- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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 $stop; end always # 10 检测边沿是用寄存器来完成的，所以脉冲的输出会晚一个时钟输出，在高频率时钟对低频率信号检测中，没有影响。设计正确。如果还是有不明白的读者可以发邮件到我邮箱或者加群询问。 END
73320发布于 2020-12-29 10FunctionCalling日志检测
之前讲解了什么是Function Calling：Function Calling 特性并不是指模型主动调用函数，而是指会根据用户意图和提供的函数列表选择合适的函数并返回调用函数及所需的参数。
12710编辑于 2026-06-17- 来自专栏不二鱼的芯片验证记录
SVA学习|04.边沿敏感$rose、$fell、$stable用法
SVA内嵌了三个检测边沿敏感信号的函数，可以很方便的监测从一个时钟周期到另一个时钟周期，信号的变化。 $rose，表示信号或表达式变为高电平时返回为真。
4K30编辑于 2023-01-08 - 来自专栏剑指工控
通过示例深入理解边沿指令（附验证例程下载）
，也一直悄悄地发生着变化，不同系统的边沿指令，或同一系统的不同边沿指令到底有什么不同呢？ Portal中的边沿指令（S7-1200/1500适用） 总结： 边沿指令都需要暂存被检测信号的状态； 边沿指令暂存被检测信号状态的变量必须是全局变量或静态变量； 边沿指令需要比较被检测信号状态的不同 ； 深入理解 不同编程环境下的边沿指令的 等效示例 示例一：单变量的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 2、Step 7编程环境 3、TIA Portal编程环境 注释 ： Tag_In：被检测信号 Tag_FP：被检测信号的状态存储变量 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果 示例二：多变量运算结果的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 ： Tag_In_1：信号1 Tag_In_2：信号2 Tag_In_3：信号3 Tag_FP：逻辑结果状态暂存变量 Tag_FLG：信号逻辑运算结果 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果
1.6K30发布于 2021-11-09 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
CAN通信边沿缓慢导致通信错误原因分析与优化
在CAN通信系统的故障排查过程中，常常遇到因边沿缓慢而导致的通信错误。 边沿缓慢主要影响CAN网络数据传输的准确性，进而导致网络中的错误帧增多。 结合波形数据观察，发现CAN差分信号的波形边沿十分缓慢，呈现出类似镰刀形状。 这种缓慢的边沿形态，会影响CAN通信中显隐性电平的识别，进而导致通信错误的发生。 图1：差分波形边沿缓慢现象 通过对该波形的分析，发现边沿的上升和下降时间都较长，且波形中不再呈现理想的快速上升和下降。 2、边沿时间测量 通过ZPS的【总线边沿测量】功能，测量了该CAN差分波形的上升和下降时间。 结果显示： 上升时间约为300ns 下降时间约为600ns 图2：差分波形边沿时间测量结果 3、原因排查 边沿缓慢的现象，通常与CAN总线差分电平的充放电过程密切相关。
1.3K10编辑于 2025-02-18 - 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。 兼容性：提供php/python脚本，可跨平台，在线检测。 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 - 来自专栏机器学习/数据可视化
吴恩达笔记10_异常检测
吴恩达机器学习-10-异常检测 “黑中有白，白中有黑，没有绝对的白，也没有绝对的黑，黑可衬白，白可映黑。 万物皆可转换” 在本周中主要讲解了机器学习中的异常检测问题，主要包含： 问题产生 高斯分布 算法使用场景 八种无监督异常检测技术 异常检测和监督学习对比 特征选择 异常检测Novelty Detection 在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等 问题动机 异常检测主要是运用于非监督学习的算法。 八种无监督异常检测技术 基于统计的异常检测技术 MA滑动平均法 3—Sigma（拉依达准则） 基于密度的异常检测 基于聚类的异常检测 基于``K-Means`聚类的异常检测 One Class SVM 的异常检测 Isolation Forest的异常检测 PCA+MD的异常检测 AutoEncoder异常检测 异常检测和监督学习对比 异常检测中采用的也是带标记的数据，和监督学习类似。
58610发布于 2021-03-02 - 来自专栏潇湘信安
10个常用恶意软件检测分析平台
0x01 前言 做为一名安全工作者在日常工作中难免会用到这些恶意软件检测平台，例如：渗透测试中给木马做免杀处理后检查其免杀效果，又或者在捕获到某恶意病毒/木马样本时进行简单的检测、分析等。 ? 0x02 恶意软件检测分析平台 VirSCAN： https://www.virscan.org VirusTotal： https://www.virustotal.com ANY.RUN： https 微步在线云沙箱： https://s.threatbook.cn 腾讯哈勃分析系统： https://habo.qq.com 奇安信威胁情报中心： https://ti.qianxin.com 大圣云沙箱检测系统
7.5K20发布于 2021-07-01 - 来自专栏浊酒清味
如何用10行代码完成目标检测
目标检测是指计算机和软件系统在图像/场景中定位目标并识别每个目标的能力。目标检测已经广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶汽车。 运行示例代码(只有10行) 那么我们现在开始： 1)从官方Python语言网站下载并安装Python 3。相信大家这一步基本都有了。 RetinaNet模型文件： https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 运行程序 看看下面的两个图像样本和检测后保存的新图像。 检测前: ? 检测后： ? 大家可以直接将自己希望检测的照片放到程序里面运行看看效果。 原理解释 现在让我们解释一下10行代码是如何工作的。
99530发布于 2020-02-24 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp iot 检测霜设计电路
可编程的硬件已经有了很久，在硬件写程序需要对硬件了解， Raspberry Pi 2 Model B可以运行win10，自然和我们电脑的win10不一样。 检测霜 春天他们会有霜，我们想要检测如果有霜我们就告诉，告诉使用亮灯。除了软件我们还需要硬件。 /2016/4/2/windows-10-iot-hc04-ultra-sonic-distance http://edi.wang/post/2016/4/3/windows-10-iot-sound-light http://edi.wang/post/2016/4/4/windows-10-iot-stepper-motor http://edi.wang/post/2016/4/10/windows -10-iot-azure-remote-light ----
1.2K10发布于 2018-09-18 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：10 目标检测和分割
，包括语义分割，分类和定位，目标检测，实例分割。 目标检测 3.1 定义 目标检测的目标是，对于一个输入的图片，会将其中所有的物体都进行框选定位，然后给出对框中物体所属类别的预测。 而在目标检测中，会识别出图中的所有物体，也就是说，有多少个识别框取决于图片中有多少物体，输出值的个数是不定的，所以很难将其等同于回归任务。 YOLO和SSD不再对每个候选框单独处理，而是将目标检测视为回归问题，使用某种CNN，将所有的预测框同时给出。 202207251741776.png 3.8 目标检测+字幕 将目标检测和标注字幕结合起来，就可以实现对图片的密集地标注标识（Dense Captioning） 4.
