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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 - 来自专栏机器学习/数据可视化
Highcharts-9-双饼图绘制
Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形：双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明：制作双饼图 作者：Peter """ # 'drilldown': { 'name': 'Opera versions', 'categories': ['Opera 9.
1.9K20发布于 2021-03-07 - 来自专栏脑机接口
双脑协同RSVP目标检测
因此本文引入了一种双被试RSVP实验范式来进行目标检测，该范式中目标只需单次出现。 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。 部分外部干扰与内部干扰的发生具备一定的偶然性，当双脑同时进行目标检测时，可以在一位被试受偶发因素的干扰检测能力下降时，还有另外一位具备较好检测能力的被试进行目标检测。 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Python数据结构与算法
数据结构与算法-(9)---双端队列(Deque)
But 双端队列 并不具有内在的LIFO或者FIFO特性 如果双端队列用来模拟栈或队列 需要使用者 自行维护操作的一致性. 将它的头或者尾部倒转过来我们可以将它看成是一个栈(Stack) 我们可以仿照之前的栈以及队列对象的创建,我们给双端队列也创建一个对象 忘记的小伙伴可以点击http://t.csdnimg.cn/RfdSQ #创建一个双端队列(Dequeue) class Dequeue: #定义一个初始化函数然后创建一个空列表用于传递数据items def __init__(self): return self.items == [] #返回Dequeue中包含的数据项的个数 def size(self): return len(self.items) 双端队列 #偶数个元素的时候,双端队列里面没有元素 while d.size() > 1 and still_equal : #从队首取出一个元素 first =
44510编辑于 2024-01-18 - 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。 一种称之为内嵌双细胞，在这种情况下，doublet和真正存在的某种细胞类型有相似的基因表达，doublet会和这些细胞被聚类到一起，同时在分群结果中占某一个群的一小部分，不会对最终的分析结果产生严重的影响 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 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 MAR-YOLOv9：革新农业检测，YOLOv9的“低调”逆袭
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于YOLOv9的轻量级、跨数据集增强的农业领域目标检测方法，命名为多适应性识别-YOLOv9（MAR-YOLOv9）。 MAR-YOLOv9解决了传统YOLOv9中由于检测颈部和辅助分支结构导致的训练时间过长和权重冗余问题，使其能够在保持高性能的同时降低模型的计算复杂度并提高检测速度，从而更适用于实时检测任务。 MAR-YOLOv9：专为农业设计的轻量级解决方案为了应对上述挑战，我们提出了多适应识别YOLOv9（MAR-YOLOv9）——一种基于YOLOv9的农业领域轻量级跨数据集增强目标检测方法。 、上采样和拼接连接策略采用混合连接策略，灵活利用不同层级特征解决了传统YOLOv9中检测颈部和辅助分支导致的训练时间增加、权重冗余问题双路径检测架构主检测分支：负责主要特征提取和目标检测辅助检测分支：通过可逆辅助设计 ，MAR-YOLOv9能够更准确地检测小尺寸的作物目标，减少漏检。
35310编辑于 2025-12-04- 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 ) ViT模型部分实现代码如下： class ViT(nn.Module): def __init__(self, embed_dim=768, n_head=12, num_classes=9,
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。
76310编辑于 2025-09-11 - 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实现常数乘法，b = a[9:0] x 0.739。 9. 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.
58420编辑于 2022-04-28 - 来自专栏往期博文
【OpenCV】Chapter9.边缘检测与图像分割
OpenCV并没有直接提供相应的函数接口，因此通过自定义卷积核可以实现各种边缘检测算子。 plt.show() Canny算子 Canny算子执行的基本步骤为： (1)使用高斯滤波对图像进行平滑； (2)用一阶有限差分计算梯度幅值和方向； (3)对梯度幅值进行非极大值抑制(NMS); (4)用双阈值处理和连通性分析来检测和连接边缘 OpenCV提供了函数cv.Canny实现Canny边缘检测算子。 SplitMerge(src, dst3, hImg, wImg, 0, 0, maxMean, minVar, cell=8) # 最小分割区域 cell=8 plt.figure(figsize=(9, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY_INV) plt.figure(figsize=(9,
