COM口采集三菱 PLC FX3U 的配置边缘计算网关一共有四个COM 接口，4个COM口的配置内容一样，COM1固定为RS232，COM2、COM3和COM4是RS232/RS485可选串口（默认为RS485）。因 三菱 PLC FX3U 的COM是RS485接口，则选择以COM3连接为例说明COM口采集配置操作。 三菱 PLC FX3U 的RS485接口 DB9的3和8为信号脚，3脚接COM2
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2024-04-02 15:06:55
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随着我国互联网的快速发展,5G技术也得到了不断地发展,其在各个领域也逐渐的得到了普及,并且对工业互联网发展有着极大的促进作用。5G工业互联网作为当前通信技术发展的焦点,会将边缘计算技术充分利用。边缘计算三大技术边缘计算的三大技术分别是本地缓存、本地转发、跨层优化。边缘计算技术功能应用:一、 云计算任务迁移移动云环境中借助基站等边缘设备的计算、存储、网络等资源，实现从服务器端迁移部分或或全部任务到边
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2023-12-15 14:15:54
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# 边缘计算与PyTorch：在边缘设备上实现智能计算
## 引言
近年来，边缘计算作为一种新兴的计算架构受到广泛关注。边缘计算将数据处理和计算推向网络边缘，能够减少延迟、节省带宽并提高数据安全性。在这一领域，深度学习框架PyTorch的灵活性和易用性使其成为边缘设备AI应用开发的重要工具。本文将介绍边缘计算的基本概念，以及如何利用PyTorch在边缘设备上进行机器学习任务。我们将结合代码示例
随着物联网产业的高速发展，全球IoT设备连接数量由2015 年的52亿个增至2020年的126亿个，预计2025年将达到246亿个。在这种情况下，个性化、轻量化的细分场景需求将会越来越旺盛，AIoT智能应用也将逐渐丰富。越是轻量化场景应用越需要提升平台、芯片及硬件设备的效率，同时降低部署难度和成本，不依赖与云端交互就能实现智能化操作。除此之外，海量的细分需求还要求产品有较高的性价比，以及可以充分利
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2024-01-16 15:32:57
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与企业技术的其他热门新领域一样，边缘计算也是一个广泛的架构型概念，而非一组特定的解决方案。首先，边缘计算通常应用于低延迟的情况，计算能力必须接近于操作的所在位置，无论该活动是工业物联网机器人投掷小部件，还是传感器在生产过程中对疫苗温度的持续获取。研究公司Frost & Sullivan预测，到2022年，90%的工业企业都将使用边缘计算。边缘计算是分布式计算的一种形式，它超越了数据中心的范
本文将介绍边缘计算落地的机遇与挑战，以及边缘容器开源项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实践方案。
作者：赵震，深信服云计算开发工程师，OpenYurt 社区 Member编者案：在 5G、物联网等新技术的持续推动下，边缘计算产业已然走向大风口，未来越来越多的种类，越来越大的规模和越来越复杂的应用和工作负载都会被部署到边缘侧。本文基于深信服云计算工
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2024-08-27 13:56:50
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在FPGA逻辑电路中，输入信号的边缘检测是一个常用的操作，这算是FPGA的基本功之一。 信号边缘检测应用十分广泛，例如：通信协议的时序操作，按键的检测等，都应用到按键的检测。按键的检测分为上升沿和下降沿两种，基本的检测思想是一致的。本博客的思想是先介绍阻塞和非阻塞两种赋值，在理解这个的基础上然后去分析边缘检测。这里，首先分析一下Verilog语言中阻塞赋值（=）和非阻塞赋值（<=）的区
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2023-10-26 10:15:58
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# PyTorch与FPGA的结合：加速深度学习应用
随着深度学习技术的快速发展，模型的计算复杂性和需求也在不断增加。在这个背景下，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速解决方案，逐渐受到关注。本文将探讨如何将PyTorch与FPGA结合，以加速深度学习应用。
## FPFA简介
FPGA是一种可编程的硬件，能够在设计后通过软件进行配置。与传统的CPU和GPU相比，FPGA
原创
2024-08-18 04:02:53
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Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化将pytorch框架的权重矩阵以定点数补码的形式导入到FPGA中 文章目录Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化1. pytorch框架中的LSTM2. 初始化一个RNN模型3. 初始化ROM的coe文件格式4. 将参数转换为补码，并且输出到coe文件5. 配置一个ROM6. 结论7. 代码 1. pytorch框架中的LS
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2023-10-23 21:43:25
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多数FPGA开发者都习惯图形化界面(GUI)。GUI方式简单易学，为小项目提供了一键式流程。然而，随着FPGA项目越来越复杂，在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率。因为GUI工具不能对整个开发过程提供足够的灵活性和控制。另一方，GUI工具本身会占用很大一部CPU资源和内存。脚本语言的选择在IC和FPGA的最常用的是TCL，Perl以及Shell。除此之外，还有可能用到其他的脚本语言。比如，Xil
