ILA(Integrated Logic Analyzer)，集成逻辑分析仪，允许用户在FPGA设备上执行系统内的调试。作为一名FPGA工程师，掌握在线调试工具进行时序分析是必备的职业技能之一。ILA通过一个或者多个探针（Probe）来实时抓取FPGA内部数字信号的波形，分析逻辑错误的原因，帮助debug。下面我将介绍Vivado中ILA的两种使用方式：一、IP核方式调用在vivado中，打开IP
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2023-09-25 09:06:11
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原创
2021-09-07 11:19:08
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1. FLAC 编码设置只对编码时间有较大影响而对解码影响不大；因为等级越高，编码器就会花越多的时间去寻找最佳的压缩算法，而解码器则根据给定的压缩算法直接解压。 2. FLAC简介基本结构：4byte 字符“flaC”：flac标志，用于识别flac
音频里的两个很重要的概念是：采样频率和采样深度（又有人翻译为：采样位深、采样大小） 注：很多时候不同的人对上面两个概念的取名和翻译不同。所以在看别人的文章时候，出现了一个新名词，实际又给取了个新名字。 1.采样频率 采样率表示了每秒对原始信号采样的次数，我们常见到的音频文件采样率多为44.1KHz，这意味着什么呢？假设我们有2段正弦波信号，分别为20Hz和20KHz，长度均为一秒
核酸自动提取仪又名核酸自动纯化仪，是应用配套的核酸提取试剂，来自动完成样本核酸提取工作的仪器。广泛应用在疾病控制中心、临床疾病诊断、输血安全、法医学鉴定、环境微生物检测、食品安全检测、畜牧业和分子生物学研究等多种领域。分类01 根据仪器型号大小不同划分自动液体工作站：自动液体工作站是功能非常强大的设备，液体分液、吸液等自动完成，甚至能通过整合扩增、检测等功能，实现标本提取、扩增、检测全自动化。大型
PMAT: an efficient plant mitogenome assembly toolkit using low-coverage HiFi sequencing data ，一篇关于线粒体组装工具包的文献PMAT：使用低覆盖度HiFi测序数据的高效植物线粒体组装工具包植物的完整线粒体基因组（mitogenomes）是核质互作、植物进化和植物细胞质雄性不育系育种的宝贵资源。然而，由于频
目录目前核酸定量的测序主要有以下五种1、定磷法 2、定糖法3、 紫外吸收法（分光光度法、Nanodrop）4、 荧光光度法5、 qPCR法知识汇总核酸浓度的测定是生物学实验室中一项常规的定量实验，检测核酸浓度可以帮助我们在接下来的相关实验中确定酶和其它试剂的用量（比如：载体酶切实验、NGS建库实验），或者排除核酸在实验中的干扰（比如：慢病毒包装实验），从而达
1.采样率 示波器在测量信号时，需要这样，一个一个点的对波形进行采样，显然，这样的采样点越多，所测到的波形，就越接近最真实的波形。如果采样的点数过少，波形就会失真。 如一台示波器标注的采样率是：1GSa/s。sa就是sample ，样本，样品意思。1G = 1000MB = 1000 000KB = 1000 000 000字节。即，每秒可进行
# 深度学习上采样方式
在深度学习中，数据的不平衡分布是一个常见的问题。为了解决这个问题，我们可以使用上采样的方法来增加少数类样本的数量，从而平衡数据集。本文将介绍几种常见的深度学习上采样方式，并提供代码示例。
## 1. 随机复制
随机复制是最简单的上采样方式之一。它通过随机地复制少数类样本来增加其数量。下面是一个使用Python实现随机复制的示例代码：
```python
import
原创
2023-07-04 12:41:43
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1、Upsampling（上采样）上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。简单来说就是把一张小图片放大。 对于这种上采样(up-sampling)操作，目前有着一些常见插值方法进行处理：最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)双线性插值(Bi-Linear interpolation)最近邻插值(Nearest neighbor interpo
# 深度学习中的上采样
在深度学习中，上采样是一种常用的技术，用于增加图像的分辨率或恢复缺失的信息。在本文中，我们将介绍上采样的概念、常用方法以及如何在代码中实现上采样。
