CameraLink标准学习】的更多相关文章

 CameraLink标准学习…
题记: DICOM医学图像处理专栏撰写已有两个年头,积累了近百篇文章.起初只是用于记录自己科研.工作中遇到的疑难问题,专注于图像处理(主要是医学图像,这也正是专栏名称最初的由来):后来逐渐延伸到了DICOM数据传输方向,专注于医院内影像数据的传输和管理,遂将博文标题按照[DICOM医学图像处理:XXX]和[DICOM:XXX]划分,分别介绍图像处理和数据传输:到最后又添加了开源工具分析部分,诸如DICOM开源实现库(dcmtk.dcm4che.fo-dicom).开源PACS系统(Orthanc…
看到有网上有个项目是要求将浮点数用二进制表示出来,需要用IEEE754标准,查了查维基和深入理解计算机系统,重新学习了一遍浮点数在计算机中的表示和内存中的存储, 先简单的做个笔记,后面需要更深入的理解. IEEE754定义了四种表示浮点数的方式:单精度(32bit),双精度(64bit),延伸单精度(43bit以上),延伸双精度(79bit以上),后两者很少使用,这里讲的是前面两种. 用二进制来表示浮点数分三个部分,以下都已32bit的单精度为例,双精度类似可以推算出来: 三部分为:符号位(si…
昨天遇到一个问题,安卓中mp3默认打开方式的设置,本来如果直接用播放器来查找文件打开没问题,但不知为何播放器只能在历史文件夹中查找,那么在ES文件管理器中找到对应mp3文件后却总是被默认的ES播放器打开,摸索一会儿没找到解决方法后上网搜索,发现是在设置->应用程序->清楚默认设置来处理,思路是要找到已被当成默认打开方式的app,然后在设置.应用程序中找到后点击清楚默认设置来解决. 晚上没事又搜索了很多web开发相关的文章,比如web前端必须要掌握的知识,面试题,常用的框架技术能,发现自己有很多…
<深入理解C++11:C++11新特性解析与应用> <华章科技:深入理解C++11:C++11新特性解析与应用>一共8章:第1章从设计思维和应用范畴两个维度对C++11新标准中的所有特性进行了分类,呈现了C++11新特性的原貌:第2章讲解了在保证与C语言和旧版C++标准充分兼容的原则下增加的一些新特性:第3章讲解了具有广泛可用性.能与其他已有的或者新增的特性结合起来使用的.具有普适性的一些新特性:第4章讲解了C++11新标准对原有一些语言特性的改进,这些特性不仅能让C++变得更强大…
转自:http://www.cnblogs.com/GrayZhang/archive/2011/03/31/learning-html5-doctype.html 上一篇文章主要讲述了HTML文档的构成,同时肤浅地接触了“标签省略”这一概念,本文会从概念上介绍HTML文档中第一个出现的重要元素 - DOCTYPE. 所谓DOCTYPE,最初是XML的概念,即通过一种特定的语法,作为一种元数据,来描述XML文档中允许出现的元素,以及各元素的组成.嵌套规则等.具体的概念可以在WIKI中中得到一个更…
前期接口设计用的是Vivado18.3+Modelsim10.6,逻辑综合及版图生成的环境是Ubuntu16,逻辑综合用的工具Design Compiler,生成版图用的工具是Encounter. 下面是关于我做的CameraLink接口的ASIC逻辑综合和版图设计流程,重点介绍了逻辑综合过程: (1)CameraLink接口实现 (2)功能仿真 (3)逻辑综合 (4)布局布线及版图生成 (5)后仿真 1.CameraLink接口实现 1.1.接口设计 Camera Link接口标准是数字相机和…
摘自:http://blog.csdn.net/zdwzzu2006/article/details/4334791 Linux 基础 Linux 基础 Linux安装专题教程 Linux中文环境 Linux-从菜鸟到高手 鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇(第二版) Ubuntu Linux入门到精通 Linux标准教程 Linux指令速查手册 Linux标准学习教程 Red Hat Linux 指南:基础与系统管理篇 Red Hat Fedora Core Linux 基础应用与配置管理  …
Kernighan和Ritchie的<The C Programming Language>(中译名<C程序设计语言>)堪称经典中的经典,不过旧版的很多内容都已过时,和现在的标准C语言相去甚远,大家一定要看最新的版本,否则不如不看.另外,即使是最经典最权威的书,也没有办法面面俱到,所以手边常备一本<C语言参考手册>是十分必要的.<C语言参考手册>就是<C Reference Manual>,是C语言标准的详细描述,包括绝大多数C标准库函数的细节,…
用神经网络识别手写数字 人类的视觉系统是是大自然的奇迹.考虑下面手写数字序列: 大多数人能够轻易地是识别出是504192.在我们大脑的每个半球都有一个基础的皮质,这就是我们熟知的V1区,它包含了14亿个神经元,并有着数十亿级的神经元连接.然而人类地视觉不仅包含V1区,同时还有一系列地视觉皮质--V2,V3,V4,V5--它们进行着复杂地图像处理.我们头脑携带着一个超级计算机,经过数百万年的进化,能够很好地适应视觉的世界.识别手写数字并不容易.但是,我们人类惊人地擅长将我们所见之物转化成脑中有意义…