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＜硬件设计＞ 阻抗设计(二) 使用Si9000计算阻抗
阻抗设计(二) 使用Si9000计算阻抗
关于IE背景图片显示100%（背景图片自动伸缩 自适应）
项目中header中有个PNG透明背景图片，图片原图比header大很多，在chrome和ff中直接平铺刚好能铺满整个header区域， 多出来的不显示，但在IE中会显示整个PNG图片的尺寸，导致撑大变形。后来在网上找到一段关于IE背景图片100%显示的帖子， 找到解决方法是： filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader...
Visionpro 使用CogPMAlignTool工具提取匹配轮廓点
【代码】Visionpro 使用CogPMAlignTool工具提取匹配轮廓点。
实现div的背景图片在各个浏览器上自适应显示：即backgroun-size属性不支持低版本ie的解决方案
笔者在进行div下的背景图片显示时，发现一个问题：图片在div中自适应 background-size:cover显示时，使用backgroun-size属性可以很好的在其它浏览器上显示，但低于IE8的浏览器不支持！！比较郁闷的搞了大半天，先把解决方案陈列如下： 低于IE8的浏览器的确不支持backgroun-size属性，因此，笔者给出的解决方案如下：添加 IE滤镜解决： curso
Visual Studio 2022 社区版安装指南：从下载到配置的完整流程
本文详细介绍了Visual Studio 2022社区版的完整安装与配置流程，包括系统要求检查、官方下载步骤、工作负载选择、安装位置配置等关键环节。作为微软推出的免费集成开发环境，VS2022社区版支持多种编程语言，适合个人开发者和小型团队使用。文章还提供了常见问题解决和性能优化技巧，帮助用户高效完成开发环境搭建。
基于Arduino与Velostat的智能鞋垫：DIY足底压力监测系统全解析
压力传感器是物联网和健康监测领域的基础元件，其核心原理是将物理压力转换为可测量的电信号。通过压阻效应，材料的电阻值随压力变化，从而实现压力感知。这项技术为低成本、定制化的健康监测方案提供了可能，尤其在运动分析和康复训练中具有重要价值。本文聚焦于利用Velostat压敏材料和Arduino平台，详细解析如何从传感器制作、信号调理到无线数据传输，构建一套完整的足底压力监测系统。文中深入探讨了传感器阵列构建、信号滤波等关键技术，并针对常见问题提供了实用的解决方案，为创客和开发者实现可穿戴健康监测设备提供了清晰的工
用background-size实现 背景图片自适应浏览器大小，但不变形
很多flash站都用到了一张背景图，然后根据浏览器大小自动缩放，但图片不变形。 在CSS3中，有属性： background-size: cover; //只支持IE9+ -webkit-background-size: cover; //webkit核心 -moz-background-size: cover; //FF核心 -o-background-size: cover; //
从零构建简历智能匹配系统：AI技术助力高效招聘
本文详细介绍了简历智能匹配系统的开发过程，从数据收集、预处理、特征提取到模型匹配和结果展示，每一步都提供了详细的代码实例。通过使用TF-IDF、Word2Vec和BERT等技术，我们能够有效地将求职者的简历与职位描述进行匹配，从而提高招聘效率。未来，随着自然语言处理技术的进一步发展，简历智能匹配系统将变得更加智能和高效，为企业和求职者提供更好的服务。
解决ie8下background-size不兼容问题
如果容器大小与背景图大小一致，页面显示无问题，如果不一致，则会出现问题，background-size失效，解决方法： background: url(../img/img.png) no-repeat center center; background-size: 100% 100%; background: none\9; filter: progid:DXImageTransform.Mi...
ZYNQ工业级串口方案：AXI UART 16550扩展RS-485实战（自动方向控制+Linux驱动）
可以轻松扩展出多路工业级串口。但常规方案需要手动控制收发方向（DE/RE引脚），存在实时性差、CPU占用高等痛点。本文从硬件逻辑设计到Linux驱动开发，完整实现了ZYNQ平台的RS-485工业通信方案。，解决了传统方案实时性差的痛点。所有代码均经过实际项目验证，可直接用于生产环境。：尝试将此设计扩展为多协议兼容接口（支持RS-422/RS-232切换）！等特性，依然是现场总线通信的首选。，通过硬件逻辑+Linux驱动协同设计，实现零延迟切换。在工业自动化、能源电力等场景中，RS-485凭借。
华为OD机试 新系统真题 【数字系统转换器】
华为OD机试 新系统真题【数字系统转换器】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题【数字系统转换器】多语言题解。
IE不兼容background-size属性解决办法（使用filter）
background: url(imgurl) no-repeat; background-size: 100% 100%; filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='imgurl', sizingMethod='scale'); 背景上面的元素被覆盖，无法点击。 解决：设置需要显示的元素的pos...
Open3D 进阶（32）渐进三角网(PTD)地面滤波
渐进三角网地面滤波算法（Progressive TIN Densification, PTD）是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法，旨在从复杂场景中精确分离地面点，以生成数字高程模型（DEM）。
解决IE8,7下设置背景图片 background-size 不支持问题
css3中，background-size不支持ie8以下的版本，为了解决问题。在网上找了一个htc文件. （backgroundsize.htc） https://github.com/louisremi/background-size-polyfill 页面直接引用： div{ background:url(img/背景.png) no-repeat; ...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
IE8兼容background-size:cover
方法1：background-image: url('file:///F:/test/images/flashbg.jpg'); background-size: cover;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='file:///F:/test/images/flashbg.jpg',sizingMeth
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
背景图片在IE8浏览器的平铺
当给页面设置背景图片时，我们习惯性的会如下设置，由于背景图片在IE8下不能平铺，因此这样设置无法兼容IE8浏览器的，不能得到我们想要的效果 &amp;lt;div id=&quot;login_bg&quot; class=&quot;login_bg&quot; &amp;gt; &amp;lt;style type=&quot;text/css&quot;&a
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
background-size设置背景图片自适应 在ie8下失效的问题
遇到的问题是 ：有一个div ，div用绿色框体现。然后通过js控制框的大小，实现动态的改变div的大小。 （放大缩小窗口，div跟随变大变小。） 设置了div的css属性 background-image：url(http://i1.piimg.com/1949/c777d079f3fb68ec.png); background-size：cover； 通过浏览器使用发现，div框
解决IE8不兼容 background-size
IE8下，使用background-size适应盒子大小时不兼容，效果如下图： 网上找资料，说添加如下代码可以兼容IE8 filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='/Style Library/hry/images/logo.png',sizingMethod='scale'); 于是加...
CSS3 Background-size 详解
CSS3 Background-size 详解前段时间在做关于响应式的页面时，由于要兼容ie8，并且要保证图片等比缩放，且对图中内容的显示有要求，导致无法使用background-size等属性，最终放弃了使用background，用<img>来替代。这样增加了代码量而且看起来很不clean。但是很多情况下用background还是可以达到目的的，并且有解决方案（后面会提到）。下面我就详细讲下bac
html背景图不兼容ie8,关于IE8以下不支持background-size的兼容方案
在指定背景图像适应DIV的宽高时，我们可以使用background-size:100% 100%或者background-size:cover来让背景铺满这个DIV。但是在IE8以下(包括IE 8)这个CSS属性并不受支持。那如何解决呢？IE的AlphaImageLoader滤镜可以解决这个问题，详细可参看https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms532...
css3 background-size:cover IE8不支持 解决办法
因为IE8浏览器这个坑，不支持css3的background-size:cover这个属性，当时有一个很大的图片需要做页面的背景，要适应不同分辨率的电脑，然后就遇到了这个问题 IE8虽然不支持这个属性，但是有一个filter这个属性 个人认为是这样解释：微软Alpha图片加载器 filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaIma
CSS背景图片自适应技术全解析
在响应式网页设计中，背景图片适配是提升用户体验的关键技术。通过CSS的background-size属性，开发者可以实现图片按比例缩放（cover）、完整显示（contain）或精确控制尺寸。结合响应式图片技术和media queries，能够针对不同设备加载最优资源，显著提升页面性能。现代CSS还支持多背景图层叠加、视差滚动等高级效果，而WebP格式和懒加载技术则解决了大图带来的性能问题。这些技术在电商网站、移动端适配等场景中尤为重要，是构建高质量网页不可或缺的技能。
background-size 兼容ie8
吐槽：ie就是一个奇葩，中国的浏览器更是奇葩 最新版本的基本都是支持background-size:100% 100%;但是在ie8中是不支持这个属性的 解决方法： /*background-size兼容ie8，图片地址需要时绝对路径*/ filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader( src='/delta/img
CSS HTML实现背景图片的填充
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/nickwong_/article/details/50806884 CSS实现单张背景图片的填充 实现方式一： 直接使用body元素的background-image属性，多个浏览器兼容，基本满足要求 添加background-color: #22C3AA;在加载图片前显示颜色 BUG：页面太小时下方会留有
两个背景的css写法,[CSS] css的background及多背景设置
问题首先是一个 div 块里需要一张背景，带文本和图案的那种，但是身为容器的 div 是能够随数据的改变而变化长度的，所以一张静态图片不免的会有拉伸和挤扁的状态，尤其是有图案和文本的情况下最为明显.bg {position: fixed;top: 0px;left: 0;width: 183px;height: 1106px;background: no-repeat center/183px 1...
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