NephSystem N390转换iOSAndroid设备成1的EPC第二代级的RFID读写器

最新推荐文章于 2019-06-14 15:27:18 发布
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NephSystem科技推出了N390 IRF精灵，这款设备能够瞬间将iPhone、iPad或Android设备转换为支持ISO18000-6C UHF EPC Gen2标准的RFID读写器。它重量轻、成本低、功耗低，适用于供应链、仓库管理、门禁控制、资产跟踪等多种应用场景。

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NephSystem N390转换iOSAndroid设备成1的EPC第二代级的RFID读写器 　　Nephsystem技术，射频识别(FID?技术的领先供应商，宣布其新的N390 IRF精灵的UHF Gen 2 RFID阅读器的登场/ writer.NephSystem科技的N390 IRF精灵的RFID适配器瞬间转换的iPhone，iPod，iPad或者Android的基于设备(智能手机/平板电脑等)转换为EPC CLASS 1第二代RFID读取器/写入器以ISO 18000 - 6C的UHF EPC Gen 2标准/协议的完全访问权限，包括标签的读取，写入等 　　N390 IRF精灵带来的UHF Gen 2 RFID技术的iOS和Android设备(如iPhone / ipad公司/ iPoad / Android智能手机等)的电源，具有重量轻，成本低，功耗低的特点。 N390可以在很多场景下需要的RFID技术，包括供应链，仓库管理，门禁控制，资产跟踪，鉴定人等使用 　　N390 IRF精灵采用3.5mm标准音频接口上的iPhone / iPod / iPad和基于Android的设备作为之间的主要通信接口。这确实是一个即插即用的设备和NO需要连接的任何其他电缆或适配器，使其工作。 　　N390 IRF精灵的主要特点： 　　- 紧凑设计 - 内置可充电锂电池 - 超低能耗 - 可通过Micro USB数据-Up工作长达6-8小时，每次完全充电30厘米的阅读距离，经常EPC Gen 2标签
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AndroidBLE之RSSI读取
12-14
android 读取RSSI值（连接后），（扫描回调产生的RSSI在我的博客里有详细讲解）http://blog.youkuaiyun.com/mapeifan/
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HX9809U-L超高频读写器： 读写器厂家提供SDK，采用动态链接加载的方式。方式如下`： 1.头文件定义相关变量 class CUHFDlg : public CDialog { // Construction public: CUHFDlg(CWnd* pParent = NULL); // standard constructor ...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
点sun小白ctkqiang_WangZhongZhi_62936_1753627160067.zip
LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
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基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
信捷PLC与HMI驱动的印刷机设备程序：四步进电机控制与汽缸印刷系统的开发与学习
08-11
信捷PLC与HMI驱动的印刷机设备程序，涵盖四个步进电机控制（X、Y、Z三向抓取定位放置系统）和分度转盘定位系统。程序包含详细的注释，便于理解和维护。信捷PLC采用标准工业编程语言，确保高稳定性和可靠性；HMI界面设计直观易用，增强了操作便捷性。该程序适用于表盘和电路板等印刷设备的开发，支持自动化生产和提高生产效率。 适合人群：工控爱好者、印刷设备开发者和技术人员。 使用场景及目标：①用于表盘和电路板等印刷设备的开发；②作为工控爱好者的学习参考资料；③提升自动化生产能力，优化生产流程，降低成本。 其他说明：该程序不仅为实际生产提供了技术支持，同时也帮助工控爱好者提高技术水平和实践能力。
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08-11
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前端开发基于Vue 3的任务管理应用前端工程化实践：从项目初始化到CI/CD全链路详解文档的主要内容
08-11
内容概要：本文详细介绍了“任务管理应用”作为前端工程化实战项目的具体实施方案，涵盖了从项目初始化到持续集成与持续交付（CI/CD）的全链路实践。项目采用Vue 3（Composition API + `<script setup>`）、Vite、TypeScript等现代技术栈，并结合Tailwind CSS进行样式管理，Pinia用于状态管理，Axios封装HTTP请求，以及Vitest和Cypress分别负责单元测试和端到端测试。
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08-11
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光伏并网逆变器全链路解析：原理图、PCB设计、源码及元器件明细表
08-11
光伏并网逆变器的设计与实现，涵盖功率接口板、主控DSP板、驱动扩展板的原理图和PCB设计，以及相关源码和元器件明细表。特别关注了关键组件如IGBT缓冲电路、LCL滤波器、运放滤波电路、隔离电源设计等的具体参数选择和设计技巧。同时，深入探讨了MPPT算法优化、环流抑制算法及其仿真分析，提供了丰富的实战经验和理论依据。此外，还强调了散热设计和PCB布局的注意事项。 适合人群：从事电力电子、新能源领域的工程师和技术人员，尤其是对光伏并网逆变器感兴趣的开发者。 使用场景及目标：帮助读者全面掌握光伏并网逆变器的设计流程和技术要点，适用于产品研发、项目实施和技术培训等场景。目标是使读者能够独立完成类似项目的开发和优化。 阅读建议：建议读者结合提供的原理图、PCB文件和源码进行实践操作，重点关注关键技术和设计细节，逐步理解和掌握整个系统的运作机制。
mmexport1754918341962.jpg
08-11
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08-11
内容概要：本文档详细介绍了基于OpenCV的计算机视觉项目开发指南。首先概述了OpenCV作为开源计算机视觉库的重要性及其应用领域，接着阐述了OpenCV的安装方式和多语言支持。文档重点讲解了图像预处理（灰度转换、滤波去噪、边缘检测）、特征提取与匹配（如ORB算法、BFMatcher等）、目标检测与识别（结合深度学习模型如YOLO）、图像分割与轮廓检测（阈值分割、GrabCut算法）、视频处理与运动跟踪（卡尔曼滤波器、Meanshift算法）等核心技术。最后通过智能安防监控系统的实战案例展示了OpenCV的应用，并讨论了性能优化与部署的方法。; 适合人群：对计算机视觉感兴趣的初学者、有一定编程基础的技术人员以及希望深入了解OpenCV应用的开发人员。; 使用场景及目标：①学习如何使用OpenCV进行图像预处理、特征提取、目标检测等基本操作；②掌握结合深度学习框架进行目标检测和识别的技术；③了解视频处理与运动跟踪的实际应用场景；④优化和部署OpenCV项目以满足实时性和高效性的需求。; 其他说明：文档不仅介绍了理论知识，还提供了具体的实战案例和性能优化建议，有助于读者全面理解和掌握OpenCV的应用技巧。
mininet+ryu实验-网络算法实现（二）MST-Kruscal算法
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