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QT QString 转 QByteArray 16进制
Qt 中 16进制格式 保存成Qstring，然后转换成 QByteAarray 1 QString str("01 00 01 00 05 00 d0 07 00 00 d0 07 b8 0b 00 00" 2 " b8 0b 00 00 00 00 d0 07 00 00"); 3 QByteArray ba; 5 ba = QByteArray::fromHex(str.toLatin1()); 输出结果 ba: &点定位（五）：处理退化情况·续(Point Location: handle degenerate cases)
点定位（五）：处理退化情况·续 1. 代码分析1.1 斜切处理1.2 端点处理1.3 虚梯形 2. 案例展示4. 附录：代码4.1 算法4.2 数据结构 5. 参考资料6. 免责声明 1. 代码分析 1.1 斜切处理 那对于之前“假想”斜切的实现，我们应该如何做呢？是否需要单独写一个比较方法呢？其实是没有必要的基于FPGA的简易乘法器设计
核心思想是进行因式分解，因式分解之后移位运算，最后再作加法运算，如下所示： 1 module cheng_fa( 2 input clk , 3 input rst_n , 4 5 input从零开始设计RISC-V处理器——ALU的优化
系列文章目录 （一）从零开始设计RISC-V处理器——指令系统 （二）从零开始设计RISC-V处理器——单周期处理器的设计 （三）从零开始设计RISC-V处理器——单周期处理器的仿真 （四）从零开始设计RISC-V处理器——ALU的优化 文章目录 系列文章目录前言一、加法器的设计二、移位器的设计三np.random使用与小结
一、np.random.choice np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从数列a中随机选择size个元素，replace为True表示选出的元素允许重复。p为元素被选中的概率数列 a = np.arange(10) n1 = np.random.choice(a,5) n2 = np.random.choice(a,5,replace=False) printHEVC——Intra Picture Prediction at frequency domain with Neural Networks
1.Prediction简介 在传输能力和存储能力有限的情况下，对流媒体和存储视频的需求越来越大。这差异是研究高压缩效率的视频编码技术的驱动力之一。 在这方面的一个基准是最先进的高效视频编码(HEVC)标准，它使用基于块的架构。对于每个块，使用预测编码。因此，当一个视频信号的随机梯度下降法
随机梯度下降法的思想 每次更新权值不再利用整个数据集，而是随机选择其中1个样本。随机梯度下降法使用的是近似梯度，走的缓慢，相比于梯度下降法，不是那么容易陷入到局部最优中 python实现 import numpy as np import random x1 = np.array([2104, 1600, 2400, 1416, 3000]) x2 =2021-09-20
python日历打印算法 题目打印样式如下判断某年某月某日是星期几的函数判断是否是闰年函数打印日历函数这里附上python转义字符表 题目 在指定位置完成函数编写，根据年和月，打印该月的日历。（计算某一天是星期几的公式见Python表达式问题求解实训）。试题中已定义了三个函数，请【Numpy】numpy.random.uniform均匀分布
numpy.random.uniform函数的用法 numpy.random.uniform()函数其他随机数产生函数1、numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')2、numpy.random.random_sample(size=None)3、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)4、numpy.random.randn（d0,d1,...,dn) n单周期CPU
一、设计思路 1、CPU的意义 CPU是计算机的核心，因为它是计算机指令的处理单元。 计算机体系结构包含两个方面，一个方面是指令集，一个方面是硬件实现。指令集是计算机被定义拥有的执行指令，计算机通过支持指令集的运行，来完成计算工作并为程序员编程服务。硬件实现则是具体的硬件去实Matlab-基于模型不确定补偿的RBF网络机器人自适应控制仿真
在众多机器人控制算法中,基于模型的计算力矩控制方法是十分有效的,其操作性能也是相当优秀的.然而,这种控制算法必须面对两大难题.第一,必须实现对机器人动力学模型的快速计算第二,必须事先精确了解机器人的动力学模型,因为计算转矩算法在模型未知的情况下鲁棒性较差.但是在实FPGA学习-7：较为复杂的组合电路 下
