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TinkerCAD 火警工作坊 - 查找我们的 TinkerCAD 研讨会代码，我们将使用温度传感器...

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简介：
本工作坊利用TinkerCAD平台和温度传感器教授基础编程与电子知识。参与者将通过在线研讨会探索火灾报警系统的构建原理，提升问题解决能力。 查找我们TinkerCAD研讨会的代码-TinkerCAD-FireAlarm-Workshop。我们将使用温度传感器、气体传感器以及LED和蜂鸣器。观看我们的YouTube演示：

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  • TinkerCAD 火警工作坊 - 查找我们的 TinkerCAD 研讨会代码，我们将使用温度传感器...
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    本工作坊利用TinkerCAD平台和温度传感器教授基础编程与电子知识。参与者将通过在线研讨会探索火灾报警系统的构建原理，提升问题解决能力。 查找我们TinkerCAD研讨会的代码-TinkerCAD-FireAlarm-Workshop。我们将使用温度传感器、气体传感器以及LED和蜂鸣器。观看我们的YouTube演示：
     
  • 教程：在此，我们将呈现我们的研讨会系列“用于图像处理和机器学习的C++”，包括演示文稿及代码示例。那里有图...
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    本教程系列聚焦于“图像处理与机器学习中的C++应用”，通过详细讲解与实际代码示范，帮助学员掌握关键技术与实践技巧。 欢迎使用CBICA的C++学习资源。在这里，我们将展示我们的研讨会系列“用于图像处理和机器学习的CPP”，其中包括演示文稿和代码示例。 这些课程涵盖了各种基于C++开发并已成为行业标准的库：医学成像、计算机视觉与机器学习等领域均有涉及，并且提供了详尽的文档资料（尽管需要一定的C++经验，主要是对语法的理解）。我们的教程面向的是那些拥有基本图像处理及机器学习知识但刚刚开始接触使用C++编程的人士（可能有Python或MATLAB的经验）。 重点在于如何利用这些理论背景快速地用CPP创建算法原型，并将其扩展为有价值的软件包。我们将在确定主题时提供更多的教程，欢迎通过适当渠道与我们联系获取建议和解答问题。
     
  • DNN训练Matlab代码-DNN_WMMSE：再现我们DNN研究工作的代码
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    DNN_WMMSE是用于重现基于深度神经网络（DNN）的研究工作成果的MATLAB代码库，专注于改进无线通信中的信号处理技术。 DNN_WMMSE[更新]：此代码已过时，请参考我们的Python版本。用于重现我们在深度神经网络研究方面工作的MATLAB代码。只需运行“main.m”，即可获得高斯IC案例的结果；要获取其他部分的结果，可能需要进行一些调整。我们还提供了一些预训练的函数来展示表格1和2中的结果。 为了使用本代码，请先安装NeuronNetworkToolbox和DeepLearningToolbox。该代码已在MATLAB 2016b版本上成功测试过。 参考文献： [1] 孙浩然，陈向义，史清江，洪明义，肖夫，Nikos D. Sidiropoulos。“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络。”1.0版--2016年9月 作者：Haoran Sun
     
  • ESP32-Temp:我们将利用此芯片内置的温度传感器进行测温，无需额外硬件支持。
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    简介：ESP32-Temp是一款基于ESP32芯片的便捷测温工具。它充分利用了该芯片集成的内部温度传感器，实现了高效、精准的温度测量功能，用户无需增添任何外部设备即可轻松获取周围环境或系统本身的实时温度信息。 我们打算使用ESP32-Temp芯片来测量温度。由于ESP32芯片内部集成了温度传感器，因此无需额外的外部模块就可以进行温度检测。
     
  • 我们理解CJTAG
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    CJTAG是一种用于调试和编程复杂设备的标准接口。本文将深入探讨其工作原理和技术细节，帮助读者全面理解这一重要技术。 CJTAG协议的工程解读。1149.7协议文本较为复杂，而关于CJTAG的相关资料较少，因此这篇文章是一份很好的资源。
     
