转自https://blog.csdn.net/acang301/article/details/50471067?locationNum=12 一.Windows无法正常驱动USB-Blaster 解决办法:自行手动安装驱动, 参考文章:http://blog.csdn.net/chengbozhe/article/details/47335391 不再赘述. 二.Quartus无法识别USB-Blaster 解决办法:Step1:检查任务管理器是否出现 jtagserver.exe,如果没有

最近需要做个小作品,用到了Quartus 18,本人采用vhdl语言进行的开发,过程如下. 1.点击新建一个工程 ​ 2.选择工程保存的路径,填写工程名称 ​ 3.选择工程类型为空的工程 ​ 4.不添加任何文件,直接点next ​ 5.选择设备类型,一定要进行选择,否则后面编译仿真时可能会出错 ​ 6.EDA Tools Settings中的仿真工具选择modelsim-altera,格式选择vhdl ​ 7.点击Finish ​ 8.点击新建文件,选择vhdl file ​ ​ 9.编写vhd

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示对图片中的人像,进行面部检测. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit //导入要使用的CoreImage框架 //该框架提供了强大和高效的图片处理功能. //用来对基于像素的图像进行分析.操作和特效处理 import CoreImage class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() {

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

环境:本人使用的Quartus 18 Prime Standard Edition 1.新建一个vmf文件 ​ 添加Node或者Bus ​ 2.点击Processing->Start->Start Test Bench Template Writer,那么在"工程文件夹/simulation/modelsim"路径下就会生成一个.vht后缀的文件(可能会因个人设置不同而路径不同). ​ 3.将"工程文件夹/simulation/modelsim"路径下的

1.项目需求描述 通过订单号获取某系统内订单的详细数据,不需要账号密码的登录验证,但有图片验证码的动态识别,将获取到的数据存到数据库. 2.整体思路 1.通过Selenium技术,无窗口模式打开浏览器 2.在输入框中动态输入订单号 3.将图片验证码截图保存到本地 4.通过Tesseract-OCR技术去本地识别验证码转化为文字 5.将获取的验证码输入输入框 6.点击查询获取列表数据 3.功能实现 1.下载并安装Google浏览器,安装Google驱动chromedriver.exe,获取安装路径

python_way,day3 一.集合 二.函数 三.三元运算 四.lambda 五.python的内置函数 六.字符转换 七.文件处理 一.集合: 1.集合的特性: 特性:无序,不重复的序列 如果定义的时候有重复的,就会自动的去重 2.创建: se = {'} se=set()        功能: #转换: li=[1,2,3] s1=set(li) 转换一个列表为集合 #原理就是调用了set __init__构造方法,就是做了一个for循环. 操作: set.add() #添加,只能一个

学习语义分割反卷积网络DeconvNet 一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参数,只有290万,提升了性能 摘要 提出了一个创新的语义分割算法,反卷积网络.网络前几层用VGG16的结构.反卷积网络由反卷积层和反池化层组成,他们来实现像素级别的语义分割.我们把网络应用于输入图像得到每个结果,再将所有结果组合起来构成最终的语义分割图.这个方法可以降低现有的基于组合深度卷积网络和类别

约定: 所有的初始化权值范围,如下,就是说更换激活函数的情况,没有过大的调整初始权重. if(randomMode==1): numpy.random.seed(seedWih) self.wih = numpy.random.rand(self.hNodes, self.iNodes)-0.5 numpy.random.seed(seedWho) self.who = numpy.random.rand(self.oNodes, self.hNodes)-0.5 else: numpy.ran

1.浏览器 1.1 浏览器窗口大小位置 driver.set_window_size(self, width, height, windowHandle) 将某个窗口设置为固定大小 driver.set_window_position(self, x, y, windowHandle) 将某个窗口移动到指定的位置 driver.set_window_rect(self, x, y, width, height, windowHandle) 将某个窗口设置为固定的大小移动到指定的位置 driver

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语

<Android传感器高级编程> 基本信息 原书名:Professional Android Sensor Programming 原出版社: Wrox 作者: (美)米内特(Greg Milette)    (美)斯川德(Adam Stroud) 译者: 裴佳迪 丛书名: 移动开发经典丛书 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302340775 上架时间:2013-12-3 出版日期:2013 年11月 开本:16开 页码:481 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设

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常量,字段,构造方法   常量 1.什么是常量 ​ 常量是值从不变化的符号,在编译之前值就必须确定.编译后,常量值会保存到程序集元数据中.所以,常量必须是编译器识别的基元类型的常量,如:Boolean,Char,Byte,SByte,...,...,...,UInt64,Single,Double,Decimal,String.另外,C#是可以定义非基元类型的常量的,前提是值必须为null. public sealed class SomeType { public const SomeType

1 DOM简介 1.1 定义 DOM就是文档对象模型,是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言(HTML或者XML)的标准编程接口.W3C已经定义了一系列的DOM接口,通过这些DOM接口可以改变网页的内容样式和结构. 1.2 DOM树 文档(document):一个页面就是一个文档 元素(element): 页面中所有的标签都是元素 节点(node):网页中所有的内容都是节点(标签节点.属性节点.文本节点.注释节点等) DOM把以上内容看作是对象 2. 获取元素 2.1 获取元素的方法: 根据ID获

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统

Quartus II USB-Blaster驱动解决 之前安装Quartus II 13.0,但FPGA开发板链接的USB-Blaster链接无法被Quartus识别,改装Quartus II 11.0,使用配套光盘提供的USB-Blaster仍然不能被识别,参考他人的解决方法后,添加软件路径下的bin64/jtagserver.exe允许穿过防火墙,卸载已安装驱动并使用软件路径下的USB-Blaster驱动使得问题得到解决,问题产生原因为驱动版本不匹配.

前言 centos6.8下su用户下可以识别到用户的板子,能正常下板,而普通用户下无法探测到用户板子. 需要配置一下usb-blaster,不然的话,虽然quartus软件能识别,但是无法探测到FPGA板子而无法使用. 流程 新建 /etc/udev/rules.d/51-usb-blaster.rules文件,加入以下内容: # USB-Blaster SUBSYSTEM==", SYMLINK+="usbblaster" 以上.

Lecture 18—Photo OCR 应用实例:图片文字识别 18.1 问题描述和流程图 Problem Description and Pipeline 图像文字识别需要如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类(Character classification)——确定每一个字符是什么 如果用任务流程图来表达这个问题,每一项任务可以

QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 http://blog.csdn.net/u010718606/article/details/50148261 NLTK中对于很多自然语言处理应用有着开箱即用的api,但是结果往往让人弄不清楚状况. 下面的例子使用NLTK进行命名实体的识别.第一例中,Apple成功被识别出来,而第二例并未被识别.究竟是什么原因导致这样的结果,接下来一探究竟. In [1]: import nltk In [2]: tokens = nltk.word_toke