MTK联发科MT8766/MT8166安卓核心板性能参数对
MT8766核心板 采用联发科四核2G主频芯片方案，国内4G全网通。12nm先进工艺，支持 Android9.0系统。 GPU 采用超强 IMG GE8300 ,主频600MHz。支持高速LPDDR4/X，主频高达1600MHz。支持EMMC5.1。标配 WIFI 802.11 ac/abgn，BT 5.0。 支持主流音视频格式和图片的解码。 接口丰富，单/双路 LVDS 屏接口， 支持大屏幕，高分辨率的显示屏，分辨率高达1920*1200@60fps。 被广泛的应用到广告机、互动一体机、 安防、 医疗、 交通、 金融、 工控等等智能控制领域。
MT8766 平台芯片组 ：
MT8766 系统模块：
MT8766 PCB 布局模块列表：
MT8166 平台芯片组：
MT8166 系统模块：
规格参数比较：
外设比较：
MT8766/MT8166 BallOut：
更多资料技术了解，可到 • 新移科技技术论坛 - Powered by Discuz!
相关文章：
MTK联发科MT8766/MT8166安卓核心板性能参数对
MT8766核心板 采用联发科四核2G主频芯片方案，国内4G全网通。12nm先进工艺，支持 Android9.0系统。 GPU 采用超强 IMG GE8300 ,主频600MHz。支持高速LPDDR4/X，主频高达1600MHz。支持EMMC5.1。标配 WIFI 802.11 ac/abgn，BT 5.0。 支持…...
ps绘制动图
ps绘制动图教程（简易版）-直播gif动态效果图 第一步 打开ps绘制几个简单的长方形 第二步 将图层转化为智能图层 第三部 在窗口找到时间轴创建时间轴 第五步 通过变换来鼠标控制图像的变化并打下结束点 第六部 通过图像中的图像大小控制gif的大小 第七部 …...
AI学习指南机器学习篇-强化学习和深度学习简介
AI学习指南机器学习篇-强化学习和深度学习简介 强化学习和深度学习基本概念回顾 强化学习是一种机器学习方法，其目标是让智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能体不需要标记的训练数据，而是通过试错来提升自己的表…...
yolov8 bytetrack onnx模型推理
原文：yolov8 bytetrack onnx模型推理 - 知乎 (zhihu.com) 一、pt模型转onnx from ultralytics import YOLO# Load a model model YOLO(weights/yolov8s.pt) # load an official model # model YOLO(path/to/best.pt) # load a custom trained# Export the mod…...
ImageNet数据集和CIFAR-10数据集
一、为什么需要大量数据集 人工智能其实就是大数据的时代，无论是目标检测、图像分类、还是现在植入我们生活的推荐系统，“喂入”神经网络的数据越多，则识别效果越好、分类越准确。因此开源大型数据集的研究团队为人工智能的发展做了大量贡献…...
Go语言编程大全，web微服务数据库十大专题精讲
本课程主要从数据结构、Go Module 依赖管理、IO编程、数据库编程、消息队列、加密技术与网络安全、爬虫与反爬虫、web开发、微服务通用技术、Kitex框架等方面讲解~ 链接：https://pan.quark.cn/s/d65337a0e60d...
【LabVIEW学习篇 - 13】：队列
文章目录 队列 队列 队列通常情况下是一种先入先出（FIFO：First in First out）的数据结构，常用作数据缓存，通过队列结构可以保证数据有序的传递，避免竞争和冲突。 案例：利用队列，模…...
大语言模型综述泛读之Large Language Models: A Survey
摘要 这篇文章主要回顾了一些最突出的LLMs（GPT, LLaMA, PaLM）并讨论了它们的特点、贡献和局限性，就如何构建增强LLMs做了一个技术概述，然后调研了为LLM训练、微调和评估而准备的N多种流行数据集，审查了使用的LLM评价指标，在一组有代表性的基准上比较了几个流行的LLMs；最…...
奇偶函数的性质及运算
目录 定义 注意 特征 运算 拓展 定义 设函数f(x)的定义域D； 如果对于函数定义域D内的任意一个x，都有f(-x)－f（x），那么函数f（x）就叫做奇函数。如果对于函数定义域D内的任意一个x…...
代码随想录 day 32 动态规划
第九章 动态规划part01 今天正式开始动态规划！ 理论基础 无论大家之前对动态规划学到什么程度，一定要先看 我讲的 动态规划理论基础。 如果没做过动态规划的题目，看我讲的理论基础，会有感觉 是不是简单题想复杂了？ …...
支持目标检测的框架有哪些
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，许多深度学习框架都提供了对目标检测的支持。以下是一些广泛使用的支持目标检测的深度学习框架： 1. TensorFlow TensorFlow 是一个广泛使用的开源深度学习框架，由Google开发。它提供了TensorFlow O…...
