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- 来自专栏数字IC经典电路设计
边沿检测（上升沿检测、下降沿检测、双边沿检测|verilog代码|Testbench|RTL电路图|仿真结果）
快速导航链接如下： 一、边沿检测原理 数字IC边沿检测是指检测数字信号中从高电平到低电平或从低电平到高电平变化的过程，也就是信号的边缘。 边沿检测在许多数字电路和通信系统中都很重要，因为它可以用来同步信号和数据，提取数据时序和时钟信号，并且能够处理数字信号的快速变化。 如何实现边沿检测呢？最直接简单的方法是对信号进行打拍。 （如下图左）、下降沿检测信号（如下图右）以及双边沿检测信号。 initial begin clk = 0; rst_n = 1; din = 0; #5 rst_n = 0; #5 rst_n = 1; #10 ，就说明检测到了边沿，具体是上升沿还是下降沿可以通过组合逻辑来实现。
9.5K51编辑于 2023-05-24 - 来自专栏FPGA技术江湖
FPGA学习altera 系列 第十四篇 边沿检测设计
项目名称：边沿检测 具体要求：检测输入信号，或者FPGA内部逻辑信号的跳变，即上升沿或者下降沿的检测，当检测到边沿后，发出高脉冲。 由于寄存器可以使信号延时一个时钟周期，我们可以利用这点，来完成信号的边沿检测。 设计代码如下： /* 模块名称：ckeck_edge 模块功能：检测上升沿或者下降沿，检测到边沿后，发出高脉冲。 200 signal = 1'b0;//下降沿 # 200 signal = 1'b1;//上升沿 # 200 $stop; end always # 10 检测边沿是用寄存器来完成的，所以脉冲的输出会晚一个时钟输出，在高频率时钟对低频率信号检测中，没有影响。设计正确。如果还是有不明白的读者可以发邮件到我邮箱或者加群询问。 END
73320发布于 2020-12-29 - 来自专栏脑机接口
双脑协同RSVP目标检测
相比于经典的单人进行快速视觉呈现任务，本文中每次实验都有两个被试同时接受来自同一个屏幕的视觉刺激，并通过Neuroscan Synamps2 系统记录以国际10-20系统脑电极分布的64个电极的脑电数据 相比于单脑而言，双脑对于通道组合变化的敏感度相对较低。单脑模型在通道组合变化时其F1 Score变化较为剧烈，会有超过20%的波动;而双脑模型在通道组合变化时仅有10%左右的波动。 对于双脑目标检测模型取得比单脑目标检测取得更好的效果，本文做出以下解释。 最根本的是信息量的增加。显然,双脑所包含的待识别对象的信息量多于单脑，更多的信息量有助于目标检测的进行。 4 结论 本文在采集的双脑目标检测数据上，将双脑目标检测模型与SVM、xDAWN、EEGNet这三个单脑目标检测模型进行比较，在两位被试都配合实验的前提下，通过双人协作来完成目标检测可以比单人达到更高的精确率与召回率 相比于单被试进行目标检测，使用HyperscanNet进行双脑目标检测的稳定性更好(更小的标准差)。
64320编辑于 2022-08-18 - 来自专栏Python进阶之路
Python双端队列 实现回文检测
文章目录 一、双端队列 二、回文检测 一、双端队列 双端队列 Deque 是一种有次序的数据集，跟队列相似，其两端可以称作"首" 和 "尾"端，但 Deque 中数据项既可以从队首加入，也可以从队尾加入 某种意义上说，双端队列集成了栈和队列的能力。 但双端队列并不具有内在的 LIFO 或者 FIFO 特性，如果用双端队列来模拟栈或队列，需要由使用者自行维护操作的一致性。 定义双端队列，代码实现如下： class Deque: def __init__(self): # 创建空的双端队列 self.items = [] def is_empty 二、回文检测 “回文词” 指正读和反读都一样的词，如radar、bob、toot；中文：“上海自来水来自海上”，“山东落花生花落东山”。 算法实现如下： def palindrome_check(string): # 回文检测 str_deque = Deque() for item in string:
78520编辑于 2022-05-09 - 来自专栏云云众生s
StarlingX 10：支持边缘双栈网络
