一、掌握HDL语言1.没有数电基础，建议先学习数电2.HDL是硬件描述语言，不要用软件思维去思考3.图书：verilog HDL高级数字设计、Verilog数字系统设计教程、Verilog编程艺术4.网站：HDLBits 4.1: http://asic-world.com/verilog/index.html 4.2: https://hdlbits.01xz.net/w
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2024-06-14 20:46:40
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本文介绍了如何手写一个简化版的Tomcat服务器。
做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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\ Java自学no.1———带你初步认识java什么是JavaJava定位Java特点JRE和JDK开发环境配置集成开发工具IDEAidea安装及使用教程初次使用idea创建包和类第一个程序：hello world 什么是JavaJava语言是美国Sun公司（Stanford University Network），在1995年推出的高级的编程语言。所谓编程语言，是 计算机的语言，人们可以使用编
不同于符号微分、手动微分和差分法，自动微分方法有着使用简单、计算精度较高、性能较好等优势，因此在各大深度学习框架中得到了广泛
原创
2024-04-22 15:25:46
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一、什么是《手搓》线程池 手搓线程池并不是用来完全代替系统线程池的 你可以把手搓线程池看做系统线程池的一部分 就好比在东海用集装箱搞养殖 一个集装箱里养鱼 另一个集装箱里养虾 搞好隔离,鱼虾都不耽搁 二、最常用线程池的场景是什么 当然是Task,是用TaskFactory.StartNew方法创建T ...
前段时间参加比赛，用到了faster-rcnn，但是由于我是很早之前看的faster-rcnn的源码，所以突然对里面的一些细节感觉很模糊，所以决定再次看下源码，梳理一下自己的知识。 首先，在使用faster-rcnn时，我突然对faster-rcnn是怎么实现预测边界框竟然感到模糊，竟然在犹豫faster-rcnn在rpn网络和fast-rcnn网络输出的是否是位置偏移系数，发生这个结果我觉得主要
论文题目：Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar年份&会议：2019 - IEEE Access主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别，并实现在FPGA上，还采取了三种
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2024-07-19 20:24:23
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监控系统实践第2天：确定监控系统的脚手架啰嗦一下准备确定脚手架，才发现自己疏忽了，居然还没确定需求。还好没开始，不然后面准备的脚手架不知是小题大做，还是大材小用了。就好比我要造一个草屋，结果材料不足够建造一栋大楼。或者我要建造一栋大楼，结果只有草。确定需求至于监控系统需求是什么，我现在也还不确定。只能先简单的罗列几个了基础功能，以后实际使用过程中再增加其它的吧。现在有这么几个功能方向是一定要的：用
动手动脑一：EnumTest.java：程序代码：public class EnumTest {
public static void main(String[] args) {
Size s=Size.SMALL;
Size t=Size.LARGE;
//s和t引用同一个对象？
9月12日，阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2，该产品基于Xilinx（赛灵思）硬件可编程芯片打造，可在云上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩，为人工智能产业提供加速服务，在特定场景下的处理效率比CPU高30倍。随着基于英特尔和赛灵思芯片的FPGA计算实例相继面世，阿里云实现了对主流FPGA方案的全覆盖，从产品到服务再到生态，每个环节都提供了对人工智能强有力的支持
要实现一个简单的轮播效果（通常是图片或内容轮播）而不依赖第三方库，可以通过纯 JavaScript 和 CSS 来完成。这里有一个简单的实现方式，涵盖了自动轮播和用户手动控制的功能（通过左右按钮切换）。HTML 结构：<div class="carousel">
<div class="carousel-images">
<img src="image1.
另外，当模型特别大（嗯我说的就是llm），层数特别多的话，onnx就不是很好用了，也不是不能导出来，就是当onnx比较大的时候
原创
2024-08-08 13:48:01
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Winograd算法winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例，讲讲Winograd算法的具体流程。 一个的卷积核，和一个输入特征图进行卷积运算，得到的输出，我们记为： 其计算量为 和普通的直接卷积()相比,计算量减少了 当时，上式近似等于 Winograd 的证明方法较为复杂，要用到数论中的一些知识，但是，使用起来很简单。只需要按照如
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2024-07-28 16:14:32
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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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在FPGA进行CNN加速计算的论文里，有一种设计：脉动阵列何为脉动，脉动的数据是什么样子的？下图可以看做是简单的脉动单元，共有P11到P33 9个计算单元，行列数据并不是同时刻到达计算单元，而是依次进入，说白了就是像FPGA设计里经常提的流水线pipiline，这里面有个关键点是CNN的乘加操作，P11计算单元会在3个节拍进来6个数据，3个节拍后，P11=3*3+2*4+2*3=23，每个计算单元
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2024-03-29 06:41:06
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on,Conv2D,MaxPooling2D,Flattenfrom keras.datasets import mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28,
原创
2022-12-04 00:11:28
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关注公众号后,根据菜单获取邮箱。邮箱发送邮件: 获取地址。激活码是: 1024。
原创
2024-10-21 14:39:19
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