背景 买了个Arduino的旋转编码器模块,配合STM32定时器的编码器模式实现了旋转角度以及圈数的计数.这种旋转编码器我能想到的实际应用场景暂时只有实体音量旋钮,鼠标的滚轮等,所以只实现了计数.阅读Arduino关于该编码器的介绍,该编码器还可以实现旋转的速度.加速度的计算.应该算是算法层级的吧,还没做到实际应用,暂时不深究,本篇仅仅对旋转编码器的原理以及STM32编码器接口模式的配置使用方法做个简介. 正文 编码器分类: 按工作原理:光电式.磁电式和触点电刷式: 按码盘的刻孔方式:增量式和绝

自编码器是一种很好的降维技术,它可以学习到数据中非常有用的信息.而收缩自编码器作为正则自编码器的一种,其非线性降维效果非常好,并且它的过程可以通过流形知识来解释. 基础知识 1.自编码器 自编码器是一种降维的技术,由编码器和解码器两部分组成,架构图如下.编码器 \(f\) 用来输出降维后的表示 \(h\),而解码器 \(g\) 则通过最小化代价函数从编码器的输出 \(h\) 来重构原始的输入 \(x\),输出 \(r\). 编码器 \(f\) 和解码器 \(g\) 的内部结构是一个仿射函数(线性

介绍 旋转或编码器是一个角度測量装置. 他用作精确測量电机的旋转角度或者用来控制控制轮子(能够无限旋转,而电位器只能旋转到特定位置).其中有一些还安装了一个能够在轴上按的button,就像音乐播放器的控制button.Some of them are also equipped with a pushbutton when you press on the axis (like the ones used for navigation on many music controllers). 它们

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形编程+仿真编程) 实验四十:360度旋转增量编码器模块(KY-040) EC11旋转编码器 也叫开关编码器.旋转编码器,EC11系列编

一.RTMP推流:用户可将RTMP视频流推送到阿麦提供的打流地址.地址格式类似于: rtmp://livepush.myqcloud.com/live 现在可以支持哪些直播源?和那些直播软件?推流参数如何设置?如何用手机推流? 凡是可以通过以上直播协议加入的直播源都可以.从类型上,可采用如下具体方式: 1.视频设备如高清摄像机等 —— RTMP推流模式 该类型设备如果具备HDMI视频输出接口,均可以通过视频RTMP编码器(或直播卡.直播盒)直接通过推流方式加入.您可以启用推流模式获取腾讯云提供的

前言 WCF作为通迅框架可以很容易地实现对消息的压缩,且方法不止一种,主要解决方法主要有以下四种: 1.通过自定义MessageEncoder和MessageEncodingBindingElement 来完成.具体的实现,可以参阅张玉彬的文章<WCF进阶:将编码后的字节流压缩传输>: 2.直接创建用于压缩和解压缩的信道,在CodePlex中具有这么一个WCF Extensions: 3.自定义MessageFormatter实现序列化后的压缩和反序列化前的解压,详见WCF大师Artech中的

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个

不得不说,之前一年学习的内容基本上在第一章中都有所涉及,而且还讲了很多不知道知识.看完第一张对多态和继承都多了一些体会.在1.4前面的都有很认证的看过,也在vs上面验证了一下.然后也明白了.NET到底是什么,..NET就是微软的一个梦想,一个统领各种语言和平台的梦想,与其说是梦想,不如说是野心. 废话不多说,开始总结此次的收获. 在最最基础的变量的定义和输出中,感觉是重新认识了var这个定义的意义,之前也看到过,但是不知道是这么的全. var age=30; Type ageType=age.G

背景 在seq2seq中,一般是有一个encoder 一个decoder ,一般是rnn/cnn 但是rnn 计算缓慢,所以提出了纯用注意力机制来实现编码解码. 模型结构 大部分神经序列转导模型都有一个编码器-解码器结构.这里,编码器映射一个用符号表示的输入序列(x1,...,xn) 到一个连续的表示z = (z1,...,zn). 根据z,解码器生成符号的一个输出序列(y1,...,ym) , 一次一个元素. 当生成下一个时,消耗先前生成的符号作为附加输入. Encoder and Decod