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2024-06-27 06:36:07
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一、算法介绍Sobel 算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel 边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比 canny 边缘检测效率要高，但是边缘不如 Canny 检测的准确，但
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2024-07-17 14:14:59
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1、问题：使用vivado 2018.3对开发的例程进行仿真时出现问题：ERROR [Common 17-69] Command failed. Simulation for PR Flow is not supported 如下图所示：分析及解决：这个问题主要是PR（Partial Reconfiguration，局部重配置）流不支持仿真，其中，PR的相关知识请参考该篇文章：谈谈赛灵思的局部重配
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2024-10-24 17:07:46
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Pytorch框架学习3 文章目录Pytorch框架学习31.模型创建与nn.module1.1模型创建步骤1.2 nn.Module2.模型容器与AlexNet构建2.1容器2.2AlexNet3.nn网络层之卷积层3.1 1d/2d/3d卷积3.2 卷积-nn.Conv2d()3.3 转置卷积-nn.ConvTranspose4.nn网络层之池化层，线性层，激活函数层4.1 池化层4.2线性层
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2024-10-09 21:31:31
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Modelsim仿真 目录Modelsim仿真（一）Modelsim仿真基础知识知识准备1.仿真分类2.RTL级与门级3.Testbench与HDL文件的关系步骤（二）tb文件编写（三）手动仿真（四）联和仿真手动仿真与联和仿真区别 （一）Modelsim仿真基础知识知识准备 我们知道进行FPGA开发的时候，用的某家的芯片，都会用这家的开发环境，他们都有自己的
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2023-12-15 10:58:28
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# 如何实现边缘检测pytorch
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在PyTorch中实现边缘检测。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 设计并构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试模型 |
## 1. 准备数据
在这一步，我们需要准备包含边缘信息的数
原创
2024-06-19 07:19:12
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# 边缘提取与 PyTorch 实现指南
边缘提取是计算机视觉中的一个重要任务，它能够帮助我们识别图像中的主要特征。接下来，我将指导你使用 PyTorch 实现边缘提取的过程。整件事情的流程如下：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|---------------
## PyTorch去除边缘
边缘是图像中的重要特征，但在某些情况下，我们可能希望去除图像边缘以进行后续分析或处理。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，可以用于图像处理任务，包括去除边缘。本文将介绍如何使用PyTorch去除图像边缘，并提供相应的代码示例。
### 边缘检测
在开始讨论如何去除边缘之前，我们先来了解一下边缘检测的基本概念。边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以用于
原创
2024-01-14 04:34:38
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# 使用PyTorch提取图像边缘的科学探索
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而边缘检测是图像处理的基础任务之一。它可以帮助我们识别图像中的重要特征，如物体轮廓、纹理和形状。本文将介绍如何使用PyTorch库来实施边缘检测，并包含示例代码、状态图和甘特图，以帮助读者更好地理解这一过程。
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stateDiagram
[*] --> 加载图像
加载图像
# PyTorch 边缘提取入门指南
边缘提取是计算机视觉中的一项基本任务，常用于图像分析、物体检测和图像分割等。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，非常适合执行边缘提取任务。在这篇文章中，我们将详细阐述如何使用PyTorch实现边缘提取。
## 1. 实现流程
在开始之前，首先要明确实现边缘提取的步骤。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
## PyTorch 边缘检测流程
### 流程图
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flowchart TD
A[开始] --> B[数据集准备]
B --> C[模型构建]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型应用]
F --> G[结束]
```
### 甘特图
```mermaid
gantt
date
原创
2023-08-29 03:17:17
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