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hx711ad转换模块的整理工作已完成,并包含自带历程数据。同时,历程数据已进行修改。

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简介:
ad转换模块HX711的资料、代码以及固件库的开发历程,其显著优势在于具有高精度,能够达到24位的测量精度;然而,该模块的转换速度相对较慢,存在一定的局限性。

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  • HX711AD
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    本篇文档记录了对HX711AD转换模块从搜集资料到实际操作的全面整理与个性化改进过程。 AD转换模块HX711资料包括代码和固件库历程。优点是精度高(24位),缺点是转换速度慢。
  • 项目经验,大
    优质
    这份简历专注于展示个人在大数据领域内的丰富经验和专业技能,特别强调了与数据处理、分析相关的项目经历。适合寻求大数据相关职位的专业人士使用。 大数据详细项目简历: 离线项目:用户行为标签的智能气象服务系统 个人职责: 1. 运用Flume采集源数据,并将其存放于Kafka消息队列中。 2. 采用Kstream框架对数据进行初步清洗与变换,使用Java API将数据导入HBase。 3. 使用Hive集成Hbase,执行ETL操作以进一步处理和清理数据。 4. 协助团队成员利用Hive提取特征值,并运用Spark ML构建预测模型。 5. 参与模型检验及随机森林算法的调优工作。 6. 编写脚本段落件将数据导出至MySQL数据库中,使用Tableau工具进行可视化分析。同时参与编写Oozie任务调度脚本,实现自动化的工作流调控。 实时项目:实时气象数据展示大屏搭建 个人职责: 1. 与客户沟通确定需要在显示屏上展示的指标、计算逻辑及对应的数据源情况,并明确更新频率要求。 2. 根据客户需求使用Flume进行日志信息的实时采集,将收集到的信息存储于Kafka消息队列中。 3. 利用Spark Streaming对数据执行清洗、加工和处理操作,形成最终展示指标并将其存入MySQL数据库供前端开发团队使用。 4. 分析数据结果以提取有效信息,并提出书面或口头形式的指导性意见与结论。此外还参与小型气象站及自动化监测系统的安装工作,在现场负责布置传感器和其他设备布点任务。
  • CCPD2020集(划分标注)
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    CCPD2020数据集是一套经过细致划分和标注的车辆牌照识别数据集合,专为提升车牌检测与识别技术精度而设计。 CCPD2020数据集包含以下内容: 1. det_datasets:包括“train”、“val”、“test”的数据及其对应的det_label。 2. rec_datasets:对车牌图片进行了切分,并将标注信息写在了rec_label中。 此外,还提供了划分数据集所需的代码。使用方法是调整好路径环境后运行.py文件即可得到完整的划分和标注信息。拿到该数据集后,只需修改txt文件中的路径信息就可以直接使用其中的标注和图片。如果需要扩展数据集,则按照文档提供的格式进行补充添加即可。 数据集结构如下: ``` datasets: |----label |--------test |------------crop_imgs |--------train |------------crop_imgs |--------val |------------crop_imgs |--test |--train |--val |--unzip_ccpd2020.py ```
  • 6000张图片车辆集,所有标注.xml文件
    优质
    这是一个全面的车辆图像数据库,内含6000张高质量图片,每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件,便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作,并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型,其识别准确率高达99.8%。
  • 猫狗图片
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    这段数据集包含了经过标注和分类的猫与狗的图像,适用于训练机器学习模型识别宠物种类。 使用tflearn训练的猫狗识别模型所需的.npy文件已经处理好,可以直接用于搭建模型。
  • QT与搜索
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    本程序为一款高效的数据管理工具,专门针对QT开发环境设计。它提供了一套完善的历史数据存储、管理和快速检索解决方案,并采用模块化结构以支持灵活扩展和便捷集成。 针对历史数据管理部分的个人总结模块化程序设计如下: 该程序可以直接复制粘贴使用,无需花费精力去理解各个功能的具体实现思路,非常适合快速编写与组装项目。 主要功能包括: - 历史数据查看; - 多种模式的历史数据筛选搜索:支持根据日期时间、指定人员和特定信息进行搜索等。 此外,在原有基础上新增了人员管理模板的功能。
  • 基于BP神经网络Matlab分类序(测试有效)
    优质
    本简介提供了一个基于BP神经网络的数据分类Matlab程序,内含完整数据集与代码,经验证成功运行,适用于学习和应用BP神经网络进行数据分类的研究者。 基于BP神经网络的数据分类matlab程序使用的是Matlab R2020版本编写,能够绘制出训练集及测试集的结果图以及各自对应的混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是在1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家们提出的一种概念。这是一种根据误差逆向传播算法进行训练的多层前馈型人工神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。基本BP算法包括信号从前向传播以及误差从后向反传两个过程:即在计算输出时是从输入到输出的方向进行;而在调整权重和阈值的时候,则是由输出端开始向输入端方向逆推。 正向传播过程中,输入信息通过隐含层作用于网络的输出节点,并经过非线性变换产生相应的输出。如果此时的实际输出与预期结果不匹配的话,系统就会转入误差反传阶段进行修正。在误差反传时,将各层产生的错误信号从输出端逐级向前传递至输入端,同时把这些误差分配给各个单元以调整其权重值。 通过不断学习和训练来减小网络的总误差,并最终确定与最小化期望结果相对应的最佳参数(即权重和阈值)。当达到目标后,该神经网络就能够对类似的新样本数据进行有效处理并输出最优化的结果。
  • 实验使用地图集,括小规为txt格式
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    本数据集专为实验设计,包含多种规模的地图信息,并特别提供若干小规模图数据,便于研究与测试,所有内容均已转化为易于处理的TXT格式。 实验使用的地图数据集包含小规模图数据,并已转换为txt文件格式。
  • MySQL万年
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    MySQL完整万年历数据库是一款全面记录和管理日期信息的实用工具,适用于各类需要长期时间数据存储与查询的应用场景。 1970年至2100年的详细万年历数据包括农历、节气、财神方位、宜忌事项以及星座和天干地支等内容。