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摘要: 参赛学生对近期规则调整提出建议:1. 针对禁止压红块的改动,建议适当增加模型罚时,以平衡绕行策略的难度;2. 垫高目标板20mm的规则导致原有数据集大部分失效,需重新采集数据,恰逢期末与备赛期叠加,时间压力较大。卓老师回应称模型罚时标准将在6月6日会议最终确定。学生强调规则变动突然,希望组委会考量实际困难。(149字)
Verilog 实现的 FPGA 运动目标检测系统,包含摄像头采集、SDRAM 双帧缓存、灰度帧间差分、腐蚀膨胀、目标框叠加和 VGA 显示,适用于 Quartus 与 Cyclone IV 开发板验证。
本项目基于开发板,实现了一套完整的FPGA硬件加速YOLO实时目标检测 + WiFi无线图传方案。系统上电后自动开启WiFi热点,手机/电脑连接即可通过浏览器实时查看摄像头画面和AI检测结果,无需安装任何APP。主控芯片:Xilinx Zynq-7020(双核ARM Cortex-A9 + FPGA Artix-7)摄像头:MIPI接口摄像头,Bayer格式输出分辨率:852×480帧率:优化后可
本教程面向已掌握FPGA基础开发、熟悉AXI总线与DMA架构、希望入门FPGA AI加速的开发者。我们以已跑通的单通道3×3卷积 + 2×2最大池化工程为起点,不追求极致性能优化,先建立「CNN算法原理 ↔ PyTorch软件训练 ↔ FPGA硬件实现」的完整架构认知,逐步补全CNN标准组件,最终打通端到端全链路。教程全程遵循「最小增量迭代」原则:每一步只修改少量代码,完成后立刻与软件结果对齐验证
单模块测试包含 add64、mult32、comput、traffic、alu、radix、asyn、accu、fpu_pre、fpu_post、mc_sel、mc_rf、buffer、eth 等设计,平均 217 行、763 个节点、1005 根 wire。功能等价率仍能保持,但 PPA 变差,延迟、面积、功耗比例分别来到 0.89、0.92、0.94,远弱于完整系统的 0.72、0.73、0.
支持 AI PPT 生成、Excel 智能分析、Word 策划、AI 生图、多模态搜索、智能问答、图片自动分类,企业版免费使用依托通义千问大模型,支持文档摘要、文件语义检索、知识库问答,基础 AI 功能可正常使用。很多团队分不清两者的定位、AI 能力、对外分享、性价比差异,难以精准匹配自身企业的办公需求。欢迎评论区交流使用体验!综合来看,综合 AI 生产力、对外分享生态、大文件传输、性价比以及全场
Mac Studio M3 Ultra明显占优。它拥有四倍内存容量和三倍理论内存带宽,特别适合单机加载超大模型、处理大型媒体工程和承担综合性专业工作。DGX Spark仍然有自己的护城河。CUDA、TensorRT-LLM、vLLM、NGC和NVIDIA服务器生态,使它更适合真正围绕NVIDIA平台进行模型开发、微调、验证和部署。Mac Studio是一座容量巨大、传送带很宽的全能仓库;DGX S
bist_clk实质是Memory clk中的一路clock,即bist_clk是选的memory clk中的一个,所以这个mux是插在memory clk上面的,可能会影响到memory的clock delay从而影响memory性能。插入的tessent_persistent_cell_tck_mux_*_inst,可以指定其插在port上,也可以说buf或者ckcell的output pin
将AXICONNECT 的特性 修改为下图特性。
`-direction `:指定IO方向,如`-direction input`(输入端口)、`-direction output`(输出端口)或`-direction inout`(双向端口)。- `-type `:对于固定故障模型,可进一步指定`-type stuck - at - 0`(固定为0故障)或`-type stuck - at - 1`(固定为1故障)等。这有助于Tessent确定
注意位置的获取,上图左侧是原来的Makefile的文件(备份为了.tmp),右侧是修改后的Makefile文件。这两个新的自动化运行脚本,在板卡(7020)上通过串口助手可以创建脚本,用户可以自定义运行在的板卡上的脚本。,会花费很长的时间,我们能不能像app那样,直接在file文件夹内直接make的方式生成.ko文件呢?成功,必须要用原来的Makefile文件,也就是把Makefile.tmp重命
size(T)*N=2^power,也就是这个vector元素合计的total位宽为16bit,32bit,64bit,128bit,256bit,512bit;其中T表示是数据类型,可以是基本数据类型,也可以是用户自定义数据类型,比如说char ,int,或者struct类型。N表示元素的个数,表示vector这个数组中有多少个元素。2.对于data_width上面要data parallels
volatile修饰是禁止通过 Port Widening 大幅提升 HLS function性能。1.static是用于hold数据在function calls调用过程中,用于创建寄存器。memory access不要随便使用volatile修饰,不然会跑起来很慢!使用了volatile后,complier编译器不会对代码进行优化。memory_map_io和memory是有区别的。volat
Docker 容器创建一个,核心是用命令,我会给你分步讲解操作方法,包括基础备份、添加标签、验证镜像,以及更规范的备份方式(推荐)。
本文介绍了基于正点原子7020开发板的DDS信号发生器设计与实现。硬件部分使用AXI-Lite总线控制的DDS IP核,通过MATLAB生成正弦波查找表文件(sin256.mem和sin256.coe)。软件方面开发了Linux驱动程序和应用程序,支持DDS参数配置、数据缓存(输出到文件)和TCP流式传输功能。测试结果显示系统能生成1MHz正弦波,并通过千兆网口实现736Mbps的数据传输速率。文
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 抛开arm soc不谈,处理图像的方法基本就是fpga,或者是fpga+mcu,或者是zynq这种fpga、ddr、arm可以一起访问的芯片。但是三种方法里面,最简单的还是zynq这种芯片,其他三种方式,各有各的问题。
发现机制谁发现设备创建什么对象驱动框架例子PCI/PCIe 枚举PCI corepci_devpci_driverFPGA PCIe 板卡、网卡、NVMeUSB 枚举USB coreusb_deviceusb_driverU盘、USB摄像头OF/DT corei2c_clientspi_deviceARM SoC 外设ACPIACPI coreplatform/I2C/SPI/UART 等设备对应
必须使用特定的转换硬件。:使用端口,基于调制(4条50Gbps通道)。:是标准,基于调制(4条25Gbps通道)。虽然QSFP56和QSFP28的物理接口外观相同,可以互插,但电信号和编码方式完全不同,直接连接会导致。
如果不用 volatile,编译器会认为 *status_reg 的值在循环中不会改变(因为没有显式修改它的语句),于是只读取一次,然后陷入无限循环或者直接优化掉整个循环。因为在编译器看来,每一次对 volatile 变量的读/写都可能产生硬件层面的副作用(如读取 FIFO 会弹出数据,写入触发寄存器会启动转换等)。高层次综合编译器会分析代码,如果某段代码的执行结果从不被使用,或者它对程序的输入/
Claude Code的命令体系虽然庞大,但只要掌握了核心的30%命令,就能覆盖80%以上的日常开发场景。优先级命令类别核心命令🔴 必学会话管理/init/compact/clearclaude -c🟠 重点Git操作/commit/review🟡 进阶模型切换/model/memory🟢 高阶MCP/Skills/mcp/skills我的推荐学习路径第一周:掌握claude -c恢复会话
简单说,就是把一段你经常用到的提示词、指令甚至脚本,打包成一个以开头的快捷命令。比如你创建一个/test请为当前打开的 Java 类生成 JUnit 5 单元测试,覆盖主要分支,使用 Mockito mock 依赖。测试类放到 `src/test/java` 下,类名加上 `Test` 后缀。之后,你只要在 Claude Code 里敲/test,它就会自动按这个套路生成测试。不用每次再啰嗦一遍。
项目说明控制信号(5-bit)功能设置 TX FIR 的 post-cursor tap,用于补偿拖尾 ISI推荐确定方式✅ Eye scan / ✅ SI 仿真 / 📐经验起步典型值范围0(无预加重)~ 20(中等)~ 31(最大)联合调参建议与联合优化是否可动态修改✅ 可在运行时通过控制寄存器设置。
是一种可重配置的计算芯片,能够在硬件层面实现不同的逻辑电路。自 1980 年代诞生以来,FPGA 技术经历了。
本文作者尝试让AI(Codex)完全接管FPGA开发流程,在3个多小时内自动完成了从硬件识别到生成完整教程的全过程。AI成功创建了6个经过硬件验证的Vivado工程,包括GPIO、UART等基础功能,并输出排版规范的Word教程。文章重点展示了AI自主解决问题(如UART调试)的能力,实现了"代码设计-硬件验证-迭代"的完整闭环。作者认为这标志着嵌入式开发模式的变革,虽然当前AI生成的Verilo