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

前几天,修电脑主析就捣鼓刷BIOS,结果刷完黑屏开不了机,立刻意识到完了,BIOS刷错了.就从网上查资料,各种方法试了个遍,什么用处都没有.终于功夫不负有心人,找到了编码器,知道了怎么用.下面看看具体用法: 先买了一个便宜点的编码器: <ignore_js_op> 把刷错的BIOS芯片先拆下来:<ignore_js_op> 把芯片放到编码器上: 再找一台电脑,我的笔记本派上用场了,下载编码器的驱动程序和编码器软件:  <ignore_js_op> <ignore_

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[谷歌机器翻译破世界纪录]仅用Attention模型,无需CNN和RNN. 评价:         NTM的成熟体DNC竟然达到了这种能力,不知道进化成完全体会是什么样子.竟然在机器翻译的准确率上超过了已经公布的所有模型,不愧是最接近现阶段最接近图灵机的有限图灵机.         在数码宝贝中,我最喜欢的是阿和的加布兽进化的究极体数码宝贝--钢铁加鲁鲁,其使用的武器绝对

https://blog.csdn.net/yizhizouxiaqu/article/details/52233673 5.参数选项 如果没有特殊声明,所有的数字参数都以一个字符串代表数字的形式作为输入参数接收,所有的数字参数都会带着一个SI前缀单位,例如’K’, ’M’或者’G’. 如果 ‘i’被追加到SI的首字母,完整的字母会被当做i的二进制倍数解释,倍数需要乘以1024,而不是乘以1000.追加 ‘B’到SI单位的前面倍数是8.下面几个参数的用法都是作为数字的后缀,例如’KB’,’MiB

Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn

2017 年,Geoffrey Hinton 在论文<Dynamic Routing Between Capsules>中提出 CapsNet 引起了极大的关注,同时也提供了一个全新的研究的方向.今日,CapsNet 的作者 Sara Sabour.Hinton 老爷子联合牛津大学的研究者提出了胶囊网络的改进版本--堆栈式胶囊自编码器.这种胶囊自编码器可以无监督地学习图像中的特征,并在无监督分类任务取得最佳或接近最佳的表现.这也是胶囊网络第一次在无监督领域取得新的突破. 一个目标可以被看做是一

Network Motif 文献调研 概述:Network motifs,可以认为是网络中频繁出现的子图模式,是复杂网络的"构建块".有两篇发表在science上的论文给出motif比较权威的解释:① MILO, Ron, et al将motifs描述为:recurring, significant patterns of inter-connections. ②BENSON et al. 将motif描述为:The most common higher-order structure

AV1是开放媒体联盟Alliance for Open Media (AOM) 开发的第一代视频编码标准,自推出以来获得了产业界巨大关注和支持.腾讯多媒体实验室也加入进来和其他公司团队一同积极推动AV1编码器的优化和落地,为客户提供高性能和高效率的云端编码服务.本文是对腾讯多媒体实验室专家研究员赵欣老师在「云加社区沙龙online」的分享整理,希望与大家一同交流. 点击链接,查看完整直播回放 一.视频编码的发展历程 视频编码领域国际上有 4 个主流的标准组织: 1. 动态图像专家组(MPEG)

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108573195各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt

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背景 用户在选择用网络传输视频时,传输延迟通常是他们非常关心的数据.集成商在探究如何降低视频传输延时,往往专注于网络本身和视频编码的优化,容易忽略视频解码和播出也是整个视频传输过程中非常重要的环节.本文重点讲述了通过选择显示器类型来降低网络传输过程中的延迟. [测试使用设备] 硬件设备: 1. 视频信号源:企鹅极光盒子(1080P60) 2. 硬件编码设备:Pro Convert HDMI 4K Plus编码器(固件版本V1.0.567) 3. 硬件解码设备:Pro Convert for ND

前言   ffmpeg播放rtsp网络流和摄像头流.   Demo   使用ffmpeg播放局域网rtsp1080p海康摄像头:延迟0.2s,存在马赛克     使用ffmpeg播放网络rtsp文件流:偶尔卡顿,延迟看不出    使用vlc软件播放局域网rtsp1080p海康摄像头:演示2s,不存在马赛克    使用vlc软件播放网络rtsp文件流:不卡顿,延迟看不出     FFmpeg基本播放流程 ffmpeg解码流程   ffmpeg新增API的解码执行流程.  新api解码基本流程如下: