数据突发长度(burst length)在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间内总是有一些数据没来得及被读走，如果系统一直在工作，那么那些
原创
2021-03-23 17:33:52
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1、FIFO深度计算例如（对于同步fifo，每100个cycle可以写入80个数据，每10个cycle可以读出8个数据，fifo的深度至少为？ ） 参考网址：首先要确实FIFO的应用场景 并且最终要保证在最极端的情况下，仍不是发生溢出以及空数据的情况。如果数据是连续的数据流，那在频率不同的异步FIFO中，当写入频率大于读出频率时，FIFO必定是溢出的。因此这个时候需要确定数据的传输的突发性的，也就
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2024-02-23 09:59:51
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如果数据流连续不断则FIFO深度无论多少，只要读写时钟不同源同频则都会丢数；FIFO用于缓冲块数据流，一般用在写快读慢时，FIFO深度 / （写入速率 - 读出速率） = FIFO被填满时间 应大于 数据包传送时间= 数据量 / 写入速率例：A/D采样率50MHz,dsp读A/D读的速率40MHz,要不丢失地将10万个采样数据送入DSP,在A/D在和DSP之间至少加多大容量
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2023-11-28 09:29:12
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目录一、技术指标二、AM原理三、方案设计第一部分第二部分第三部分 一、技术指标完成信号AM调制和解调功能，具体要求如下： （1）载波信号频率范围：1M-10MHz，分辨率0.01MHz； （2）调制信号为单频正弦波信号，频率范围：1kHz-10kHz，分辨率0.01kHz； （3）调制深度0-1.0，步进0.1，精度优于5%； （4）使用MATLAB对比调制信号和解调信号指标； （5）载波信号频
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2024-09-22 15:08:15
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# 双目深度计算的Python实现指南
在计算机视觉领域，双目深度计算是一项重要的技术，利用两台相机获取的图像来估计场景中每个点的深度。在这篇文章中，我们将通过一步步的流程引导你实现双目深度计算的Python代码。我们将会首先展示整个流程，然后细化每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
在实现双目深度计算之前，我们需要了解整个流程。以下是实现这一技术的主要步骤：
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原创
2024-10-28 06:53:48
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.02287.pdf正文翻译 概述 ……首先，我们把深度估计看做一种多类别的密集标记任务，然后与基于公式的回归问题类比。这样，我们可以依赖于像语义分割上的密集标记的最新进展。其次，我们将前端扩展卷积神经网络的不同侧向输出以分层方式融合，以利用多尺度深度线索进行深
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2024-05-07 22:31:05
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刚入门深度学习时，没有显存的概念，后来在实验中才渐渐建立了这个意识。下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番，于是我转载了过来。作者：陈云深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用
FIFO深度的计算公式参考 求FIFO的最小深度主要有以下要点：在求解之前需要验证一下在允许的最大时间长度内写入的数据量是否等于读出的数据量，保证有解；求FIFO深度需要考虑最坏的情形，读写的速率应该相差最大，也就是说需要找出最大的写速率和最小的读速率；不管什么场景，要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走；由于FIFO空满标志位的判断延迟，在实际应用中需要预
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2024-01-11 09:07:47
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如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。公式： x和x'是图像平面中与场景点3D相对应的点与其相机中心之间的距离。B是两个摄像机之间的距离（我们知道），f是摄像机的焦距（已经知道）。简而言之，上述方程式表示场景中某个点的深度与相应图像点及其相机中心的距离差成反比。因此，利用此信息，我们可以得出图像中
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2023-11-24 21:25:29
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目录1 显卡要满足cuda develop的支持2 安装cuda的同时装内置的driver3 安装删除原有的NVIDIA驱动程序bios禁用secure boot，也就是设置为disable禁用nouveau重启reboot停止可视化桌面：安装driver重启安装cudnn直接测试高版本tensorflow-gpu==2.5.05 安装和测试低版本tensorflow-gpu 
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2024-01-19 23:29:13
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典型的信用评分模型如图1-1所示 ，本土来源于“智能风控：原理、算法与工程实践”一书，信用风险评级模型的主要开发流程如下： 图1-1
（1） 业务需求：信用风险、欺诈风险（2） 抽象数学问题：回归、分类（3） 数据准备：数据多来自数据仓库、业务数据库、CSV等 （4） 探索性数据分析：该步骤主要是获取样本总体的大概情况，描述样本总体情况的指标主要有直方图、箱形图等。 （5）
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2023-09-08 09:53:48
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本文[1]提供了有关如何构建用于深度学习的多 GPU 系统的指南，并希望为您节省一些研究时间和实验时间。1. GPU让我们从有趣（且昂贵）的部分开始！ 购买 GPU 时的主要考虑因素是：
内存（显存）
性能（张量核心、时钟速度）
槽宽
功耗（热设计功耗）
内存对于当今的深度学习任务，我们需要大量的内存。大语言模型甚至
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2024-08-20 21:51:55
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受到计算能力和功耗的制约，“终端深度学习”(deep learning on edge) 目前境地比较尴尬，抽空调研了深度学习现在常用几种计算平台，尤其是嵌入式端的计算平台：GPU服务器/工作站Intel NCSNVIDIA NanoRaspberry Pi麒麟970芯片谷歌TPU、加速棒 按
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2023-08-16 12:45:01
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IC/FPGA逻辑设计笔试题中最常见的体型莫过于FIFO最小深度的计算了，以前看到过计算FIFO最小深度，需要代入公式，直到看到这篇文档，才觉得使用逻辑分析的方法来看更能让人理解的更为深刻。文档把计算FIFO的最小深度的情况几乎列全了，所以几乎可以说看完这篇几乎就掌握了所有计算FIFO深度的问题了。（感谢作者）计算FIFO深度最小深度的总的思路大概是：算出写时钟周期，读时钟周期；...
原创
2021-08-20 15:36:44
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IC/FPGA逻辑设计笔试题中最常见的体型莫过于FIFO最小深度的计算
原创
2022-03-30 15:34:16
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【程序1】题目：古典问题：有一对兔子,从出生后第3 个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少？ //这是一个菲波拉契数列问题递归方式//递归
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
Syst
深度学习入门（二十一）深度学习计算——GPU前言深度学习计算——自定义层教材1 计算设备2 张量与GPU2.1 存储在GPU上2.2 复制2.3 注意3 神经网络与GPU4 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘深度学习计算——自定义层教材我们先看看如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。 首先，确保你至少安装了一个NVIDIA GPU。 然后，下
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2023-10-20 19:23:26
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前沿：带宽、采样率、存储深度是DSO的三大关键指标一、采样率1、概念的提出 计算机只能处理离散的数字信号。模拟电压信号进入示波器后面临的首要问题就是连续信号的数字化（AD转化）问题。 采样（Sampling）就是从连续信号到离散信号的过程。通过测量等时间间隔波形的电压幅值，并把该电压转化为用N位（N为ADC的分辨率）二进制代码表示的数字信息。 采样率即是单位时间内对信号进行采样的次数，单位为SPS
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2024-06-30 08:50:33
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知乎live：计算机视觉从入门到放肆--罗韵知乎 ： 计算机视觉从入门到放肆 罗韵 计算机视觉跟深度学习的结合是必然的事情 计算机视觉，图像处理 基础：计算机视觉，机器视觉，图像处理的关系是什么？ 人工智能领域下的一个分支：计算机视觉 针对场景、方法、工具都不一样 入门提前知道的东西↑图像的基础知识：
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2024-01-11 06:33:49
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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
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2024-07-19 14:15:46
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