原创 PYNQ-關於PYNQ的UART的使用(RPI接口)

PYNQ是賽靈思開發的一個面向創客的板子,其實仔細查下官方的文檔操作還是很方便的,但是東西太雜了,,,實在不好找到,下面這篇博客將解決關於PYNQ是uart的使用的部分問題,歡迎大家補充 學習內容 PYNQ的串口使用 開發環境 P

原创 TensorFlow中CNN的兩種padding方式“SAME”和“VALID”

原文鏈接:http://blog.csdn.net/wuzqchom/article/details/74785643 在用tensorflow寫CNN的時候,調用卷積核api的時候,會有填pa

原创 ZYNQ-Black-Design最小系統搭建實現ZYNQ上面的helloworld

學習內容: 1.建立BD的工程 2.在ZYNQ實現Helloworld工程的demo 開發環境: vivado(版本都可以吧) 、SDK 開發板:這裏我用的是:zedboard和PYNQ-Z2 STEP 1:建立一個BD工程 打開viv

原创 ZYNQ-實現PL和PS端的協調設計

目錄學習內容開發環境STEP 1:BD設計SDK 學習內容 建立BD工程關聯LED和SW進行PS和PL端的協同設計 開發環境 vivado、sdk 開發板:zedboard、PYNQ-Z2 STEP 1:BD設計 和上次的工程

原创 FPGA-for循環對應verilog代碼

爲啥要在FPGA上實現for循環的代碼?     在現在的編程和算法中,有一部分的算法的速度已經到達了瓶頸,爲了提高算法的速度,提高效率,經常會遇到將c或者c++的代碼轉換爲Verilog語言進行在FPGA上實現。     下文中,我借鑑

原创 基於 Sobel 算子的邊緣檢測的FPGA 算法實現和MATLAB的實現

  1. 背景知識        邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括(i)深度上的不連續、(ii)表面方向不連續、(i

原创 PYNQ-Z2-開箱測試

1.PYNQ 簡介 PYNQ-Z1 開發板支持 PYNQ 項目,這是一個新的開源框架,使嵌入式編程人員能夠在無 需設計可編程邏輯電路的情況下即可充分發揮 Xilinx Zynq All Programmable SoC(APSoC) 的

原创 Ubuntu-創建和刪除軟連接,設置VMwave移動硬盤的掛載

建立軟連接: ln -s 原目錄 映射目錄 刪除軟連接的方法: sudo rm -rf 映射目錄 設置VMwave移動硬盤的掛載 首先打開VMwave 然後設置添加usb控制器,注意自己的電腦配置(本人的是3.0所以這裏選擇2.0)

原创 ZedBoard-ZedBoard 上運行桌面 LINUX

摘自李工出的zedboard教程 學習內容 本課程通過格式化 SD 盤分 2 個區,1 個區是 FAT32 保存 uboot 和 linux 的內核鏡像,另一個 ext3 分區保存的是 linux 桌面文件系統。 實現步驟 Step1 格

原创 ZedBoard-設置Quad-SPI啓動和SD驅動

Zedboard是第一款面向開源社區的Zynq-7000系列開發板,而Zynq-7000系列FPGA,也稱爲完全可編程(All Programable)SoC,是Xilinx一個有重大意義的產品系列。 在FPGA裏集成高性能的處理器內核

原创 MATLAB-k均值分類

K-means算法是最簡單的一種聚類算法。算法的目的是使各個樣本與所在類均值的誤差平方和達到最小(這也是評價K-means算法最後聚類效果的評價標準) K-means聚類算法的一般步驟:   初始化。輸入基因表達矩陣作爲對象集X,輸入指定

原创 Python-Tensorflow-循環神經網絡

循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)很多實時情況都能通過時間序列模型來描述。 例如,如果你想寫一個文檔,單詞的順序很重要,當前的單詞肯定取決於以前的單詞。如果把注意力放在文字寫作上...一個單詞中的下一

原创 機器學習-從神經元到深度學習

本文爲 AI 研習社編譯的技術博客,原標題 : Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 | vibhor nigam 翻譯

原创 學習規劃

大三開學了,暑假也水了一暑假,過兩週數學建模一結束,就開始好好籌備FPGA邀請賽了,新學期也大致規劃下學習的內容吧。。 Python 神經網絡CNN網絡的自主設計 神經網絡輸出模型 神經網絡繼續學習 FPGA邀請賽 pynq的搭建和功能的

原创 MATLAB-層次分析法

AHP (Analytic Hierarchy Process)層次分析法是美國運籌學家T. L. Saaty教授於二十世紀70年代提出的一種實用的多方案或多目標的決策方法,是一種定性與定量相結合的決策分析方法。常被運用於多目標、多準則、