通常情况下，对于有编程背景的人士，入门机器学习可能需要几个月的时间，但具体的时间取决于个人的学习能力、学习方法和投入时间。以下是一个入门机器学习所需时间的大致估 ...…
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我想8031单片机入门，应该怎么做呢？
要入门8031单片机编程，你可以按照以下步骤进行：学习基本电子知识：了解电子元件的基本原理，如电阻、电容、电感等，以及电路的基本组成和工作原理。这对理解单片机的应用和原理至关重要。了解8031单片机的基本原理：学习8031单片机的工作原理、架 ...…
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对于神经网络聚类入门，请给一个学习大纲
以下是神经网络聚类入门的学习大纲：介绍神经网络聚类：理解神经网络聚类的基本概念和原理，了解其与传统聚类方法的区别。自组织映射（Self-Organizing Maps, SOM）：学习自组织映射神经网络的结构和工作原理，了解如何通过神经网络对数据进行聚类 ...…
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