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    DW1000的SPI速率

    经过好几个平台迁移DW1000的折磨,总结一下。...一、速率对DW1000的影响主要有两个: 1、MCU的运行速率; 从STM32、nrf、gm技术、sifli等MCU,总结经验是,MCU的运行主频只要高于48MHZ,少打印串口log,以及少用memcpy...等耗时操作,对dw1000的操作是不会存在性能瓶颈的。...2、SPI通信速率; SPI速率主要是SPI主频,官方代码中port_set_dw1000_slowrate 速率大概在2MHz;port_set_dw1000_fastrate高速速率可以配到18MHz...二、上面两个的速率对dw1000操作的影响: 1、单次测距时长,也就是从发送P帧,接收A帧,到发送F帧,整个测距时长可能会很长,对吞吐量有要求的产品来说,就成了性能瓶颈了,绝对影响基站的吞吐量; 比方CSDN

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    dw网站建设css样式边框设置方法是什么?dw网站建设流程是怎样的?

    各类网站层出不穷,包括公司网站、企业网站以及交友网站和婚恋网站等,在网站开发团队和程序员的共同协作下,能够完成网站建设和网站内容填充工作,dw是一款功能丰富、性能强大的网页制作软件,dw网站建设css样式边框设置方法是怎样的...dw网站建设分为哪些步骤? dw网站建设css样式边框设置方法是什么? 1、边框属性设置。...dw网站建设流程是怎样的?...dw网站建设包括规划结构、搜集素材以及建立站点和CSS样式分析等步骤,规划结构就是指将网站规划为不同版块和页面,包括首页、订单交易和确认页面、商品购买链接等,使用dw工具建立站点,需要新建文件夹用作网站根目录...关于dw网站建设css样式边框设置方法就讲解到这里,dw网站建设还涉及到页面切片以及内容设计等步骤,需要使用PS软件进行页面切片,要根据网站结构设计内容框架。

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    更加精细的OpenPose DW Openpose

    OpenPose DW的架构 OpenPose DW是在传统的OpenPose架构基础上进行改进的,主要包括两个关键方面的优化:深度和宽度。...关键点识别的精度提升 OpenPose DW通过深度和宽度的优化,取得了关键点识别精度方面的显著提升。 首先,深度优化使得OpenPose DW能够学习到更复杂的姿态特征表示。...OpenPose DW可以更好地适应不同尺度的人体,同时对于姿态中的细节变化也更加敏感。这使得OpenPose DW在不同拍摄条件下都能保持较高的准确性和稳定性。...在体育分析中,OpenPose DW可以用于评估运动员的姿态和动作,提供训练建议和性能优化。 然而,OpenPose DW在实际应用中还面临一些挑战。...首先,对于复杂场景和动作,OpenPose DW仍然存在一定的识别误差。其次,OpenPose DW需要大量的计算资源和高效的算法实现,才能在实时性要求较高的应用中发挥其优势。

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    图像风格迁移_图像风格迁移算法

    ,具体来说就是提供一张风格图像,将任意一张图像转化为这个风格,并尽可能保留原图像的内容(否则就成了艺术创作了…) 图像的风格迁移只是目的,实现图像风格迁移的手段是多种多样,所谓条条大路通罗马。...传统的图像风格迁移;基于神经网络的图像风格迁移和基于对抗生成网络的图像迁移。...纹理建模方法的相关研究解决了图像风格化迁移的第一个大问题:如何对风格图中的风格特征进行建模和提取。然而,如何将风格和内容混合然后还原成一个相应的风格化结果呢?...根据一个训练好的前向网络能够学习到多少个风格作为分类依据,这里可以将这一类算法再细分为单模型单风格(PSPM)、单模型多风格(MSPM)和单模型任意风格(ASPM)的快速风格化迁移算法。...该算法的核心思想是把通过 VGG 网络提取到的风格特征与风格化网络中的多个尺度的中间层的 feature map 通过提出的 Inspiration Layer 结合在一起,相当于将风格特征作为信号输入到网络中来决定要风格化成哪一个风格

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    风格迁移

    风格迁移 导语 本节学习来源斯坦福大学cs20课程,有关本节源代码已同步只至github,欢迎大家star与转发,收藏!...dataset = dataset.map(_parse_function) 风格迁移 风格转移是一种模型,其中使用两个图像将一个图像的样式应用于一个图像。 下图是Deadpool图片: ?...如果将这两个图像应用于风格迁移模型,则可以将毕加索的Guernica图片样式应用于Deadpool图片。也就是说,它看起来如下图所示: ? 在该模型中定义了两个重要的损失。...Style loss 图像风格与创建图像样式之间的样式丢失。 ? 此模型的优化器可将两个损失最小化。 ? 实现过程将描述如下。 学习输入值而不是权重。 使用相同的变量进行共享。

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