原神自定义倒计时
<!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"><head><meta charset"UTF-8"><title>原神倒计时</title><style>* {margin: 0;padding: 0;box-sizing: border-box;user-select: none;body {background: #0b1b2c;}}header {…...
top命令实时监测Linux进程
top命令可以动态实时显示Linux进程信息，方便观察频繁换进换出的内存的进程变化。 top命令执行示例如下： 其中，第一行表示系统当前时间、系统的运行时间、登录的用户数目、系统的平均负载（最近1分钟，最近5分钟ÿ…...
Rust 所有权
所有权 Rust的核心特性就是所有权所有程序在运行时都必须管理他们使用计算机内存的方式 有些语言有垃圾收集机制，在程序运行时，他们会不断地寻找不再使用的内存在其他语言中，程序员必须显式的分配和释放内存 Rust采用了第三种方式࿱…...
Python面试题：结合Python技术，如何使用PyTorch进行动态计算图构建
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它通过动态计算图（Dynamic Computation Graphs）来支持自动微分（Autograd）。动态计算图的特点是每次前向传播时都会构建新的计算图，这使得它非常灵活，适合处理…...
基于RHEL7的服务器批量安装
目录 一、项目要求 二、实验环境 三、生成kickstart自动化安装脚本 四、搭建dhcp服务并测试kickstart脚本 五、搭建pxe网络安装环境实现服务器自动部署 编辑 六、测试 一、项目要求 1.使用kickstart编写自动化安装脚本 2.搭建dhcp服务并测试kickstart脚本 3.搭建px…...
C. Light Switches
文章目录 C. Light Switches题意：解题思路：解题代码： C. Light Switches 原题链接 题意： 房间的灯最初均为关闭状态，安装芯片后，它会每隔k分钟改变一次房间的灯光状态，即会打开灯光k分钟&…...
LabVIEW机器人神经网络运动控制系统
LabVIEW机器人神经网络运动控制系统 介绍了如何使用LabVIEW软件和中枢模式发生器(CPG)神经网络实现对舵机驱动爬壁机器人的精准运动控制。通过结合仿生控制理念与高级程序设计，本项目旨在开发一种能自动完成复杂墙面移动任务的机器人。 项目背景 现代机器人技术中…...
Qt WebEngine播放DRM音视频
Qt WebEngine播放DRM受保护视频，前提是Qt WebEngine开启音视频编码器，能够支持网页上普通视频的播放。开启音视频编码器需要自己编译源码，这里不做介绍。 什么是DRM音视频 DRM视频是指数字版权管理（Digital Rights Management&a…...
渗透小游戏，各个关卡的渗透实例
Less-1 首先，可以看见该界面，该关卡主要是SQL注入，由于对用户的输入没有做过滤，使查询语句进入到了数据库中，查询到了本不应该查询到的数据 首先，如果想要进入内部，就要绕过，首先是用…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明： 想象一下，你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界，里面有虚拟的路由器、交换机、电脑（PC）等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”，它们之间可以互相通信，就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中，可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行，可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令，并忽略错误 rm somefile…...
脑机新手指南（八）：OpenBCI_GUI：从环境搭建到数据可视化（下）
一、数据处理与分析实战 （一）实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波：勾选界面右侧 “60Hz” 复选框，可有效抑制电网干扰（适用于北美地区，欧洲用户可调整为 50Hz）。 平滑处理&…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer（二）：Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad（Adaptive Gradient Algorithm）是一种自适应学习率的优化算法，由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率，适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
【HarmonyOS 5.0】DevEco Testing：鸿蒙应用质量保障的终极武器
——全方位测试解决方案与代码实战 一、工具定位与核心能力 DevEco Testing是HarmonyOS官方推出的一体化测试平台，覆盖应用全生命周期测试需求，主要提供五大核心能力： 测试类型检测目标关键指标功能体验基…...
《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一）
CSI-2 协议详细解析 (一） 1. CSI-2层定义（CSI-2 Layer Definitions） 分层结构 ：CSI-2协议分为6层： 物理层（PHY Layer） ： 定义电气特性、时钟机制和传输介质（导线&#…...
Unit 1 深度强化学习简介
Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库，例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体，比如 SnowballFight、Huggy the Do…...
HarmonyOS运动开发：如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit（传感器服务）# 前言 在运动类应用中，运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据，如配速、距离、卡路里消耗等，用户可以更清晰…...
 Module Federation：Webpack.config.js文件中每个属性的含义解释)
MFE(微前端) Module Federation：Webpack.config.js文件中每个属性的含义解释
以Module Federation 插件详为例，Webpack.config.js它可能的配置和含义如下： 前言 Module Federation 的Webpack.config.js核心配置包括： name filename（定义应用标识） remotes（引用远程模块࿰…...
Unity VR/MR开发-VR开发与传统3D开发的差异
视频讲解链接：【XR马斯维】VR/MR开发与传统3D开发的差异【UnityVR/MR开发教程--入门】_哔哩哔哩_bilibili...