# 如何实现EGS CPU架构平台
### 引言
EGS（Embedded Graphics System）是一种专为高性能嵌入式设备设计的CPU架构。在这篇文章中，我将逐步带你了解如何实现EGS CPU架构平台，从项目的初始阶段到最终的代码完成。无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能通过本文获益。
## 流程步骤
以下是实现EGS CPU架构平台的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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前言很多人都不明白我们为什么要学习三层架构，为什么架构是三层不是其他的层数，而我们为什么又要使用三层架构？三层架构与我们以前使用的两层又有什么不同的地方呐？优势又是什么？如何学好三层架构？如何去应用它？一、 什么是三层架构开头我们说了那么多的问题大家肯定也有不少的疑惑，接下来我们就开始一一给大家解决这个问题。首先我们先从一个比较直观的饭店的模型图来看看三层架构，这个是比较直观的。通过上面的图片结合
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2023-07-14 19:51:13
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黄建华-Oracle ebs常用接口开发等（一）接收&退货常用标准表简介1.1 常用标准表如下表中列出了与采购接收&退货导入相关的表和说明：表名说明其他信息RCV_TRANSACTIONS采购接收事务表事务类型，订单分配行相关信息rcv_shipment_headers采购接收头表接收单号，供应商，订单号对应视图rcv_shipment_lines采购接收行
最近在学加密，用od进行反汇编的时候，又重新对汇编了解研究了一下。。特别是对esp做了一个深入的研究。。下面是网上搜索到的。先记在这边看看。。 在寄存器
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2024-04-25 06:04:57
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云栖TechDay第36期，阿里云高级产品专家霁荣带来“阿里云异构计算平台——加速AI深度学习创新”的演讲。本文主要从深度学习催生强大计算力需求开始谈起，包括GPU的适用场景，进而引出了弹性GPU服务——EGS（Elastic GPU Service），重点讲解了EGS的优势、EGS监控以及EGS产品家族，最后对EGS支撑AI智能创新进行了总结。以下是精彩内容整理： 基于大数据的深度学习
在kaldi说话人识别示例（egs/sre10,egs/sre16）中，数据总共有两大类，一是训练集（training），二是评估数据集（evaluation）。对于评估数据集又分为两类，一是用来注册（enrollment）的数据集，二是测试（test）集。一、训练集的准备训练集需要准备的文本文件是三类：spk2utt, utt2spk以及wav.scp1 spk2utt 是说话人id（记作spk
find -name gmm-copy ./kaldi/src/gmmbin/gmm-copy ./kaldi/src/gmmbin/gmm-copy --binary=false ~/kaldi/egs/yesno/s5/exp/mono0a/final.mdl final.mdl.txt ...
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2021-08-29 18:18:00
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点击 fork,生成forkrepo第一次使用时：git clone
forkrepo（这里指的是fork之后仓库的地址，而不是master仓库地址） git remote add upstream https://github.com/intel-sandbox/personal.yzho37.cl-developer.egs-spr-at.gitgit remot
原创
2022-07-14 18:07:06
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CGFC200(https://www.eobdtool.co.uk/wholesale/cgfc200ecuprogrammer.html)ECU编程器是CGAT200(https://www.eobdtool.co.uk/wholesale/bmwat200ecuprogrammer.html)的升级版。4200个ECU/EGS覆盖+数据防丢失+自动验证+BMWISN读取+VIN修改+数据克隆
原创
2021-08-30 14:30:34
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文章目录1.信号量2.信号量集结构3.信号量集函数4.信号量eg1.信号量信号量2.信号量集结构3.信号量集函数4.信号量egS表示
原创
2023-03-12 14:48:22
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1.while循环循环语句，条件成立就循环，不知道具体的循环次数，但能确定成立的条件就能用while循环2.while语法：while条件表达式：语句块egs:benqian=100000year=0whilebenqian<200000:benqian=benqian*(1+0.067)year+=1print("第{0}年拿了{1}块钱".format(year,be
原创
2018-12-10 11:02:43
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下载安装gitsudo apt-get install git下载Kaldigit clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden目录结构其中，tools、src、egs这三个目录是比较重要的。tools目录下面全部都是Kaldi依赖的包。其中主要有：Open...
原创
2021-07-29 09:52:02
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完整步骤在这里： https://github.com/kaldi-asr/kaldi/blob/master/egs/aishell/v1/run.sh现在来小小的总结一下：# 下面这步就是下载并解压文件，一般数据集最好提前准备好
local/download_and_untar.sh $data $data_url data_aishell
local/download_and_untar.s
下载安装gitsudo apt-get install git下载Kaldigit clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden目录结构其中，tools、src、egs这三个目录是比较重要的。tools目录下面全部都是Kaldi依赖的包。其中主要有：OpenFST：Weighted Finite S
原创
2022-02-13 13:45:12
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【kaldi各文件解释】/egs：不同语料例子的执行脚本文件/tools：存放asr过程中用到的库/src：存放实际执行的c++算法解码工具（src/onlinebin中）：online-gmm-decode-faster：识别从麦克风输入的语音online-wav-gmm-decode-faster：识别指定的wav文件【分析chain模型的目录结构】run.sh根据wavpath生成的数据关系
kaldi官网对egs的介绍在这里：
http://kaldi-asr.org/doc/examples.html下面只是简单记录下，如果你需要哪个，请细看每个文件夹里面的README。aishell：里面有两文件夹，S5是一种语音识别方法的demo，V1是一种说话人识别的demo。数据用的就是aishell1。aishell2：只有S5，也就是语音识别。ami：The AMI Meeting C
说明测试环境：Ubuntu16.04建议：仔细地按照此教程来，有些人中间出错是因为没仔细按照教程的步骤和细节文档更新时间：20180713使用thchs30训练最后的识别准确率约：64%运行thchs30步骤安装kaldi：https://github.com/kaldi-asr/kaldi/blob/master/tools/INSTALL，按官方教程即可首先进入githab下载的源码中egs目
简介使用Kaldi最理想的环境是配备集群任务分发工具，如Sun GridEngine。如果同时使用多个服务器组成的集群，还需要能同时访问的共享文件系统，如NFS。即便没有这些，你也可以在单个一台服务器上方便地安装Kaldi。在主示例脚本中，如egs/wsj/s5/run.sh，可以看到如下的命令steps/train_sat.sh --cmd "$train_cmd" \
4200 40000
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2024-05-16 08:52:30
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kaldi学习笔记之卷积神经网络(CNN)摘要：本文将以switchboard为例，解读kaldi卷积神经网络部分的bash脚本。一方面便于以后自己回顾，另一方面希望能与大家互相交流。正文：在switchboard部分的训练代码中，kaldi官方并未提供相关训练的deamon，但kaldi本身支持卷积神经网络的训练，在egs/swbd/s5c/steps/nnet2中，kaldi提供了训练的CNN
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2024-09-24 19:16:19
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在上一篇blog中简单的介绍了Kaldi的安装方法 有趣的开源软件：语音识别工具Kaldi (一) 在这篇blog中继续Kaldi模型训练的步骤，介绍一下在模型训练之前的一些数据准备的工作。因为我也是正在学习语音识别和Kaldi，有些地方不一定说的很正确，如果发现错误，还请指正。 在Kaldi源代码树中，有一个叫做egs的文件夹，在这个文件夹中保存着一些Kaldi在公共数据集
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2024-08-07 13:44:57
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