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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。 、下降沿检测、双边沿检测 Verilog代码 module edge_detector( input clk, input rst_n, input din, output ，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。 signal：被检测信号 pos_flag：检测出上升沿后发出的高脉冲 neg_flag：检测出下降沿后发出的高脉冲 ? 系统设计： 1. 工程的名称：ckeck_edge。 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。 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
2 结果 选用了四组通道来对基于两位被试的模型进行观察。结果都是五折交叉验证所得的平均值，预处理器采用了1-40Hz滤波。 随着截取时间的减少，双脑与单脑检测能力的变化与被试有着很大关联，在被试S1+S2与被试S5+S6中，其受截取时间的影响相对较小。而在其余两组被试中则影响较大，可能是由于被试个人之间差异引起的。 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 - 来自专栏机器学习入门
4.4 双端队列（2）
挑战程序竞赛系列（55）：4.4 双端队列（2） 练习题如下： POJ 3260: The Fewest Coins 还以为直接 DP求解，但没想到可以双DP求解+枚举，这思路没谁了，第一次接触 这里再补充下P341多重背包转01背包的理解，首先 mi=1+2+4+⋯+2k+a m_i = 1 + 2 + 4 + \cdots + 2^k + a 其中 a=mi−2k+1+1a = m_i - 2^{k + 1} + 1，所以a不选的情况下，(1,2,⋯,2k)(1,2,\cdots,2^k)的范围为：[0,2k+1−1][0, 2^{k + 1} - 1]，而选择a的情况下，剩余数的范围在 ：[mi+1−2k+1,mi][m_i + 1 - 2^{k + 1}, m_i]，所以经过对(1,2,…,a)的01组合，能够得到[0,mi][0,m_i]之间的任意数。 new Main().run(); } static final int MAX_T = 10000 + 4; static final int MAX_N = 100 + 2;
60440发布于 2019-05-26 - 来自专栏Initial programming
初识算法 · 双指针(2)
) { //确定右边的边长 } } 虽然说最后求值部分是一个等差数列的求和方式，但是不影响，最终的时间复杂度依旧是O(N^2) 对于为什么求值是*两数中较小的那个数 算法原理： 在算法原理部分，我们已经在上文了解了暴力解法，所以不再赘述暴力解法，这里是找两个数，保证下标相减 * 最小的那个数是最大值，那么找两个数，我们不妨使用双指针来解决。 所以我们需要另辟蹊径，那么就使用双指针算法，对于双指针来说，影响的是两个数，这是可是三个数，我们应该如何操作呢？ int ans = 0; sort(nums.begin(),nums.end()); for(int i = nums.size() - 1; i >= 2 else left++; } } return ans; } }; 此时的时间复杂度为O(N^2)
22310编辑于 2024-10-16 - 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 - 来自专栏python3
CENTOS 安装python双版本（2
yum groupinstall "Development tools" yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel 您有两种选择： 第1种：在configure命令的结尾加上：LDFLAGS="-Wl,-rpath /usr/local/lib" 第2种：用文本编辑器打开文件/etc/ld.so.conf文件，将目录 2、安装python 这没有什么要说的了。 /usr/local/bin/python2.7 /usr/local/bin/python3.3 系统的python2.6.6应该在 /usr/bin/python, /usr/bin/python2,
1.1K20发布于 2020-01-06 - 来自专栏R语言交流中心
R语言之双细胞检测工具DoubletFinder
双细胞的定义是一个液滴或一个微孔中包含了2个或多个细胞 。根据Poisson分布，单个液滴包含超过一个细胞（doublets或multiplets）的频率随着上机细胞的浓度而改变。 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 FindClusters(pbmc,resolution = 0.3) DimPlot(pbmc, reduction = "umap", group.by = "seurat_clusters") 2. 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）
它是许多检测器的基础，例如Faster RCNN和YOLOv2中的锚点，SSD中的默认框。先验框是一堆具有预定义大小和纵横比的框，它们以滑动窗口的方式平铺特征图，作为检测候选。 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 - 来自专栏阮一峰的网络日志
双因素认证（2FA）教程
越来越多的地方，要求启用双因素认证（Two-factor authentication，简称 2FA）。本文介绍它的概念和实现方法。 双因素认证就是指，通过认证同时需要两个因素的证据。 银行卡就是最常见的双因素认证。用户必须同时提供银行卡和密码，才能取到现金。 下面我用 JavaScript 实现2fa来演示一下真实代码。 首先，安装这个模块。 $ npm install --save 2fa 然后，生成一个32位字符的密钥。 双因素认证还有一个最大的问题，那就是帐户的恢复。 一旦忘记密码或者遗失手机，想要恢复登录，势必就要绕过双因素认证，这就形成了一个安全漏洞。除非准备两套双因素认证，一套用来登录，另一套用来恢复账户。 Wikipedia Enabling Two-Factor Authentication For Your Web Application, by Bozhidar Bozhanov simontabor/2fa
3.8K100发布于 2018-04-12 - 来自专栏京程一灯
双因素认证（2FA）教程
越来越多的地方，要求启用双因素认证（Two-factor authentication，简称 2FA）。本文介绍它的概念和实现方法。 ? 双因素认证就是指，通过认证同时需要两个因素的证据。 银行卡就是最常见的双因素认证。用户必须同时提供银行卡和密码，才能取到现金。 下面我用 JavaScript 实现2fa来演示一下真实代码。 首先，安装这个模块。 $ npm install --save 2fa 然后，生成一个32位字符的密钥。 var tfa = require('2fa'); tfa.generateKey(32, function(err, key) { console.log(key); }); Wikipedia Enabling Two-Factor Authentication For Your Web Application, by Bozhidar Bozhanov simontabor/2fa
4.2K20发布于 2019-03-27 - 来自专栏mathor
枚举+优化（6）——双指针优化2
第二个数组是1，2，4，5，10，13，第三个数组未知，什么清空都有可能。 有了这个结论我们就可以利用双指针的思路了。首先我们把3个数组都排序，然后依次枚举A数组中的一个数A[i]，表示我们从A数组挑选出的数是A[i]。
67650发布于 2018-06-19 - 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.跳跃连接：跳跃连接允许网络中的信号绕过一些层直接传递，有助于梯度在训练过程中更有效地反向传播。 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 [0], kernel_size=7, stride=2, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(layers[0]) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.in_channels = layers[0] _make_layers(block, layers[2], nums[2], stride=2), self.
