GH60是geekhack论坛上一帮键盘爱好者自行设计开发制作的一款60%键盘，GH60是完全面向DIY玩家的，（我的理解是）主要为了满足各种玩家对于自己想要的layout的追求。

pcb 电路板 opencv 检测 一个正式项目所用

易语言PCB电路板制作源码 系统结构:子程序1,鼠标移动,鼠标,ClientToScreen, ======窗口程序集1 | | | |------ _画板1_鼠标位置被移动 | | | |------ __启动窗口_创建完毕 | | | |------ 子程序1 | | | |----

该文档记录了50个使用51单片机来实现的PCB应用电路的实例练习题

启动PCB编辑器→确定电路板的尺寸→装载封装元件库→装载网络表9元件布局、布线→自动/手动布线→查看3D视图。

软性印刷电路板(Flexible Printing Circuit；FPC，简称软板)，是以具有可挠性基材制成之印刷电路板，因其具备可挠性，可在有限空间及特殊形状的产品中进行三度空间立体配线，使产品符合轻、薄、短、小之需求，因此...

问题：一个数字图像处理的matlab程序，输入拍摄好的简单pcb板图片（例如左图），和altium designer软件中的pcb设计图（例如右图），对比两者后显示出检测结果：哪里短路，断路（即因刻板机精度问题导致线路间粘连...

（本人大约有五年的电子设计经验，从小白开始自学，画过自己也数不清多少电路板，应该够答此题吧。另外，结尾新增干货哦）～—————————————————————— 个人认为题主（或与题主有类似疑问的知友...

PCB集成电路封装知识全解析rar,本文介绍了集成电路封装的作用和要求，封装类型、名称和代号，以及陶瓷封装、塑料封装和塑料扁平封装等封装方式的详述。

对于刚拿回来的新PCB板，我们首先要大概观察一下，板上是否存在问题，例如是否有明显的裂痕，有无短路、开路等现象。下面一起来学习一下

随着科技的不断进步，人们生活水平的不断提高，智能手机技术、可穿戴电子技术的不断发展，智能化、轻薄化、小型化成为了主流，消费者对产品的质量要求也会越来越高，那么作为生产厂家对于内在的PCB线路板的质量控制...

在电路设计中，一般我们很关心信号的质量问题，但有时我们往往把电源...因为电源完整性直接影响最终PCB板的信号完整性。电源完整性和信号完整性二者是密切关联的，而且很多情况下，影响信号畸变的主要原因是电源系统。

双层板改四层，电路设计优化，电容降低高度容值加大；2.新增电流监测，霍尔效应监测；3.优化尺寸；4.优化原理图说明，让原理图更加清晰易懂；5.新增OLED 利于调试，提供测试代码测试。电子设计大赛，飞思卡尔,...

C51和430的源码 Protel格式的原理图和PCB图纸 ISO14443资料 Mifare卡片资料 还有一些其他资料 共享无罪，不要让那些分少的人下不到。

获得国际专利认证的空气净化器全套设计解决方案，原理图+PCB+主控板源代码，非常完整

印制导线的宽度主要由铜箔与绝缘基板之间的粘附强度和流过导体的电流强度来决定。一般情况下，印制导线应尽可能宽一些，这有利于承受电流和方便制造。导线间距等于导线宽度，但不小于1 mm，否则浸焊就有困难。...

MINI型 UWB 室内定位开发模块电路图及PCB和源码开源 UWB Node 是一款体积小的 UWB 室内定位开发模块，采用 STM32F411CE 芯片以及 DWM1000 模块，板上有九轴惯性传感器、气压计，并规划电池电压检测功能，预留...

本文主要讲了几点关于如何看懂电路板电路的方法，希望对你的学习有所帮助。

NVDIA 显卡 原理图和PCB 源文件。 NVDIA_显卡_原理图和PCB_源文件 是cadence allegro 画的，版图完整，做硬件的哥们儿，有福了，已量产，有BGA,HDMI DVI,DDR3,PCIE——16X 等等各种工业标准量产封装库直接调用，呵呵...

AD17及PCB绘制总结前言AD17安装破解步骤常用快捷键一些注意事项常用汇总如何制作封装库如何导入已有的库文件如何修改元器件的封装如何编译原理图如何确定板子的外形如何添加定位孔如何挖凹槽修改铜区与走线之间的...

CADENCE高速电路板设计与仿真(原理图与PCB设计-第4版)的第一部分

STM32指纹密码锁电路图及PCB，整个项目已经完全调试通了，到手可以直接用的，原理图也是可以直接用的。

蓝牙通信的源码与PCB电路原理图，主要应用于软硬件结合开发

爱心灯源码 心形流水灯 爱心灯原理图 爱心灯源码 爱心灯PCB

书名： Cadence高速电路板设计与仿真（第6版）——原理图与PCB设计 作者： 周润景,李艳,任自鑫 使用说明： 原版书籍配套源代码。 下载链接：第6版源代码 ...

基于STC15W4K61S4的微型四轴原理图PCB源码，是基于STC15W4K61S4的

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

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