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  • C2837x入门指南

    C2837x入门指南

    F2837x系列的最新 C2000™ Delfino™ 32 位 F2837xD 微控制器 (MCU),为工业实时控制实现最新创新,并设定了全新性能标准。这些最新 MCU 支持双核 C28x 处理功能与双实时控制加速器(也称为控制律加速器或 CLA),可提供 800 MIPS 浮点性能,从而可帮助设计人员为计算要求严格的控制应用开发低时延系统。此外,设计人员还可通过将多个嵌入式处理器整合在单个 MCU 中以降低复杂性,充分满足高级伺服驱动器、太阳能中央逆变器以及工业不间断电源 (UPS) 等需要实时信号分析的应用需求。
  • 数字图像处理 天津理工大学

    数字图像处理 天津理工大学

    介绍各种数字图象处理的算法分析及编程实现技术。 主要内容包括:位图基础、图象的显示、图像的几何变换、图象灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的形态学处理、图像的变换域处理及应用、图像的合成、24位彩色图像处理、JPEG图像的压缩编码。
  • matlab机器学习(英语中字)

    matlab机器学习(英语中字)

    在本视频中,您将跟随Loren Shure快速入门机器学习算法,并了解三种类型的机器学习(聚类,分类和回归): 聚类——将一组事物分成具有不同属性的组; 分类——用于图像中的对象检测,预测性维护和垃圾邮件检测等应用程序; 回归——用于构建模型,以预测给定其他功能的连续体的响应。 本视频用简单易懂的方法讲解机器学习算法中的线性回归、邻近算法(K-NN)、​k均值聚类算法(k-means)、​支持向量机(SVM)、​判别分析、​决策树(Decision Tree)​
  • 高速PCB设计之规则设计以及技巧解析

    高速PCB设计之规则设计以及技巧解析

    什么是规则?各类器件到器件应该控制多少?走线的间距应该控制多少?铺铜的间距应该控制多少?这是很多工程师不清楚的问题所在,这就是规则的魅力。本次直播,从工程师的角度出发,全面解析如何去根据不同的板卡设置不同的规则,规则设置的要点在哪里,让大家可以全面掌握如何在高速PCB设计过程中合理的设置以及利用规则。
    课程标签: PCB
  • 世健KOL: 利用ADBMS1818延长储能系统中的电池寿命

    世健KOL: 利用ADBMS1818延长储能系统中的电池寿命

    风能的季节性,太阳能日出日落的周期性,为了把新能源更好的用起来,必须克服它的波动性,而储能系统在此可以大展伸手。常见的储能站相当于上万个电池在一起,系统对性能、稳定性、安全上的要求可想而知,这其中高性能BMS的关键作用不可或缺。 ADI覆盖整个能源的产生、传输、利用及存储的全过程,通过包括电池BMS在内的系统和芯片技术赋能绿色能源云,让可再生能源的使用更加合理。其最新的高精度18通道电池管理芯片ADBMS1818,可测量多达18个串联连接的电池单元,专门针对储能应用进行了优化的系统设计。 下面,我们将与EEWorld论坛资深网友Littleshrimp一起,探索储能应用背后的硬核技术!
    课程标签: 世健 KOL ADBMS1818
  • Digi-Key: Follow Me 系列(1) 直播回放及答疑记录

    Digi-Key: Follow Me 系列(1) 直播回放及答疑记录

    "Follow me活动”是Digi-Key联合EEWORLD发起的为期一年的“跟技术大咖学技术,完成任务返现报销”活动。2023年共有4期,每3个月技术大咖推荐可玩性与可学性较强的开发板/仪器套件,带着大家实际操作。本次直播带大家上手操作Raspberry Pi Pico W。
    课程标签: Digi-Key FollowMe Raspberry
  • Digi-Key: Follow Me 系列(2) 直播回放

    Digi-Key: Follow Me 系列(2) 直播回放

    "Follow me活动”是DigiKey联合EEWORLD发起的为期一年的“跟技术大咖学技术,完成任务返现报销”活动。2023年共有4期,每3个月技术大咖推荐可玩性与可学性较强的开发板/仪器套件,带着大家实际操作。本次是第二期活动,直播带大家上手操作Adafruit ESP32-S3 TFT Feather开发板。
  • PCB设计流程规范

    PCB设计流程规范

    我们发现很多工程师在PCB设计时不够规范,从开始的布局扇孔,以及到后面规则以及布线的时候都有体现,可能后期板子上面也会因为这些因素影响板子的性能等,我们要做的就是减少这种情况的发生,在设计的时候严格按照设计规范来进行。
    课程标签: PCB layout
  • TinyML and Efficient Deep Learning Computing | MIT 6.S965 Fall 2022

 
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