Qsys 设计流程 ---Qsys System Design Tutorial 1.Avalon-MM Pipeline Bridge Avalon-MM Pipeline Bridge在slave端口接受命令,然后在master端口发送命令.可以把Pipeline Bridge理解为集线器,可以缩减FPGA的管脚. 2.首先搭建一个数据产生系统 csr是处理器用来控制和设置状态寄存器的接口. 3.搭建数据检查系统 4.搭建分层级系统 5.建立顶层系 6.如果不使用Nios II proces…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,将遇到的主要问题.同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程讲的东西数学性不强,但是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,首先…

11.1 首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

一.HDL的概念和特征 HDL,Hard Discrimination Language的缩写,翻译过来就是硬件描述语言.那么什么是硬件描述语言呢?为什么不叫硬件设计语言呢?硬件描述语言,顾名思义就是描述硬件的语言,它用文本的形式来描述电子系统硬件结构和行为,是一种用形式化方法来描述数字电路和系统的语言.正是因为如此,硬件与软件不一样,他不像软件,你某天突发奇想,想实现某个的界面,搞搞代码就OK了.硬件它是由实实在在的物理器件搭载而成,用抽象的语言怎么可能弄出一个电路来呢? 一门语言,总有那么一…

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…