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  • 网传某大厂正在研发韬定律的芯片模组

    你听说过用大学最枯燥的信号学符号去打半导体硬仗吗?我估计大部分人没听说过。但这正是华为正在干的事。

    17510编辑于 2026-07-23
  • 来自专栏网络收集

    9、父子传参不同–setup() 函数特性

    9、父子传参不同–setup() 函数特性 总结: 1、setup 函数时,它将接受两个参数:(props、context(包含attrs、slots、emit)) 2、setup函数是处于 生命周期函数

    1.4K20编辑于 2022-06-30
  • 来自专栏葫芦

    cssjshtml kendoui饼图传参

    kendoui 圆饼图传参,鼠标点击圆饼对应区块传参不同数据: {"data": [{"category": "类别1", "value": 14}, {"category": "类别2", "value layer.open({ type: 2, //关键传参

    82430发布于 2019-04-17
  • 来自专栏TopSemic嵌入式

    Ublox ZED-F9P 厘米级定位模组开箱评估

    最近因为工作需要,在评估Ublox的ZED-F9P高精度定位模组,该模组定位精度号称厘米级,从官方的数据手册看,在RTK条件下,定位精度高达1cm,这个感觉还是挺牛的,因为目前还没有听到一个小模组就能实现这么高的定位精度 于是从代理商那里借了一个该模组的开发板,官方链接:https://www.u-blox.com/en/product/c099-f9p-application-board ? 真正用来接收定位数据的是ZED-F9P对应的那个串口COM73。 还有其他虚拟串口会安装,如果安装不成功就暂时不用管了,只要上面那个ZED-F9P对应的串口安装成功即可。 即使不用ublox的模组,其他家的定位产品也可以使用它。 ? 由于目前还没RTK,所以我先去测了下模块单点定位的状况。 2)打开View-Deviation Map或者快捷键F12,或者工具栏中的对应图标,就会出现Deviation Map的窗口,这个图反映的是经纬度相对于一个参考点的位置图 ?

    1.4K50发布于 2021-05-31
  • 来自专栏云深之无迹

    低成本WIFI HDMI图传推荐

    其实在没有仔细研究前,其实不知道里面还有WIFI图传的。 RSS为控制线插孔,控制相机,HDMI为输入孔。看着螺丝打滑了,想必他也好奇,拆开看了一下。 UDP是必然的,因为这里就传就好,加密什么的不重要 抓了一些包,不过win10 安装wireshark有问题,看不了了 这里是看了一下IP,锁在了固定的IP ping了一下端口,都ok 单纯的搞流量有点狗 找到一个便宜的发射器,可以加一个小图传吧视频放出去,咸鱼60元。 DJI的图传新的1000,咸鱼的520多些(最低) 不过我一番查找,发现有智云的东西,差不多的功能(300以内,线材齐全),不过有一说一,这就是抄DJI的设计,吐了,抄底小王子。

    1.6K10编辑于 2022-06-15
  • 来自专栏Android-薛之涛

    Android-.9图详解

    Android设备适配,图片方面很重要的一部分就是.9图的使用了,我们今天就来记录一下。 1. 什么是.9.png图片,和普通png图片的区别? .9.png图片本质上还是png图片,区别是.9.png图比正常的png图片在最外围多了1px的边框,这就允许我们在这个1px的边框上定义图片的可拉伸区域以及图片的内容区域。 这也就是说.9.png的制作实际上就是我们在这1px的边框上按我们的需求,把对应位置设置为黑线,然后系统帮我们自动拉伸了。 2. .9图四个边的黑线(黑点)的意义? 正常显示 可以看到,如果我们的文字少还可以,如果文字过多,就会出现背景图不能随文字的增多而自动拉伸,真丑。 开始制作.9图 先说一下底部复选框的含义: ? 3.如果发现你的点9图片太小或者极小,可以拖动图片下方的zoom放大图片,然后就可以精确操作了。 .9图各边框含义 ? image.png 处理为.9图之后 ? .9图显示 完毕!

    4.2K20发布于 2018-10-09
  • 来自专栏技术社区

    vue组件传值的概括图

    1.父组件和子组件之间传值的概括图 2.子组件之间传值的概括图

    48520编辑于 2022-06-16
  • 来自专栏云深之无迹

    开源4G3G 数传图传解决方案

    你需要用摄像头来判断飞行的方向以及现场环境,更重要的一点是回传的信息要推流到服务器或直播或记录。对于我们飞行器来说,可能是需要运行一些高性能的图形学算法,比如图像实时重建,一些物体的识别与追踪。 就是无人机上面只有高性能的图传设备,对于这些图形信息的处理就放在地面端。所以我们就需要一个中间来推流的软件系统。 这个是她官网的图 一个特点是封装,一个特点是对于声音处理的库, ? 接着是对于直播协议的支持 ? 以及它的库一直也没有维护 ---- 这个库,我现在也用不到。 特别的是给出了一个调用图,对于软件的代码理解有一定的好处 ? 接着看一下招聘要求 要求就是掌握C/C++,Shell以及要求在Linux下工作。以及重点的领域是多线程与网络通信的能力 ?