译自：StarlingX 10: Support for Dual-Stack Networking at the Edge 作者：Steven J Vaughan-Nichols StarlingX StarlingX 10.0 的一个突出特点是其对 IPv4/IPv6 双栈网络的支持。 虽然 StarlingX 长期以来一直支持 IPv6 网络，但直到现在它还不支持双网络栈。 现在，“最新的增强功能现在允许用户在单栈和双栈网络配置之间切换，以允许使用 IPv4 和 IPv6 地址空间，”开放基础设施基金会 (Open Infrastructure Foundation) 的社区总监在 由于 StarlingX 经常被电信公司使用，而它们的 数据中心通常仍然运行 IPv4，而它们的 5G 移动网络依赖于 IPv6，因此这种新的双栈支持是一个宝贵的补充。
67500编辑于 2025-03-01 - 来自专栏玉龙小栈
堆叠技术之堆叠分裂、双主检测
若两台交换机都在正常运行，则其全局配置完全相同，会以相同的 IP 地址和 MAC 地址（堆叠系统 MAC）与网络中的其他设备交互，这样就导致 IP 地址和 MAC 地址冲突，引起整个网络故障，此时可以依靠堆叠的双主检测来避免堆叠分裂后出现双主 双主检测 ? 双主检测 DAD（Dual-Active Detect）是一种检测和处理堆叠分裂的协议，可以实现堆叠分裂的检测、冲突处理和故障恢复，降低堆叠分裂对业务的影响。 DAD 检测方式有以下几种： 1、 业务口直连检测方式： 业务口直连检测方式是指堆叠成员交换机间通过业务口连接的专用链路进行双主检测，如图所示。 业务口直连方式双主检测示意图 ? 2、Eth-Trunk 口代理检测方式： Eth-Trunk 口代理检测方式是指通过堆叠与代理设备相连的跨设备 Eth-Trunk 链路进行双主检测，如下图 所示。 Eth-Trunk 口代理方式双主检测示意图 ? 代理设备可以是一台独立运行的交换机，也可以是一个堆叠系统，即两个堆叠系统之间互为 Relay 代理，如下图 所示。 堆叠之间互为代理示意图 ?
4.7K30发布于 2021-02-24 10FunctionCalling日志检测
之前讲解了什么是Function Calling：Function Calling 特性并不是指模型主动调用函数，而是指会根据用户意图和提供的函数列表选择合适的函数并返回调用函数及所需的参数。
12710编辑于 2026-06-17- 来自专栏R语言交流中心
R语言之双细胞检测工具DoubletFinder
另一种情况称之为新型双细胞，在这种情况下，doublet会构成一个和现有的细胞类型基因表达非常不同的群，而这个新的群会严重影响到后续的分析结果。 其原理是从现有的矩阵的细胞中根据我们预先定义好的细胞类型模拟一些双细胞出来（比如单核和T细胞的双细胞、B细胞和中性粒细胞的双细胞等等），将模拟出的双细胞和原有矩阵的细胞混合在一起，进行降维聚类，原则上合成 “Seurat”) install.packages('hdf5r') install.packages("tidyverse") 接下来我们需要获取实例数据： 数据下载链接： https://cf.10xgenomics.com nextgem_filtered_feature_bc_matrix.h5 1.数据的预处理 library(Seurat) library(DoubletFinder) library(hdf5r) pbmc <- Read10X_h5 sct = T) 5.结果展示 DimPlot(pbmc, reduction = "umap", group.by = "DF.classifications_0.25_11_171") 至此便是双细胞检测的所有步骤
10.5K11编辑于 2022-11-21 - 来自专栏计算机视觉战队
双尺度残差检测器：无先验检测框进行目标检测（附论文下载）
多尺度检测和先验框的混合是最先进的检测器中的常见做法，它利用了多尺度特征和预先计算的边界框统计数据。 二、前言 传统的目标检测方法使用多尺度特征，允许多个检测器独立并行地执行检测任务。 今天这项研究中，研究者介绍了Dubox，这是一种新的单阶段方法，可以在没有先验框的情况下检测目标。使用多尺度特征，设计的双尺度残差单元使双尺度检测器不再独立运行。第二个尺度检测器学习第一个的残差。 Residual Dual Scale Detectors 双尺度残差单元是基于共享特征提取主干的子结构。残差双尺度检测器通过共享 VGG-16、ResNet等特征提取网络来组合不同级别检测器的特征。 双尺度的冗余策略： Differentiate positive range：设计检测器1中的p为10，检测器2中的p为9。同时，向检测器1的正范围添加一个约束 => r=arg min(r, 3)。 （让大目标给检测器2来检测，检测器1只负责检测小目标） Bbox Bridge Module Bbox（边界框）桥模块将低级检测器和高级检测器的回归连接起来，从而使高级别回归基于低级残差。
54620编辑于 2022-01-26 - 来自专栏软件技术交流
安卓10系统如何增加双导航栏
DisplayPolicy.java文件中，从代码中我们看到系统创建了一个名为NavigationBar的BarController，然后通过layoutNavigationBar实现了导航栏的布局，那么要实现双导航栏
2.9K41编辑于 2023-05-24 - 来自专栏CSDN社区搬运
双深度学习模型实现结直肠癌检测
2.演示效果 acc可视化结果如下图所示： loss可视化结果如下图所示： 系统展示如下所示： 输入待检测图片后，选择检测模型： 最后输出检测结果，给出诊断意见： 核心逻辑 ResNet
41410编辑于 2024-12-17 - 来自专栏单细胞
单细胞scDblFinder异质性双细胞检测学习
scDblFinder包含了一系列用于在单细胞测序数据中检测和处理双细胞/多细胞（即在同一个液滴或反应体系中捕获了多个细胞）的方法，这些方法可以补充基于细胞标签和SNP的复用样本双细胞检测：1. 哈希/基因型方法能够识别来源于不同样本的双细胞（即使它们是同类型细胞形成的同质性双细胞，比如A样本的T细胞和B样本的T细胞），这种情况在转录组水平上往往与真实单细胞几乎无法区分（因此本工具包通常无法识别 但哈希/基因型方法这种方法无法检测来自同一样本的双细胞，即使它们是由不同细胞类型形成的异质性双细胞。 相比之下，scDblFinder 提供的方法主要针对异质性双细胞的识别，而在大多数分析场景中，这类双细胞也是最需要关注和处理的。 研究者还提供了其他研究团队得到的bencmark结果，scDblFinder在平均 AUPRC 和 AUROC 值上表现最佳，并且在 10%识别率下，其精确率（precision）、召回率（recall
76310编辑于 2025-09-11 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW角点检测（基础篇—10）
目录 1、角点检测概念 2、角点检测流程 3、角点检测实践 ---- 图像的特征是图像的原始特性或属性，它包含图像中的关键信息，是机器视觉算法工作的基础。
29840发布于 2021-08-10 - 来自专栏DeepHub IMBA
10分钟掌握异常检测
异常检测(也称为离群点检测)是检测异常实例的任务，异常实例与常规实例非常不同。这些实例称为异常或离群值，而正常实例称为内部值。 异常检测可用于多种应用，例如： 欺诈识别 检测制造中的缺陷产品 数据清理——在训练另一个模型之前从数据集中去除异常值。 你可能已经注意到，一些不平衡分类的问题也经常使用异常检测算法来解决。 例如，垃圾邮件检测任务可以被认为是一个分类任务（垃圾邮件比普通电子邮件少得多），但是我们可以用异常检测的方法实现这个任务。 一个相关的任务是奇异值检测（Novelty Detection）。 孤立森林和 SVM 一些监督学习算法也可用于异常检测，其中最流行的两种是孤立森林和 SVM。这些算法更适合奇异值检测，但通常也适用于异常检测。 该算法既可用于异常检测，也可用于奇异值检测。由于其计算简单且质量好，会被经常使用。
89240发布于 2021-10-09 - 来自专栏拭心的安卓进阶之路
Java 集合深入理解（10）：Deque 双端队列
