文章目录 1.硬件选型1.1远端无线装置1.2本地接受设备2.串口配置3.音视频采集4.音视频接收与显示5.更换摄像头注意事项6.创建flash生产文件 前不久接到一个项目，需求是将摄像头拍摄的监控视频通过激光传输到另外一个终端上。因为传输只能是单向的，终端只能被动接收数据并显示。接到这个项目笔者也有些为难，现行的视频传输都是双向通信，虽然是摄像头不断发送数据，但是还是有控制帧的存在的，链路变成单

背景：安全增强型 Linux（Security-Enhanced Linux）简称 SELinux，它是一个 Linux 内核模块，也是 Linux 的一个安全子系统。SELinux 主要由美国国家 安全局开发。2.6 及以上版本的 Linux 内核都已经集成了 SELinux 模块。SELinux 主要作用就是最大限度地减小系统中服务进程可访问的资源（最小权限原则）。设想一下，如果一个以 ro

用可伸缩电极制成的曲率可调成像仪的示意图真正有弹性的电子系统需要先进的人机界面、人造皮肤、智能医疗保健等，但宾夕法尼亚州立大学领导的一个研究小组可能已经找到了一种绕过它的方法。首席研究员Cunjiang Yu是宾夕法尼亚州立大学工程科学、力学和生物医学工程Dorothy Quiggle职业发展副教授，他表示，全弹性电子系统需要每个组件都具有灵活性和可拉伸性。研究人员已经在大多数

前言众所周知，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)通常是被用在图像识别领域的，其实还可以应用与语音识别，文本分类等多个领域。写这篇文章主要是为了介绍TextCnn文本分类模型，当然也会详细介绍CNN的具体内容，并辅以相关的案例。 1. 卷积神经网络简介通常由: 数据输入层/ Input layer卷积计算层/ CONV layer池化层 / Pool

文章目录 前言1. 数据集2. 构建网络3. 选择优化器和损失函数4. 模型训练5. 模型测试6. 总结前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下：从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR

命令行工具FFmpeg 的 bin 目录下有三个工具，可在终端直接输入命令执行 ffmpeg ( https://ffmpeg.org/ffmpeg.html )是一个通用的媒体转换器。它可以读取各种输入，包括实时抓取/录制设备-过滤，并将它们转码为多种输出格式。ffplay ( https://ffmpeg.org/ffplay.html )是一款基于 FFmpeg 库和 SDL 库的简单媒

一.准备工作1、首先更新 apt-get，在安装前最好先更新一下系统，不然有可能会安装失败。在终端输入：（如果可以直接安装的话，不用这一步） sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2、接着安装官方给的opencv依赖包，在终端输入：（如果没出错，可以省略） sudo apt-get install build-essential sudo apt-g