之前我们学会了如何写一个全加器 有了全加器我们就能制造出16位加法器等众多运算器 接下来我们来写个加法器和乘法器 简单的8位加法器如下： module Adder8( input[7:0] Ai, input[7:0] Bi, input Ci, output Do, output[7:0] Yo ); wire[6:0] ds; //8个全输入信号上升沿或者下降沿检测 Verilog代码
如图所示，当检测下降沿时，初始化两个寄存器为高电平；当检测上升沿时，初始化两个寄存器位低电平。当输入信号变化时候，只能在下一个时钟周期检测得到。 下降沿检测： 1.输入信号打两拍 2.第一拍的信号取反和第二拍进行与运算 reg uart_rxd_d0; reg uart_rxd_d1; //wir频域滤波
频域滤波： (前提)二维傅里叶变化卷积性质： f(x,y)是空间域信号，F(u,v)是频域信号 h(x,y)是系统冲击函数，H(u,v)是冲击函数频域形式。有: f(x,y)*h(x,y)=F(u,v)×H(u,v) f(x,y)×h(x,y)=F(u,v)*H(u,v) 空间域卷积对应频域乘积， 空间域乘积对应频域卷积 一．频率滤波python爬虫把url链接编码成gbk2312格式过程解析
1. 问题 抓取某个网站，发现请求参数是乱码格式， 这是点击 TextView，发现请求参数如下图所示 3. 那么=%B9%FA%CE%F1%D4%BA%B7%A2%D5%B9%D1%D0%BE%BF%D6%D0%D0%C4是什么东西啊 解码后是 =国务院发展研究中心 代码实现：详细的频域滤波学习笔记（5）--常见的频域滤波器
1.频域滤波的一般步骤 基本的滤波公式有如下形式： 其中F(x,y)是输入图像f(x,y)的DFT，H(u,v)是滤波函数（也成为滤波器，或者滤波传递函数），g(x,y)是滤波后的输出图像，它是由前两者乘积的IDFT得到的。 频域滤波的步骤可以总结为以下几点： ①给定一幅大小为M✖N的输入图像f(x,y[转译][马基 杰斯特(MarkeyJester) 摩托罗拉68000 入门教程] 伍 - 程序流程控制 | 1. PC (Program Counter) 程序计数器
注意：本文经过原作者授权转译，转载请标明出处 原文地址：http://mrjester.hapisan.com/04_MC68/Sect05Part01/Index.html 条件允许建议阅读原文，网上非中文资料还是较多，当作锻炼英文岂不美哉 翻译若有不足之处欢迎批评指正 译文： "勇敢的反义词不是懦弱，而是从众，即便是一只死鱼也能随[转译][马基 杰斯特(MarkeyJester) 摩托罗拉68000 入门教程] 肆 - 正负 指令 | 9. DIVU 和 DIVS 指令
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无线网传感定位技术（WSN）： 原理： RSSI定位：通过已知坐标位置的peer通信来得到节点间的RSSI值，再通过定位算法得到坐标位置 Shadowing模型：P（d） = p (d0) +10nlg(d/d0)+x p(d)：实测距离为d（m）的时候路径消耗 p(d0):参考距gamit安装带锁问题
gamit安装 首先win10下虚拟机运行有问题，尝试或网上各种方法，如http://www.xitongcheng.com/jiaocheng/win10_article_48832.html http://www.winwin7.com/JC/15510.html 如有解决方法，请不吝赐教，谢谢 https://blog.csdn.net/jst100/article/details/100594756这里有解决vm黑屏SDRAM/DDR是怎么寻址的？
SDRAM/DDR是怎么寻址的？ 为了读取特定单元格的数据，在寻址时要首先确定是哪一个bank，然后在这个选定的bank中进行行列的寻址。在实际工作中，bank的地址与相应的行地址是同时发出的，此时这个命令称之为"行有效"或者“行激活”。在此之后，发送列地址寻址命令和具体的操作命令（读或写），这两个8点按时间抽取的基2 FFT的Verilog实现
这是第一次用Verilog写FFT，代码写得很烂，但是基本功能还是能实现的。希望走过路过的大佬能够多多指出不足，提出改进方向，也欢迎同学们向我提出所有让自己感到困惑的内容，大家一起进步。话不多说，祭出代码。整个工程已上传至我的网盘，大家如果需要可以私聊我，开源精神，一切共享。 首先是FFTlinux 使用indent格式化代码
indent是一个代码整理工具,能够方便快速的将代码格式化. 这是我较习惯的代码风格,网上还有很多其他的 参数: -nbad -bap -bbo -nbc -br -brs -c33 -cd33 -ncdb -ce -ci4 -cli0 -cp33 -cs -d0 -di1 -nfc1 -nfca -hnl -i4 -ip0 -l75 -lp -npcs -nprs -npsl -saf -sai -saw -nsc -nsJZOJ4605. 排序（线段树合并与分裂）
题目大意： 每次把一个区间升序或降序排序，最后问一个点是什么。 题解： 如果只是问一个点，这确乎是个经典题，二分一下答案然后线段树维护01排序。 从pty那里get到了可以用线段树的合并与分裂实时地维护整个序列。 考虑一次排序就把这个区间的数搞到一个线段树上，在根处标记是正的还是反