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初号 84 56【FPGA XDMA AXI Bridge 模式】PCIe:BARs 和 AXI:BARs 含义解析
Xilinx的 DMA/Bridge Subsystem for PCI Express IP核中，支持普通的XDMA模式，但是这种模式只允许主机端发起PCIe 读写请求，FPGA内部无法主动发起读写请求，也即FPGA无法主动读写HOST的内存。而该IP核的另一种模式，AXI Bridge模式则支持HOST主动读写，以及FPGA主动读写。该模式下有个参数需要配置，分别是PCIe:BARs以及AXI:BARs。而上述的普通模式只有PCIe:BARs需要配置。下面详细说说这两个参数的含义。
字体号数与像素对应关系
1 英寸=25.4 毫米1 寸=33.3333333 毫米1点（）(PT)(磅)=0.3527毫米=1/72英寸（Office里面的点）
嵌入式音频架构 - AudioWeaver 整体概念
AudioWeaver 是DSP Concept公司推出的基于嵌入式平台的音频框架。由AWE Core embedded processing engine 和 Audio Weaver Designer IDE 组成。 Audio Weaver Designer 有三个版本，ST Edition, Standard Edtion 和 Pro Edtion。 Audio Weaver Designer界面： Audio Weaver 的整体使用架构： AWD算法流文件，AWS配置脚本文件，AWB嵌入式b
OpenXML操作Word的踩过的几个坑
1、Open XML是微软提供的操作word的公共组件，但是只能支持Office2007及以上版本。 2、我这里XML操作的简单结构不涉及单元格等复杂操作，如需复杂操作需自行通过OpenXml Tool查看研究。具体操作结构包括：document 根节点 body paragraph段落 run 如图： 3、格式文本写入body步骤 ： 段属性、Run属性、Run内容、Run写入段中。 代码如...
Zynq7000混合启动方案：QSPI Flash引导与eMMC ext4文件系统部署实战
本文详细介绍了Zynq7000平台的混合启动方案，结合QSPI Flash引导与eMMC ext4文件系统部署，解决嵌入式Linux系统启动可靠性与大容量存储需求。通过硬件连接配置、分区规划、Petalinux工程配置及实战部署步骤，帮助开发者高效实现系统优化，提升启动速度和文件系统性能。
TCP协议中ARQ自动重传的三种实现方式对比（含SACK详解）
本文深入解析TCP协议中ARQ自动重传的三种实现方式，包括停止-等待、回退N步和选择重传协议，特别详细介绍了SACK机制的工作原理和优势。通过对比分析各协议的效率、复杂度和适用场景，为网络通信中的可靠性传输提供了实用的选型指南。
中文字号VS英文字号(磅)VS像素值的对应关系
中文字号VS英文字号(磅)VS像素值的对应关系：八号＝5磅(5pt) ==(5/72)*96=6.67 =6px七号＝5.5磅 ==(5.5/72)*96=7.3 =7px小六＝6.5磅 ==(6.5/72)*96=8.67 =8px六号＝7.5磅 ==(7.5/72)*96=10px小五＝9磅 ==(9/72)*96=12px五号＝10.5磅 ==(10.5/72)*96=14px小四＝12磅 ...
GD32F105RBT6 keil工程模板
创建GD32F105RBT6的keil初始基础工程，未来的所有外设驱动都是基于这个基础工程进行扩展。
HTML中font标签中size属性值对应的像素大小
<font size="6"></font>中的数字可填1-7，分别对应 7:48px 6:32px 5:24px 4:18px 3:16px 2:13px 1:9px
Arduino四足开源机器猫-Opencat（导航贴）
本内容由我和小伙伴共同编写，未经授权，谢绝转载！ 1.项目介绍 2.组装调试教程 （一）Opencat-F （1）资料地址(包含程序代码&&3D打印图纸）： 链接：https://pan.baidu.com/s/1AcVA5jSiOSzRKqEQAomrTA 提取码：szfx （2） （二）Opencat-B （1）组装调试 （2）组装调试注意事项 （3）添加新技能 3.编程 ...
爬虫君子协议-robots.txt协议
文章目录一.定义二.用法 一.定义 robots协议是一种约定俗称的爬虫协议，由网站主人规定了该网站的哪些内容可以爬取，哪些内容不可以爬取，擅自爬取可能承担相关法律责任。之所以称之为君子协议，是因为防君子不防小人，该协议并没有用技术手段实现反爬，只是一个申明。 在网站根目录后输入/robots.txt后即可查看该网站的君子协议 例如访问https://www.douban.com/robots.txt可查看豆瓣网站的君子协议 查看结果如下 User-agent: * Disallow: /subject_
Word字体与像素的对应关系(转)
源：Word字体与像素的对应关系 英文字体的1磅(pt)，相当于1/72 英寸(inch)，约等于1/2.8mm。12PT的字打印出来约为4.2mm。网页中12px的字才相当于12像素。 虽然 四号=(14/72)*96=18.6px 更接近 19px，但是因为 18px 是点阵，所以系统还是优先显示点阵字号的。换句话说：四号=18px 96象素=1英寸 Delphi： Screen.Pi...
卡尔曼滤波器中的Q,R
对于系统状态的估计（滤波结果）所使用的信息来源于两个方面，一个是对系统状态演变模型的了解，包括系统转移矩阵和输入控制矩阵，输入孔质量等，另一方面来自于对系统状态的观测量。从上面公式来看，真正所要滤波得到的结果来自于公式（4）中的系统状态估计值x的某些分量，公式（4）的结果是由公式（1）所得到的状态预测值和来自观测量y计算得到的。所以，在不同算法中，R, Q的取值根据反应的不同量纲，可以有很大的变化，但它们的比值会决定了滤波值应该更多来自于系统模型演化的信息，还是来自于观察信号信息。
AsPose.Words操作相关
往Word中插入相关内容，涉及到了字体大小的问题： 1）几号字对应字号 字号‘八号’对应磅值bai5 字号‘七号du’对应磅值5.5 字号‘小六’对应磅值6.5 字号‘六号’对应磅值7.5 字号‘小五’对应磅值9 字号‘五号’对应磅值10.5 字号‘小四’对应磅值12 字号‘四号’对应磅值14 字号‘小三’对应磅值15 字号‘三号’对应磅值16 字号‘小二’对应磅值18 字号‘二号’对应磅值22 字号‘小一’对应磅值24 字号‘一号’对应磅值26 字号‘小初’对应磅值36 字号‘初号’对应磅值42 2
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
Visio绘图字号大小选择
Visio绘图字号选择
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
word中字体大小（pt）和网页中css设置font-size时用的px大小对应关系
pt与px转换关系为 1px= 0.75pt。 所以word中五号字体（10.5pt）在网页中对应的大小为font-size:14px。（10.5 / 0.75 = 14) 初号44pt 小初36pt...
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")
Word字体大小对照换算表(字号、磅、英寸、像素)
Word字体字号大小不同单位换算表
Word字号和像素的对应关系
对应关系 字号 像素 初号 56px 小初 48px 一号 34px 小一 32px 二号 29px 小二 24px 三号 21px 小三 20px 四号 18px 小四 16px 五号 14px 小五 12px 六号 10px 小六 8px 七号 7px 八号 6px 在使用wordpress的百度编辑器插件（UEditor-KityFormula）时，客户提出要把页面上的像素改成word中的字号。 码云下载地址：https:
word 字号 与 px pt 对应关系
字体 字号 pt px dp sp
字体号数，像素，榜值对应关系
英文字体的1磅，相当于1/72 英寸，约等于1/2.8mm。 12PT的字打印出来约为4.2mm。网页中12px的字才相当于12像素。 虽然 四号=(14/72)*96=18.6px 更接近 19px，但是因为 18px 是点阵，所以系统还是优先显示点阵字号的。 换句话说：四号=18px 中文字号VS英文字号(磅)VS像素值的对应关系： 八号＝5磅(5pt) ==(5/72)*96=6.67 =6px 七号＝5.5磅 ==(5.5/72)*96=7.3 =7px 小六＝6.5磅 ==(6.5/72)*96=
Word排版之字体字号规范
Word排版时不同级的标题采用不同的字体字号会更有层次感，以下就是不同级标题的字体字号规范。 项目 字体 字号 行距 备注 章标题（1级标题） 黑体（Times New Roman） 小二号（18pt） 段前1行，段...
viso中字体pt和WORD里的字号换算关系
viso中字体pt和WORD里的字号换算关系：初号 42pt 小初号 36pt一号 28pt 二号 21pt 小二号 18pt 三号 15.75pt 四号 14pt 小四号 12pt 五号 10.5pt 小五号 9pt六号 7.875pt七...
Word字体与像素的换算关系[转载]
Word字体与像素的换算关系 英文字体的1磅，相当于1/72 英寸，约等于1/2.8mm。12PT的字打印出来约为4.2mm。网页中12px的字才相当于12像素。 虽然 四号=(14/72)*96=18.6px 更接近 19px，但是因为 18px 是点阵，所以系统还是优先显示点阵字号的。换句话说：四号=18px中文字号VS英文字号(磅)VS像素值的对应关系：八号＝5磅(5pt) ==...
Word字体对应的像素
英文字体的1磅(pt)，相当于1/72 英寸(inch)，约等于1/2.8mm。 12PT的字打印出来约为4.2mm。网页中12px的字才相当于12像素。 虽然 四号=(14/72)*96=18.6px 更接近 19px，但是因为 18px 是点阵，所以系统还是优先显示点阵字号的。 换句话说：四号=18px 中文字号VS英文字号(磅)VS像素值的对应关系： 八号＝5磅(5pt) =
Python的Matplotlib——生成符合论文字体、字号要求的图片
论文中，对于插入的图片总有各种各样的要求。尤其是字体和字号。 字体使用最多的就是宋体，但mpl库中没有宋体，需要手动生成宋体的ttf文件。操作方法可参考这篇文章。之后，就可以进行以下操作啦！ 1.字体与字号 将默认字体设置为宋体： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl #默认字体为宋...
Word中字号与公式字体磅值(pt)的对应关系
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