高速采集

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ADS5400与Xilinx FPGA高速AD采集及LVDS接口解析
ADS5400 的高速采样能力配上 Xilinx FPGA,做高速 AD 采集还挺带感的。文里讲得细,从LVDS 接口的差分信号,到625MHz DDR时钟的,再到数据对齐、动态降采样的实现,都是干货。关键是源码也给了,不只是讲思路,多地方还能直接参考。 动态降采样那块思路清晰,适合想节省后端带宽的场景。比如你在做雷达中频、通信前端这类应用,对带宽和实时性卡得死,这个设计思路就挺实用的。而且文里也提到不少踩坑点,像时钟相位错位、电源噪声这些实际调试中容易忽略的,都有对应的方案。 代码是Verilog写的,注释比较全,结构也不复杂。如果你有用 Xilinx 做 LVDS 采集的打算,这一套可以省
Redis:高速缓存利器
Redis 是一款内存数据库,以其卓越的性能和灵活性而闻名。它常被用作缓存,显著提升应用程序的响应速度。 核心优势: 高性能: 数据存储在内存中,读写速度极快,适用于对延迟敏感的应用场景。 数据结构丰富: 支持多种数据结构,例如字符串、列表、集合、哈希表等,赋予开发者更大的灵活性和效率。 持久化选项: 可选择将数据持久化到磁盘,确保数据的安全性。 发布/订阅: 支持消息的发布/订阅模式,方便构建实时应用程序。 应用场景: 缓存: 加速数据库查询,提升应用程序性能。 会话存储: 管理用户会话数据,例如购物车信息、登录状态等。 排行榜: 实时更新排行榜数据,例如游戏排名、社交
HSPA高速数据接入技术
高速数据流的救星——HSPA 技术的上下行组合真的蛮实用的。是下行的HSDPA,像是在给老旧的 UMTS 系统插上了翅膀。自适应调制、快速调度这类技术,说白了就是能看你网络状态“聪明”地分配资源,响应快,传得多,体验也自然跟着提升了。 上行用的E-DCH就像是会见风使舵的传送带。数据多了也不怕,能灵活调速,丢包率还低。你在发图、开直播或者视频通话时,网络不会忽然“掉链子”,这个功能说实话还挺贴心的。 像快速 HARQ、缩短TTI这些词听起来挺技术,但你可以理解为“传错了也能立马改”,而且修错效率还挺高,不用老是依赖核心网来做事,延迟低了不止一星半点。 协议层也有些变化,Node B(也就是基站
Kudu:快速分析高速数据
Kudu入门:快速分析高速数据
网络数据采集,Python 3 实现数据采集
Python 中有几种方法可以实现网络数据采集:1. 使用 requests 库采集网络数据:- 安装 requests 库:pip install requests- 采集网页数据:import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据:- 安装 BeautifulSoup 库:pip install beautifulsoup4
极速动车组采集器2.0数据采集工具
极速动车组采集器的 2.0 版本,算是我用过的采集工具里比较顺手的一个了。抓数据快、界面清爽,最适合像这种经常跑脚本采网页信息的人。你只要设置好规则,它基本就能自己跑起来,甚至还能定时自动执行,真是省心。 智能解析的能力挺厉害,像是那种结构乱的网页,它都能准确抓到想要的文本、图片,还能自动适配不同的页面。尤其是图片采集这一块,做得还蛮细的,能批量下载,还能按规则命名,整理起来方便多了。 多个任务同时跑也是常规操作了,不用担心卡顿,性能稳定得。再配合定时任务功能,就像多了个贴心小助手,采集一键托管,省时又省力。 像规则自定义这块,也挺灵活。你可以按自己的需求写规则表达式,抓想要的数据精准。导出也
Flume日志采集系统
美团的Flume 应用是海量日志数据的秘密武器。作为一个大数据平台,Flume 在美团的核心任务是高效采集、聚合和传输日志数据。你可以理解它就像是一个超级强大的数据收集器,它能把各种数据源的日志整合到一起,快速且可靠地传输到后端系统。比如,美团每天都会生成大量的用户行为数据、交易记录等,Flume 能轻松搞定这些信息的传输任务。是在面对快速增长的业务量时,Flume 的高可用性和容错特性,就能保证数据不会因为系统故障而丢失。它还可以与实时计算框架(像 Spark Streaming 或 Flink)结合,让数据的和变得更加高效。如果你也在搞大数据应用,Flume 在日志采集和方面,绝对是一个值
Matrox硬件图像采集工具箱支持包Matrox帧采集器视频图像采集
Matrox硬件的Image Acquisition Toolbox支持包允许直接从Matrox帧采集器将图像采集到MATLAB和Simulink中。该支持包适用于R2014a及更高版本。
高速目标距离走动校正 Keystone 插值算法
本工程代码提供了高效且实用的高速目标距离走动校正算法,利用 Keystone 插值算法实现。此代码针对毕设项目中处理大数据量雷达信号的需求而设计,包含 Keystone-DFT-IFFT 和 Keystone-CZT-IFFT 算法的实现。
高速公路收费MySQL课程设计
高速公路收费系统是一个挺实用的课程设计,让你更好地理解数据库与收费系统的结合。设计上比较简单,但又具备了丰富的功能,比如车辆信息管理、收费计算等模块。你如果需要搞一个类似的项目,应该能从这份设计中学到不少。虽然它是基于 MySQL 的数据库,但你可以轻松地把一些想法应用到其他项目上。哦,对了,想要进一步了解系统的优化,链接下方的相关文章会对你有。,如果你想设计类似的收费系统,真挺推荐试试这个课程设计的。