基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

ESP-8266通过Wi-Fi进行电机控制 介绍 在这个项目中，您将学习如何通过WiFi使用ESP-8266控制两个直流电动机。 命令可以从任何Web浏览器发送到ESP-8266上运行的Web服务器。 怎么运行的 我们使用数字输出D5，D6，D7和D8来驱动2个直流电动机。 每个输出产生3.3 V电压，并驱动四个半H驱动器（LD293D）之一。 这些驱动器能够切换更高的功率：从4.5 V到36 V，最高600 mA。 小型稳压器（LD1117AV33）通过电池为ESP-8266提供稳定的3.3V。 半H驱动器（LD293D）具有两个输入电压： Vcc1：运行集成电路的电源（5 V） Vcc2：向电机发送的功率（4.5 V至36 V） 在该电路中，每对半H驱动器控制一个电动机。 通过这种方式，我们可以在两个方向（向前和向后）驱动电动机。 LD293D集成了高速钳位二极管，以抑制来自电

MATLAB 保存了一些带有过多上下文信息的匿名函数句柄 - 请参阅 MATLAB 错误 #328733。 在某些情况下，这会在加载函数句柄时使 MATLAB 崩溃（例如，如果保存了一些不支持序列化的大变量或对象）。 此函数提供了一种解决方法 - 它重新创建函数句柄而无需不必要的上下文信息。 目前，有一个限制：未正确包含绑定变量。 例如 x = 1; f = @(y)mod(y,x); f1 = clean_funhandle(f); f(2) 答案 = 0 f1(2) ？？？ 未定义的函数或变量“x”。 ==> clean_funhandle>@(y)mod(y,x) 中的错误 这是因为 x 未在 clean_funhandle 的上下文中定义。 替代版本 f = @(y)mod(y,2); f2 = clean_funhandle(f); 作品。 这里，第二个参数是一个常量，它被

阅读完本读本，您可以掌握如下内容： 描述示波器如何工作 区别模拟、数字存储、数字荧光和数字采样示波器的异同 描述电波的类型 理解示波器的基本控制 进行简单的测量

Web代理服务器 小型Web代理服务器，能够缓存网页。 这是一个非常简单的代理服务器，它仅了解简单的GET请求，但能够处理各种对象-不仅是HTML页面，而且还包括图像。 用于实现的语言是Python 2。 编译服务器 您如何编译服务器 运行代理服务器 使用命令提示符运行代理服务器程序，然后从浏览器请求网页。 使用您的IP地址和端口号将请求定向到代理服务器。 例如，例如 5005是客户端可以访问代理服务器的任意选择的端口号。 唯一的要求是端口号不应与任何保留的端口号一致。 要将代理服务器与单独计算机上的浏览器和代理一起使用，您将需要运行代理服务器的IP地址。 在这种情况下，运行代理时，必须将“ localhost”替换为运行代理服务器的计算机的IP地址。 另请注意所使用的端口号。 您将此处“ 5005”中使用的端口号替换为代理服务器正在侦听的服务器代码中使用的端口号。 硬件设定 可用内存电

智能家居也称智能住宅（Smart Home）。智能家居是以住宅为平台，它将建筑结构与网络通信、信息家电、设备自动化控制进行系统集成。它利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、将与家居生活有关的各种子系统，有机地结合在一起，通过统筹管理，让家居生活更加舒适、安全、有效。 智能家居与传统的家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，而且提供舒适安全、高品位且宜人的家庭生活空间，还可将原来的被动静止结构转变为具有能动智慧的工具，智能家居系统为您提供全方位的信息交换功能，帮助家庭与外部保持信息交流畅通，优化人们的生活方式，帮助人们有效安排时间，增强家居生活的安全性，甚至为各种能源费用节约资金。

公用DBCP监视 监视哪些线程正在使用来自DBCP池的连接，并正在等待连接。 生成一个不错的表以了解正在发生的事情。 用法： 用替换应用程序的commons-dbcp-1.4.jar （重命名它以假装它确实是同一JAR文件） 运行您的应用程序，确保将输出定向到日志文件 在需要时，生成图形： 运行： ./generate-dbcp-graph.sh 等待生成dbcp-connected-by-thread.csv和dbcp-waiting-by-thread.csv 。 使用任何电子表格程序（例如LibreOffice）打开CSV文件，并使用条件格式结束于下表。 要创建以下图形，请为每个CSV创建一个SUM列，并使用电子表格程序的图形功能。 汇编： 下载 解压缩。 将所有文件从patch-for-commons-dbcp-1.4-src目录复制到未压缩的目录中 运行蚂蚁 该产品包括由Apache软件基金会（ ）开发的软件。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

这本书有什么不同： 1、从书名，到大纲，到内容，基本都来自ChatGPT的自述，本人只是负责编辑。 2、整个成书过程只用了2小时不到。 3、同时生成中英文版本。