    2.1K10发布于 2021-02-23
  • 来自专栏机器人网

    无人机开发-图传技术浅析

    从刚开始的空中摄录,到后来的实时摄录,方便的无人机图传功能无疑为无人机加足了筹码,赚足了眼球。博主就来分析一下无人机图传技术。 一.观念 从“图传”的叫法可以发现,这并非一个专业的定义,大概是从某些资深航模玩家口中发展而来。专业的航空航天器并没有独立的视频图像传输设备。图传的概念只存在于消费类无人机领域。 百公里以上无人机图传并非不可实现,但百万元以上的价格也相对昂贵。 目前市场上的1080P图传产品售价基本均在1700美元以内,成本也就成为了消费类无人机图传设计的第一条限制。 如果使用者希望给图传单独申请执照,则需要该图传首先获得《无线电发射设备型号核准证》,其依据是国家《无线电频率划分规定》中的有关无线电发射设备技术指标的规定。 频段有一半已经被GSM占用; L波带宽并不富裕; S波段的2.4GHz也就成了1080P获得远距离的首选,但4K或者更高清晰度的图传设计者却很难在S波段的带宽上找到便宜; C波段的5.8G则可以做得更宽

    2.4K20发布于 2018-07-23
  • 来自专栏运维之美

    9 张图带你搞懂 Istio

    图 1 显示了一个 Kubernetes 集群,该集群有两个节点和 4 个 Pod,每个 Pod 都有一个容器。 我们可以在图 2 中看到更多细节: 图 2 显示了与图 1 相同的示例,只是更详细一些。Kubernetes 中的服务是由运行在每个节点上的 Kube-proxy 组件实现的。 在图 2 中,我们看到 Kubernetes API 对每个 Kube-proxy 进行编程。每当服务配置或服务的 Pods 发生更改时,就会发生这种情况。 Kubernetes Istio 现在我们来看一个配置了 Istio 的相同示例: 图 3 显示安装了 Istio,它随 Istio 控制平面一起提供。 这里发生了什么图 1-5 显示了使用 Nginx 和 Python Pod 的 Kubernetes 应用程序的相同示例。

    3.7K21发布于 2020-12-08
  • 来自专栏前端知识分享

    第9天:CSS精灵图

    今天重点学习了CSS精灵图。 “CSS精灵”,英语css sprite,所以也叫做“CSS雪碧”技术。 但是用了css精灵,小图片变为了一张图,http请求只有1个了。 DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>精灵图练习</title> 6 <style> 7 .box{ 8 height:138px; 9 } 10 .box span{ 11

    1.3K30发布于 2018-09-11
  • 来自专栏顾宇的研习笔记

    千人规模组织级 DevOps 演进的 9 个实践及技巧

    在这个过程中,我总结了在 50 人以下的小型团队不会出现的关键问题以及对应的 9 个实践: 采用外部 DevOps 顾问 组织内部达成一致的 DevOps 理解和目标 采用改进而非转型减少转型风险和反弹 这里面有几个小技巧: 首先按照“三步工作法”的第一步,构建从左到右的交付流程图。要包括步骤名称、责任人实名以及对应的角色、工作事项以及每个事项交付的产物。 小规模组织的做法是将“试点团队”的实践进行复制:每次按照试点团队的样子重新组织并复制经验。但正如上文所述,“复制”就是一种“转型”引入的变化太多,效果也很不好。 此外,为了避免丢失信息,我们采用思维导图来记录用户故事、测试场景和细节。如下图所示: ? 测试计划驱动开发计划 (Test plan Drive Development plan) 当测试用例分析的足够清楚后,我们可以根据思维导图把用户故事和需求进行进一步的拆分成更小的粒度。

    96120发布于 2019-12-24
  • 来自专栏数据小魔方

    sparklines迷你图系列9——Composition(Pareto)

    今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列9——Composition中的Pareto。 其实就是在很久以前分享过的帕累托图,当时分享的时候是通过一个柱形图+折线图(柱形图是按照指标大小从左至右降序排列的,折线图是累计百分比)来完成的。 这里所要分享的帕累托图,省掉了柱形图,只剩累计百分比系列。 具体的参数及含义如下: ? ? ?