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 ）；2. 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。
76310编辑于 2025-09-11 - 来自专栏算法之美
Google面试题(2)-双蛋问题
双蛋问题 https://www.bilibili.com/video/av96214853/ 举一反三： ? chanjarster.github.io/post/cracking-coding-interview/a001-put-apples/ https://www.nowcoder.com/questionTerminal/a2a1d0266629404fba582d416d84b6a0
54020发布于 2021-01-18 - 来自专栏布衣者博客
LeetCode-算法-双指针-第2天
while left<=right: if -nums[left]<nums[right]: newnums[povit]=nums[right]**2 -1,1],其中-2的平方就会大于1的平方。 在此采用双指针，left从0出发，right从len(nums)-1出发，每次判断nums[left]的平方与nums[right]的平方（在本示例中是采用的-nums[left]<nums[right 具体题目链接 思考 原本自己的思维是环状替换，例如[1,2,3,4,5,6,7]，k=3，则最后应该是[5,6,7,1,2,3,4],替换顺序是从下标为0开始，则依次是1->4->7->3->6->2- 思想总是好的，但未能考虑到小环的情况[1,2,3,4,5,6],k=2,则会出现1->3->5->1,会有没遍历到的，虽然加if能解决，但又不得不考虑数组长度lenght=9,k=6时，转两圈成小环的，
37120发布于 2021-09-07 - 来自专栏技术杂记
数据结构基础(三).双链表（2）
原文地址http://soft.dog/2016/12/14/data-structures-03/
38850发布于 2021-09-16 - 来自专栏ICT售前新说
双活数据中心建设-应用层双活设计（part-2）
在B/S应用中的双活设计一般考虑三个层次，分别是WEB层、APP层、DB层。 在APP层和DB层就需要部署跨数据中心集群软件，从而实现应用层双活。 当客户侧http请求过来，SLB会呈现一个虚拟IP，对这个虚拟IP的访问会被SLB重定向到SLB后端的服务器资源池中的某一台虚机，即左右2边的WEB服务器会组成各自的资源池。 在SLB上让虚拟IP关联2个资源池即关联到2个数据中心（可以设置优先级）。这样客户可以就近优选资源池中的WEB来提供服务。 数据库主要和应用服务器对接，数据库双活一般都是AA的，也可以是AS。
3K50发布于 2021-03-29 - 来自专栏python开发者
【CCD图像检测】2：黑白图像检测的硬件设计
直接通过边沿跳变法来检测黑线边缘，即两个相邻点之间灰度值相差一定时，表示到了黑线边缘。 以上两种方法都能通过电压比较器电路实现。分别如图10和图11。 图9：智能车赛道色彩构成 图10：固定参考电压二值电路 图11：边沿检测的二值电路 采用固定参考电压的二值电路设计起来比较简单，对参考阈值电压调结也比较方便－只需调结一个电位器阻值即可（为系统增加一个 但在实际使用过程中，我们发现采用固定参考电压的二值电路在CCD视野比较远时，仍然会出现图像无法分割的现象，此时该方法不再适用，故可以考虑采用边沿检测的二值电路。 边沿检测二值电路中，将原始视频信号和滞后处理的视频信号输入到电压比较器两端，在视频信号跳变边沿会在两路输入产生幅度差（如图12），然后当幅度相差到一定程度（由滞回电路控制）时，电压比较器输出端便发生电平翻转 采用边沿检测电路，通过对两个电位器大小的调整，便能适应不同比赛场地光线，而且能适应CCD的不同视野，具有较强的图片分割能力，具有更强的场地适应性。
1.9K10编辑于 2022-05-10
腾讯云开发者
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