求助 猜一猜
后天考试,老师说用3个三级管,5个二级管(可能有稳压二级管),5个电阻,6个电容组成一个电路,说是一般高手都知道是什么电路,可俺不是高手,是很低的手,求高手帮忙给出电路图呀?…
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2007年电子设计大赛F题（小车跷跷板）分析
本帖最后由 paulhyde 于 2014-9-15 09:13 编辑 首先看基本要求：
第一点：从第一点看出车的速度要求，抛开车身长度，从A点出发后要到达C点，最小平均车速应该在750mm/30S=25mm/S以上，市售的小车很难达到这样的速度，因此需要使用PWM调速或者 ...…
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闭门学习WindowsEmbedded
在现在日益信息化的社会中，计算机和网络已经全面渗透到日常生活的每一个角落。嵌入式系统技术已经成为了最热门的技术之一，吸引了大批的优秀人才投入其中。即使在现在这个被金融风暴席卷的市场很不景气，随着信息化，智 ...…
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Redboot下写入数据在内核读取出来数据不一致？
在Redboot下更新zImage文件，写入到1M，启动内核后，使用dd if=/dev/mtdblock1 of=kernel.img bs=512 count=4578 读取nand flash该区域内容，使用ultraedit比较zImage和kernel.img，数据有不一样的地方，只是个别字节不一样。
同样，在内核下写入c ...…
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我想fpga与dsp入门，应该怎么做呢？
学习 FPGA 与 DSP 结合的应用是一个很好的方向，因为它结合了 FPGA 的灵活性和并行计算能力，以及 DSP 的信号处理能力。以下是入门 FPGA 与 DSP 的建议步骤：理解 FPGA 和 DSP 的基本概念： 了解 FPGA 和 DSP 是什么以及它们的工作原理。FPGA 是可 ...…
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机器学习入门用什么电脑
你可能需要一台性能较好的电脑来进行机器学习的学习和实践。以下是一些适合机器学习入门的电脑要求：高性能CPU：机器学习算法通常需要大量的计算资源来进行训练和推理，因此一台拥有高性能CPU的电脑是必需的。建议选择多核处理器和较高的主频，以提 ...…
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我想51单片机编程 入门，应该怎么做呢？
要入门51单片机编程，你可以按照以下步骤进行：了解基础知识：学习51单片机的基本原理、结构和工作方式。了解单片机的核心组成部分、IO口、定时器、中断等基本概念。选择编程语言：51单片机通常可以用汇编语言或C语言进行编程。汇编语言编写的程序 ...…
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bp神经网络入门怎么学习
学习BP神经网络可以按照以下步骤进行：掌握基本概念：了解BP神经网络是一种常见的前馈式人工神经网络，用于解决分类和回归问题。了解神经元、连接权重、激活函数、损失函数等基本概念。学习基本原理：理解BP神经网络的基本原理，包括前向传播和反向 ...…
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初学者神经网络是什么课程
对于初学者，学习神经网络的课程有很多选择。以下是一些适合初学者的神经网络课程：吴恩达的深度学习专项课程（Deep Learning Specialization by Andrew Ng）：这是由著名机器学习专家吴恩达（Andrew Ng）开设的一系列课程，涵盖了深度学习的基础知 ...…
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请推荐一些深度学习入门教学
以下是一些适合入门深度学习的教学资源：Coursera的《深度学习专项课程》：由吴恩达教授领导的《深度学习专项课程》是一个很好的入门选择。该课程包括五门课程，涵盖了深度学习的基础知识、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等内容。每门课程都 ...…
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请推荐一些神经网络书籍入门
以下是一些适合初学者的神经网络书籍：《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning） by Michael Nielsen这本书简洁易懂，适合初学者入门。作者以直观的方式解释了神经网络的基本概念和工作原理，没有过多的数学公式，很适合初学者 ...…
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对于神经网络嵌入式开发入门，请给一个学习大纲
以下是一个适合电子工程师入门神经网络嵌入式开发的学习大纲：基础概念了解神经网络的基本原理和常见的结构，如前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。理解人工神经元的工作原理，包括输入 ...…
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怎么入门pcb
入门 PCB 设计是一个循序渐进的过程。以下是你可以遵循的步骤：学习基础知识：熟悉 PCB 的基本概念，例如 PCB 的层次结构、布局、电路板材料和工艺等。掌握基本的电子元器件的功能和特性，了解电路原理和基本的电路设计。学习设计工具：学习使用专 ...…
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深度学习图像处理如何入门
想要入门深度学习图像处理，可以按照以下步骤进行：掌握基础数学和机器学习知识：熟悉线性代数、微积分和概率统计等数学基础知识。学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。深入理解深度学习原理：学习神经网络 ...…
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