什么是 Deque Deque 是 Double ended queue (双端队列) 的缩写,读音和 deck 一样，蛋壳。 Deque 支持容量受限的双端队列，也支持大小不固定的。一般双端队列大小不确定。 Deque 接口定义了一些从头部和尾部访问元素的方法。比如分别在头部、尾部进行插入、删除、获取元素。 这时入栈、出栈元素都是在 双端队列的头部 进行。 Deque 的实现类 Deque 的实现类主要分为两种场景： 一般场景 LinkedList 大小可变的链表双端队列，允许元素为 null ArrayDeque 大下可变的数组双端队列，不允许 null 在 生产者-消费者 模式中，所有消费者都从一个工作队列中取元素，一般使用阻塞队列实现； 而在 工作密取 模式中，每个消费者有其单独的工作队列，如果它完成了自己双端队列中的全部工作，那么它就可以从其他消费者的双端队列末尾秘密地获取工作
1.8K90发布于 2018-01-05 - 来自专栏落叶工作室
Kali Linux + Windows10双系统安装教程
1.kali2.0镜像文件 - 下载地址:https://www.kali.org/downloads/
10.8K50发布于 2019-06-10 - 来自专栏ExASIC
【技术论坛 每日一题汇总】数字IC基础（1~10题）
如何用verilog取出信号的边沿？上升沿、下降沿、双沿分别怎么实现？ 4. 画出ICG（Integrated Clock Gating Cell）单元的门级电路图。 5. 用verilog状态机实现序列“101”检测器，允许序列重叠（比如“10101”要检测到两次）。 10. 画出6层楼的电梯控制状态转换图。默认停在一楼。 持续更新中……
58420编辑于 2022-04-28 - 来自专栏全栈程序员必看
win10中安装centos7双系统
还有就是所谓的不停的点击F10，正确的操作是按住Fn后，再来连续点击F10，而不是按住F10不动。 发现进入的系统仍然是win10。 如果你是成功进入了centos7，而不能启动win10了，可以查看的教程。 不过我们能看出此分区在centos7下所属的分区为/dev/sdb1 这里点击每一个你win10下的硬盘，并记住他们在centos7下的分区名称，和他们在win10下的名称。 其实就是前面让大家记住的win10下的硬盘在centos7下对应的分区。 那么以后再开机重起，win10下的硬盘就成为mnt文件夹下的几个文件夹了。
3.6K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏成套网站
基于yolov10的吸烟检测系统
YOLOv10通过多尺度特征融合和自适应锚框机制，有效解决了这些问题。其支持的GPU加速推理能力可实现每秒30帧以上的实时检测，满足监控场景的即时性需求。 基于YOLOv10的吸烟检测系统可实现自动化、实时化监测，精准识别吸烟行为，为公共场所禁烟管理提供有力技术支撑。 YOLOv10作为先进的深度学习目标检测算法，具有高精度和实时性优势。 3、研究现状当前，基于计算机视觉的吸烟检测研究正随着深度学习技术的发展不断深入，在目标检测算法优化、多模态数据融合以及实际应用场景拓展等方面取得了一系列进展，但基于YOLOv10的吸烟检测研究尚处于起步阶段 而YOLOv10作为最新版本，其动态稀疏注意力机制和改进的网络结构，理论上能为吸烟检测带来更高的精度和更强的鲁棒性，但目前针对它的专项吸烟检测研究较少。多模态数据融合也是研究热点。
43300编辑于 2026-01-12 - 来自专栏Bypass
10款常见的Webshell检测工具
当网站服务器被入侵时，我们需要一款Webshell检测工具，来帮助我们发现webshell，进一步排查系统可能存在的安全漏洞。 本文推荐了10款Webshll检测工具，用于网站入侵排查。 2、百度WEBDIR+ 下一代WebShell检测引擎，采用先进的动态监测技术，结合多种引擎零规则查杀。 兼容性：提供在线查杀木马，免费开放API支持批量检测。 3、河马 专注webshell查杀研究，拥有海量webshell样本和自主查杀技术，采用传统特征+云端大数据双引擎的查杀技术。查杀速度快、精度高、误报低。 是一款融合了多重检测引擎的查杀工具。能更精准地检测出WEB网站已知和未知的后门文件。 10、在线webshell查杀工具 在线查杀地址： http://tools.bugscaner.com/killwebshell/ ? ? 加入我的知识星球，获取更多安全干货。 ?
10.8K10发布于 2020-04-11
腾讯云开发者
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