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linux socket实现网络聊天室(一):服务器和客户端对话

1.服务器端#include#include#include#include#include#include#include#include#define SERVPORT 3333#define BACKLOG 10#

#服务器#linux#网络
RK3588+AI+FPGA图像处理硬件算法加速解决方案

RK3588是瑞芯微新一代旗舰级高端处理器,具有高算力、低功耗、超强多媒体、丰富数据接口等特点。搭载四核A76+四核A55的八核CPU和ARM G610MP4 GPU,内置6.0TOPs算力的NPU。

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#人工智能#fpga开发
自主移动机器人AMR控制器设计与试验(一)

在机器人的长期运行中,尤其在室外场景下,环境变化给机器人运行带来。鲁棒性,但价格高昂,相较而言成本更低的视觉传感器更受青睐。位是根据传感器信息计算机器人的位姿,是关于机器人“在哪里”的问题;利用视觉传感器信息完成两方面的任务:一是构建环境地图并进行定位,为导航提供全。与人眼类似,视觉传感器对这些变化尤为敏感,结构变。基于数据采集车,采集了一系列的传感器。化在图像上往往表现为物体变化,而外观变化则往

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#ui
国产化NI虚拟仪器高精度数据采集卡控制器进口替代方案

CompactDAQ是一种经济高效的台式测量方法。您可将针对特定传感器的调理I/O模块与针对DAQ应用进行优化的软件结合使用。高通道数分布式DAQ应用台式测试和测量混合传感器测量在CompactDAQ系统中,机箱通过USB或以太网连接到PC,机箱上可插入一个或多个调理I/O模块,以直接连接传感器。CompactDAQ控制器提供多个款型,可以运行Windows系统,也可以运行实时操作系统来实现独立运

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【国产虚拟仪器】基于JFM7K325T(复旦微FPGA)的高速数据采集平台

华为海思的HI3531DV200是一款集成了ARM A53四核处理器性能强大的神经网络引擎,支持多种智能算法应用,集成多路MIPI视频接口,突破了数字接口视频输入的性能瓶颈,高性能的H.265视频编解码引擎,使得传统视频图像处理的算法效果和性能得到进一步的提升。板载功能强大的FPGA处理器,主要完成视频图像的预处理算法,板载1GByte超大容量的DDR3 SDRAM数据缓存,最大支持12GByte

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#fpga开发
【国产虚拟仪器】基于 ZYNQ 的电能质量系统高速数据采集系统设计

设计网格叠加函数和波形叠加函数对画布缓存区的数据进行实时读取。,经过模拟多路复器输入转换电路完成模拟信号到数。在画布中取长方形区间作显示波形的幅值和传播时间。可以通过修改波形起始位置参数改变波形区域的大小。模式相对简单模式有着更高效的数据传输特性。任意函数发生器提供所需的信号进行实验。通过对串口终端打印出来的数据进行分析。通过对比现有高速采集系统的设计方案。充分满足了系统设计的实时性和高精度。需要

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#fpga开发
运动控制机器视觉智能制造上位机定制方案

智能视觉检测系统是针对自动光学检测(AOI)应用而提供的系统解决方案。视觉系统的特点是性能优,低功耗,智能控制,使用寿命长。搭载全新的Intel® Core™处理器,AIISG 视觉检测系统能提供更好的计算和图形能力。另外,AIISG系列具有丰富的I/O接口,可为视觉检测应用提供PoE和USB 3.0版本的相机控制器。研华的视觉系统主要应用于包装检测,标签检测,水质检测,校准检验及其他需要依赖机器

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#制造
AM62X+FPGA+AD+vxworks实时操作系统数据采集处理解决方案

处理器操作系统VXWORKS存储接口•PrPMC接口•1个USB2.0•3路RMII•1路RS485•1路IRIGB•1路RS232调试接口。

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#fpga开发
ZYNQ+AD8285高速毫米波雷达数据采集系统设计

分别是采样控制模块,寄存器功 能配置模块,三线制SPI接口模块。为满足如今毫米波雷达 低功耗小型化的指标要求,同时保证数据接口的。各 项动态参数达到设计要求,验证了该高速采集系统 设计的合理性。转换率的情况下,相邻两个采样点的时间 间隔约为13.8ns。与控制前端发射芯片的同 步采样功能,寄存器功能配置模块通。公司的ZYNQ采集系统,具有高集成度,高可靠性的特。然后,测试多通道与数据的对应关系,P

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水库监管AI视觉算法与边缘计算盒子

周界传统采用红外对射,误报较高,因此引入区域入侵算法,可去除动物、树叶等其他因素干扰,识别电子围栏或禁止闯入区域内的人员非法闯入异常行为。基于河道漂浮物容易通过水流的影响,被推在河道周围的岸边,因此通过对河道周围的垃圾堆放24h实时识别,目的提高治理河道垃圾的时效性且减少环保工人的工作量。识别河道场景下,水表面是否有漂浮物(生活垃圾、水浮莲植物等),通过算法24h识别,目的提高治理河道垃圾的时效性

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#人工智能#算法#边缘计算
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