1.1K10编辑于 2022-08-08 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
【AI实战】10 行代码带你搞定目标检测
目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。 准备工作 使用ImageAI实现目标检测，只需进行以下4步： 在你的电脑上安装Python 安装ImageAI，配置依赖环境 下载目标检测模块文件 运行样例代码（只需10行） 下面一步步详细展开： 链接地址： https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/resnet50_coco_best_v2.0.1.h5 开启10 69.92427110671997 person : 66.17957353591919 bicycle : 90.50283432006836 motorcycle : 94.09030675888062 短短10 知其然知其所以然：代码解读 下面来解释一下这10行代码的工作原理： from imageai.Detection import ObjectDetectionimport osexecution_path
1.2K30发布于 2019-09-02 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
10行代码实现目标检测 ｜视觉进阶
在本文中，我将向你展示如何使用Python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序。 python库，你需要安装以下python库: opencv-python cvlib matplotlib tensorflow 下面的代码导入所需的python库，从存储中读取图像，对图像执行目标检测 ，并显示带有边界框和关于检测目标的标签的图像。 im) output_image = draw_bbox(im, bbox, label, conf) plt.imshow(output_image) plt.show() 下面是使用上述代码进行目标检测的一些结果 到这，你就已经准备完成你的目标检测程序了。 要了解更多关于cvlib库的信息，可以访问下面的链接。 cvlib[1]：https://www.cvlib.net/?
55960发布于 2019-10-14 - 来自专栏目标检测和深度学习
10行代码实现目标检测 ｜视觉进阶
在本文中，我将向你展示如何使用Python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序。 python库，你需要安装以下python库: opencv-python cvlib matplotlib tensorflow 下面的代码导入所需的python库，从存储中读取图像，对图像执行目标检测 ，并显示带有边界框和关于检测目标的标签的图像。 到这，你就已经准备完成你的目标检测程序了。 要了解更多关于cvlib库的信息，可以访问下面的链接。 cvlib[1] 以下是一些进一步的阅读资料，以了解目标检测的工作原理: 使用深度学习方法的目标检测^2 基本目标检测算法的逐步介绍(第1部分)^3 [1]:https://www.cvlib.net/
73820发布于 2019-10-21 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
实战｜YOLOv10 自定义目标检测
，提出了一种创新的实时目标检测技术。 这些改进不仅实现了行业领先的检测性能，还降低了对计算资源的需求。大量实验结果证明，YOLOv10 在不同规模的模型上都能提供卓越的准确率和延迟之间的平衡。 模型变体和性能 YOLOv10 提供了六种不同规模的模型： YOLOv10-N：纳米版，专为资源极其有限的场合设计。 YOLOv10-S：小型版，兼顾速度与准确性。 img 显然，YOLOv10 是实时物体检测应用的尖端技术，能够以更少的参数提供更高的精度和速度性能。 在本文中，我将采用一个专为检测 X 射线图像中的可疑物品而设计好的数据集。 通过 Roboflow API，您可以下载以 YOLOv8 格式封装的模型。 !
1.7K10编辑于 2024-06-21 - 来自专栏计算机视觉战队
10种轻量级人脸检测算法的比拼
转自：https://blog.csdn.net/nihate/article/details/108798831 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近在微信公众号里看到轻量级人脸检测算法大盘点的文章 retinaface 6) MTCNN， 程序里简写为mtcnn 7) SSD， 程序里简写为ssdface 8) facebox，程序里简写为facebox 9) yoloface，程序里简写为yoloface 10 ) 于仕琪老师提出的libfacedetection， 程序里简称为libface 第2幅图片的检测结果和运行耗时统计直方图如下： © The Ending 转载请联系本公众号获得授权
1.8K20编辑于 2022-01-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号