## 1. 上采样的概念
上采样是指将低分辨率的数据转换为高分辨率的数据。在图像处理中，上采样常用于图像超分辨率重建、图像生成等任务中，可以帮助提高图像质量和细节。
常见的上采样方法包括插值法和卷积法。插值法是通过对原始
原创
2023-09-08 06:25:48
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# 深度学习的上采样
## 引言
深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了巨大的成功。在计算机视觉任务中，图像尺寸的变换是一个常见的需求。而在深度学习中，上采样是一种常用的图像尺寸转换技术。本文将介绍深度学习中的上采样技术，并提供一些示例代码。
## 上采样的概念
上采样是将低分辨率的图像或特征映射转换为高分辨率的过程。在深度学习中，上采样可以通过插值方法或反卷积方法实现。插值
缘起: 在数据驱动的web开发中，经常要重复从数据库中取出相同的数据，这种重复极大的增加了数据库负载。缓存是解决这个问题的好办法。Memcached是什么?Memcached是由Danga Interactive开发的，高性能的，分布式的内存对象缓存系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。
Memcache是什么
Memcache是danga.com的一个项目，最早是为 L
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2013-03-21 14:58:45
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# 退火算法在深度学习中的应用
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何将退火算法应用在深度学习中。首先，让我们了解一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 初始化参数;
初始化参数 --> 计算损失函数;
计算损失函数 --> 判断是否满足停止条件;
判断是否满足停止条件 --> 是
1、存储单位换算 1字=2半字=4字节=4*8位TB=2^10GBGB=2^10MBMB=2^10KBKB=1000ByteByte=8bit存储容量V=2^m * n (m为地址线条数，n是数据线位数)单位为bit。例1：26位地址线和8位数据线，存储容量是512Mb，即64MB。 例2：20位地址线和16位数据线，存储容量16Mb，即2MB。2、声音图像数据量计
一.上采样（重采样）1.上采样就是重采样也就是放大图像，通常使用的目的是 （1）使图片达到更高的分辨率 （2）再经过pooling后上采样可以放大信息，循环迭代可以不断增强有用信息2. 上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中
Index数据采样的原因常见的采样算法失衡样本的采样0 2 数据采样的原因其实我们在训练模型的过程，都会经常进行数据采样，为了就是让我们的模型可以更好的去学习数据的特征，从而让效果更佳。但这是比较浅层的理解，更本质上，数据采样就是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布从而模拟一个随机事件。另一说法就是用少量的样本点去近似一个总体分布，并刻画总体分布中的不确定性。因为我们在现实生活
一般的，将连续的模拟信号放置在 (x,y) 直角坐标系中，x 轴表示时间，y 轴表示信号的幅度。采样，即是在时间轴上，也就是 x 轴上，抽出 X 个点。比如说采样率，就反映了在一秒钟的刻度上，均匀的抽取多少个点。也就是，采样率是针对 x 轴，针对时间的。量化，即是在幅度轴上，也就是 y 轴上，按特定的单位长度，量取 Y 个这样的长度。比如说，规定 2 毫米为一个单位长度，按照这样的单位长度，我们可
三种上采样方式总结在GAN，图像分割等等的网络中上采样是必不可少的。这里记录一下自己学到的三种上采样方式：反卷积(转置卷积)，双线性插值+卷积，反池化。反卷积(转置卷积)卷积只会减小或不变输入的大小，转置卷积则是用来增大输入的大小。用于细化粗的特征图等等，FCN中就有应用。这里一个图就能很简单表明他做的事情。感觉就是做的卷积反过来的事情。转置卷积是可以进行学习的。 kernel核张量与输入的张量中
在深度学习的网络模型中，不但有通过卷积获得图像特征，而且也有一些放大操作，例如FCN、U-Net等等。这些操作有上采样（Upsampling）、上池化（Unpooling）、双线性插值、反卷积。下面对这四个进行梳理。 一、上采样（Upsampling）上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行缩放到一个想要的尺寸，而且计算每个点