2.1K10编辑于 2022-09-28 - 来自专栏单细胞天地
Seurat4.0系列教程9：差异表达检测
加载数据 library(Seurat) library(SeuratData) pbmc <- LoadData("pbmc3k", type = "pbmc3k.final") #执行默认差异表达检测 2.325013 0.162 0.864 6.143554e-64 ## S100A8 7.471811e-65 3.766437 0.975 0.500 1.024684e-60 ## S100A9 pct.1 ：在第一组检测到该基因的细胞百分比 pct.2 ：在第二组检测到该基因的细胞百分比 p_val_adj：校正后的 p 值，基于使用数据集中的所有基因的Bonferroni校正。 为了提高marker检测的速度，特别是对于大型数据集，Seurat 允许对基因或细胞进行预过滤。 例如，在两组细胞中很少检测到的基因，或在平均水平表达类似的基因，不太可能有差异表达。下面演示了几个参数的使用。
1.8K11编辑于 2022-01-10 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter08：目标检测（9）
8.5 目标检测的技巧汇总 8.5.1 Data Augmentation 介绍一篇发表在 Big Data上的数据增强相关的文献综述。 1. 如车站人脸检测，只需要中心检测时，就可以加合适的平移增强。平移后空出部分填0或者255，或用高斯分布噪声。 Noise injection 在像素上叠加高斯分布的随机噪声。 归结可以认为是训练检测阶段的一致性。当然，这种手段时间成本太高，只在如医学影响等追求精度的关键领域可以使用。 Introduction 上次亚马逊发了个分类的训练trick在CVPR上，这次是检测的，还没发表。就没什么多说的了，下面直接介绍。 技术细节： 相比于分类的resize，为了保证检测图像不畸变影响效果，作者选择直接叠加，取最大的宽高，空白进行灰度填充，不进行缩放。
41700编辑于 2024-05-24 - 来自专栏网络技术联盟站
Linux性能检测常用的9个基本命令
作为一个Linux运维人员，主要就是对Linux服务器的性能做一些优化，本篇博文仅仅介绍如何性能检测常用的指令！ ，每秒发送的压缩包的数量； rxmcst/s，每秒接收的组数据包数量； 返回信息： active/s：发起的网络连接数量； passive/s：接收的网络连接数量； retrans/s：重传的数量； 9） 5144512k free[空闲交换区总量], 2013180k cached[缓冲的交换区总量], 本文作者：吕振江 本文链接：http://yoursite.com/2020/03/09/Linux性能检测常用的 9个基本命令/
2.3K20发布于 2020-05-14 - 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv9理论解读与代码分析
图d就是yolov9提出的pgi思想，想法挺简单，一方面是继续保留Deep Supervision的设计，在浅层就搞一个检测头，另一个方面是单开一路，将原图单独塞入一个辅助可逆训练分支(Auxiliary Reversible Branch)，这其实类似于copy了一个主分支的backbone，蓝色的是原始的主分支，在主分支做neck部分的时候，一方面在浅层就直接做一个检测头，令一方面和原始一样，到深层再去检测 按照论文所述，YOLOv9共分四个版本，从小到大依次为小型(yolov9-s)、中型(yolov9-m)、紧凑型(yolov9-c)、扩展型(yolov9-e)，截至目前，该仓库只开源了后两者型号。 另外，仓库里还有一些实验性的文件和yolov9无关，是作者令一项最新工作：YOLOR-Based Multi-Task Learning，这篇工作是想通过多个不同的任务，比如目标检测、实例分割、语义分割和图像描述来相互促进 下面看一些除网络结构外的代码细节，比如，yolov9在辅助训练部分，加了一组检测头，相当于共有6个检测头，此代码对应DualDDetect， class DualDDetect(nn.Module):
3.3K01编辑于 2024-05-24 YOLOv9：重构实时目标检测的技术革命
在计算机视觉领域的快速演进中，YOLOv9的问世犹如一颗重磅炸弹，为实时目标检测技术树立了全新的里程碑。 从最小的YOLOv9-S模型在MS COCO验证集上达到46.8% AP，到最大的YOLOv9-E模型达到55.6% AP，这创造了目标检测性能的新标杆。2. 边缘设备部署优势YOLOv9的轻量化特性使其特别适合在边缘设备上部署。YOLOv9t和YOLOv9s模型在保持较高精度的同时，具有极低的计算开销，可以在移动设备、嵌入式系统中实现实时目标检测。 工业应用场景YOLOv9在工业应用中展现出巨大潜力，特别是在需要高精度和实时性的场景中：智能监控系统：利用YOLOv9的高精度检测能力，可以实现更可靠的安防监控自动驾驶：强化的小目标检测能力为自动驾驶系统提供更安全的环境感知工业质检 通过PGI的梯度信息编程能力和GELAN的高效层聚合技术，YOLOv9为目标检测系统建立了新的基准，在精度、速度和参数利用率方面都超越了现有的实时检测器。
85910编辑于 2025-11-06- 来自专栏人工智能前沿讲习
关于目标检测你需要看的9篇论文
关注文章公众号 回复"目标检测"获取本主题精选论文 目标检测是计算机视觉的核心任务之一。 Davis老师组继SNIP和SNIPER后又一力作，保持检测精度基本不掉的情况下，提高检测速度。该文章提出了一种高效的多尺度目标检测算法用于高效检测物体。 SSD相当于多尺度的RPN来做物体检测，它利用多个尺度的检测层，分别关联大小合适的anchor box，使得不同尺度的物体在合适的特征层上被检测。 检测算法基本确定， 后续相关工作多基于该算法进行改进，如FPN、R-FCN等目标检测算法。 推荐理由来自：尤安升 9 ??? ?
1.1K10发布于 2020-05-11
腾讯云开发者
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