本帖最后由 fugan2 于 2019-11-20 18:39 编辑 HP-EliteDesk-800-G4-35W-desk-01.jpg (174.9 KB, 下载次数: 0) 2019-11-17 17:52 上传 这台机子已经用了有半年了，直到最近才有机会拍些图片，可能有些许瑕疵，请多多担待。 原厂配置 主机&#x…

1、内容简介 略257 2、内容说明 1、RSSI定位方法 基于接收信号强度RSS(Receive Signal Strength)[57]方法通过三个及以上己知位置的锚节点来测量移动节点发射的信号场强强度，从而通过己有的传播损耗模型来估算移动节点距锚节点的距离，从而实现位置测量…

一、客户需求 客户一台HP EliteDesk 880 G2 TWR台式机，想更换一块固态盘，于是即到哥带了一块固态盘上门给客户更换固态盘，重新安装系统。 更换完固态盘后，准备重新给客户安装系统。 客户的台式机型号是：HP EliteDesk …

我们在编写IO代码的时候，有的时候真的是对对java IO那种模板化的代码感到厌倦，而且写出来的代码，很臃肿丑陋。像下面这样的代码： public void readFile(String filePath) {FileInputStream fis null;InputStreamReader inReader …

一. 原理 UWB测距的基本原理是三条消息的收发，也即Poll, Response, Final三条消息，通过读取时间戳，然后确定时间差，从而计算距离。 对应的代码（官方例程）： 二、调试过程的问题 由于涉及到两…

UWB DS-TWR（ Double-sided two-way ranging）双边测距为啥是乘法？？ 公式： 我们先看单边 Single-Sided Two-Way Ranging (SS-TWR) 单边很好理解。 symmetric double-sided TWR (SDS-TWR)对称的双边测距 再看双边

3基站对1标签进行测距的流程如下： 1、标签发起测距poll，等待3个基站的回应resp；依次收到3个基站的resp后，发送携带时间戳的final； 2、基站等待poll；收到poll后，发送resp，再继续等待final；收到final后，提取时间戳，计算距离；每个基站都是上述流程 1、发起方发送的轮…

UWB测距过程很简单，两个设备（A和B）。设备A先发送，设备B等待接收 设备A 发送 P 给 设备B，此时读取时间戳，也可以等收到应答再进行读取，发送时间戳和接收时间戳都会保留最新一次，只要…

惠普商务台式机在专业领域口碑一直强势，其优良的结构设计与出色的稳定性素来为用户所青睐。今天的拆机要为大家带来的是——HP EliteDesk 800 G4 TWR。这款商务台式机内部做工到底如何？今天我就为大家带来答案。 按照惯例先为大家介绍一下这款产品的外观…

简介 •测距、定位和数据传输。 •利用双向测距（TOF）测量或单向到达时间差（TDOA）到达时间差，误差在10cm，经过一定的滤波可以达到更低。 •跨越 3.5 GHz 至 6.5 GHz 的 6 个 RF 频段。 •支持 110 kbps&…

目录 1、TWR交互协议详解 2、通用测距帧格式 3、Poll message 4、Response message 5、Final message 1、TWR交互协议详解 在双向范围中使用了三条消息：轮询消息、响应消息和最终消息。这些消息的详细格式记录如下。这些消息遵循IEEE消息编码约定，但这些消息不是标准化的…

文章目录 前言1. 单边双向测距（SS-TWR, Single Side - Two Way Ranging）1.1 测距方式1.2 误差分析 2 双边双向测距（DS-TWR, Double Side - Two Way Ranging）2.1 测距方式2.2 误差分析 参考文献 前言 TOF（Time Of Figh…

UWB定位的3种算法：TWR、TOA和TDOA算法 文章目录 UWB定位的3种算法：TWR、TOA和TDOA算法UWB定位技术一、TWR定位算法二、 TOA定位算法三、 TDOA定位算法相关链接 UWB定位技术 UWB 定位原理和卫星导航定位原理相类似，由多个定位基站和定位标签组…

AlexNet 介绍 AlexNet 架构 首先论文中的原始图像大小有误，应该是 227 * 227，但是作者写成了 224 * 224。 第一层：原始图像大小为 227 * 227 * 3（长宽为 227 像素，rgb三通道）。使用的卷积核大小为 11 * 1…

AlexNet经典网络由Alex Krizhevsky、Hinton等人在2012年提出，发表在NIPS，论文名为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，论文见：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/imagenet.pdf &#xf…

文章目录 1. AlexNet 简介2. AlexNet 的 PyTorch 实现 1. AlexNet 简介 2006 年，研究人员成功利用 GPU 加速 CNN，相比 CPU 快了 4 倍。2012 年，由谷歌 Hinton 率领的团队提出新的卷积神经网络 AlexNet，在 ImageNet 2012 的图片分类…

目录 背景介绍 简介 研究意义 图像分类问题简介 技术发展趋势 Relu: dropout 训练阶段 softmax与交叉熵 测试阶段 衡量标准 1.摘要 2.引言 3.数据集 4 架构 4.1 ReLU非线性 4.2 多GPU训练 4.4 重叠池化 4.5 整体架构 5 减少过拟合 5.1 数据增强 5.2 失活(Drop…

AlexNet模型来源于论文-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，作者Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E.Hinton. 转载自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/42914388 1. 前言 在2010年的 Imag…

【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 【声明】本文的主要内容来自博客园，链接为https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html，在此基础上删改…

AlexNet 论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural N…