    79670发布于 2018-04-11
  • 一颗图传数传一体模块同时搞定视频回传和数据控制实测分享

    要么用多套设备堆叠,一套传视频一套传数据,成本翻倍不说,管理起来也麻烦。 最近我拿到了一颗挺有意思的模块,E611-868NW33S和E611-915NW33S是一款远距离数传+图传视频传输模块,专门解决这个痛点。 通过PA9引脚触发,按住大约2秒就能完成主从模式切换,Link和RSSI指示灯常亮表示配对成功。这个功能在批量部署的时候能省不少事,不用一台台去配置。 一键配对按住PA9引脚大约2秒,指示灯常亮就表示配对成功。打开串口终端或者网络调试工具,就可以开始收发数据了。 16Mbps带宽够传4路1080p,2W功率覆盖2公里,31个从节点满足中等规模组网需求。对于需要同时解决视频回传和数据控制的场景,一颗模块就能搞定,省去了布线和多设备堆叠的麻烦。

    26410编辑于 2026-06-22
  • 来自专栏机器学习/数据可视化

    Highcharts-9-双饼图绘制

    Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形:双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明:制作双饼图 作者:Peter """ # 'drilldown': { 'name': 'Opera versions', 'categories': ['Opera 9. color': 'Highcharts.getOptions().colors[4]' } }] options = { 'chart': { # 图表类型:饼图

    2K20发布于 2021-03-07
  • 来自专栏Postgresql源码分析

    Postgresql源码(9)PinUnpinBuffer流程图

    流程图 私有缓存的维护 等待进程唤醒 拿的锁在state中的一位,原子操作 spin等锁 PinBuffer static bool PinBuffer(BufferDesc *buf, BufferAccessStrategy

    38420编辑于 2022-05-12
  • 来自专栏java工会

    9张图带你认识SpringCloud框架

    9、分布式事物,我认为这是分布式最困难的,因为不同的业务集群都对应自己的数据库,互相数据库不是互通的,互相服务调用只能是相互接口,有些甚至是异地的,这样造成的结果就是网络延迟造成的请求等待,网络抖动造成的数据丢失 跨域时序图 ? Eureka与Ribbon整合工作原理 ? 解决分布式一致性 ? 级联故障流程 ? 断路器组件Hystrix工作原理 ? 分布式追踪Sleuth工作原理 ?

    1.2K10发布于 2019-10-15
  • 来自专栏云深之无迹

    基于树莓派的高清图传OpenHD系统预告

    谈起图传你能想起什么?是模拟图传,还是大疆的数字图传。我相信你的想法可能是模拟图传的价格,大疆图传的品质。 或许,我们今天有了答案: https://github.com/OpenHD/Open.HD OpenHD图传,基于树莓派打造。

    2.1K30发布于 2021-10-20
  • 来自专栏机器学习/数据可视化

    pyecharts-9-绘制桑基图

    pyecharts-9-桑基图绘制 本文详解地介绍了如何制作桑基图,使用的可视化库是强大的Pyecharts(版本1.7.1,版本一致很重要)。 文章将从如下几个方面进行介绍: 什么是桑基图 2个官网demo 原始数据整理 绘图数据生成 桑基图绘制 ? 什么是桑基图 桑基图(桑葚图),也叫桑基能量分流图或者桑基能量平衡图,里面的桑基其实是一个人名,全名是马修·亨利·菲尼亚斯·里尔·桑基(Matthew Henry Phineas Riall Sankey 绘制桑基图 我们通过官网的2种不同方式来绘制桑基图 方式1 这种方式比较简单:直接将上面得到的nodes_list和links_list整体放入绘图的代码中: # 需要事先导入,否则jupyter notebook 得到的桑基图在notebook中是动态的图形: ?

    2.8K31发布于 2021-03-01
  • 来自专栏登神长阶

    【传知代码】检测图像P图痕迹(论文复现)

    揭秘AI图像篡改检测:让恶意P图无处遁形 在这个数字时代,图像篡改已经变得非常普遍,这给我们的社会带来了许多负面影响。 让我们揭开P图痕迹检测技术的神秘面纱,共同守护一个更加真实、可信的数字世界。 本文所涉及的所有资源都能在 传知代码平台 获取 1. 特征融合: ICCV版论文:在每个尺度concat三个视角的特征图,再通过卷积层融合。 TPAMI版论文:引入自注意力机制,对多视角特征加权融合,提高表示能力。 模型框架图 6. 选择图像后,点击OK后界面左边会加载显示疑似篡改图像,点击篡改检测按钮,稍等几秒后界面右边就会显示疑似的篡改P图区域。 解锁无限创意,让每一行代码都成为你通往成功的阶梯,帮助更多人欣赏与学习;更多内容详见:传知代码

    1.2K10编辑于 2024-11-01
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