  • Tinkercad 项目
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    Tinkercad项目是一个在线三维建模平台，旨在通过简单的拖拽操作帮助用户轻松创建各种设计模型。无论是初学者还是专业设计师，都能在此平台上发挥创意，制作独一无二的作品。 Tinkercad是一个在线设计平台，用户可以在此创建并分享3D模型项目。它提供了直观易用的界面，适合初学者快速上手进行创作。通过使用各种形状与工具，使用者能够构建复杂的三维物体，并将其导出为多种格式以便进一步加工或打印。 该软件还支持电路设计功能，允许用户模拟电子元件的工作情况以测试创意想法的有效性。此外，Tinkercad社区提供了丰富的教程和示例项目供学习参考。
     
  • 我们将std::shared_mutex的速度提升至原来的10倍
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    我们成功地将std::shared_mutex的性能优化了十倍，极大地提高了多线程环境下读写操作的效率和系统的整体吞吐量。 标题“我们使std::shared_mutex快10倍”揭示了一个关于C++多线程并发编程的优化案例。其中，std::shared_mutex是C++11引入的一种互斥锁，用于支持读写锁机制，允许多个读者同时访问共享资源而只允许一个写者进行操作。 描述中的“在x86_64 CPU上生成的原子操作和C++11内存屏障以及汇编程序指令”暗示了优化涉及到了底层硬件特性和编程语言标准的高级特性。以下是一些可能涉及到的关键点： 1. **原子操作（Atomic Operations）**：在x86_64架构中，CPU提供了如CMPXCHG这样的原子操作指令，这些指令可以在不引发数据竞争的情况下更新内存位置值。优化可能利用这些原语来减少锁的开销。 2. **内存模型与内存屏障（Memory Model and Barriers）**：C++11定义了多线程环境下数据同步的行为和内存模型，并使用内存屏障确保特定操作顺序，防止编译器或处理器对指令进行重排序。优化可能包括更精细地控制这些特性以减少不必要的同步开销。 3. **汇编编程（Assembly Programming）**：直接用汇编写锁机制可以深入利用硬件行为。例如，自旋锁或者自适应自旋锁可能会被用来替代std::shared_mutex从而提升效率。 4. **无锁编程（Lock-Free Programming）**：尽管std::shared_mutex已经是线程安全的，但使用无锁数据结构进一步提高并发性能是可能的。这种技术可以避免竞争条件并减少锁定开销，虽然实现起来较为复杂且容易出错。 5. **锁消除（Lock Elision）**：优化还可能包括在确定不会发生冲突的情况下完全移除锁机制。这通常需要对数据访问模式有深入了解和分析。 6. **多线程优化策略**：除了改进std::shared_mutex本身，还可以通过改善如线程调度、工作窃取和负载均衡等多线程设计来提高程序性能。 7. **硬件特性利用（Hardware Feature Utilization）**：x86_64架构提供了如TSX这样的事务性内存特性，可以用来实现更高效的锁机制。优化可能涉及这些特性的使用以进一步提升效率。 提供的文件包括基准测试代码、相关文档和可能的优化后共享锁实现等资源。通过分析这些内容，我们可以深入了解具体的优化过程和技术细节。 总之，这个案例展示了如何利用对底层硬件和C++11并发特性深入理解来提高多线程程序性能，特别是针对std::shared_mutex进行了显著提升。这对于提高应用程序运行效率以及研究并发编程领域具有重要意义。
     
  • 我们的Flappy Bird游戏.rar
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    我们的Flappy Bird游戏是一款充满挑战性的休闲益智游戏。玩家需控制一只小鸟越过障碍物，考验反应与耐心，简单规则下隐藏高难度技巧，带来无尽乐趣和成就感。 Flappy Bird小游戏：代码包含详细注释；简单易懂。阅读要求：1.具备基本C语言知识即可，最多涉及数组知识点。2.需在EasyX官网下载EasyX库。
     
  • Bridge_TS01_模拟器（我们自行研发的手机模拟器）
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    Bridge_TS01 模拟器是由我们自主研发的一款高效便捷的手机应用运行软件，它完美复刻了智能手机的操作体验，让用户在电脑上也能轻松享受移动设备上的各种应用程序和游戏。 Bridge是一款我们自行开发的协作多任务手机操作系统。TS01是基于Bridge系统打造的一款支持TD功能的3G手机，尚未上市销售。另外，为了便于在PC端进行测试与模拟操作，我们也研发了名为Bridge_TS01_Emulator的手机模拟器软件。