FPGA SERDES的应用需要考虑到板级硬件,SERDES参数和使用,应用协议等方面.由于这种复杂性,SERDES的调试工作对很多工程师来说是一个挑战.本文将描述SERDES的一般调试方法,便于工程师准确快速定位和解决问题. 1. 硬件检测硬件检测可以分为原理图/PCB检查和板上硬件检查.这一部分的工作相对简单,但是很多时候问题是由这些看起来很不起眼的地方导致的. a) 原理图/PCB检查根据SERDES应用手册要求检查原理图和PCB设计.例如对于Xilinx 7系列GTX/GTH SERDE…

一步步教你搭建VS环境下用C#写WebDriver脚本http://www.automationqa.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3529&fromuid=29…

一步步教你把ubuntu安装到U盘 作者 Val 2452013147@qq.com 原因: 由于某些原因(学生党),需要把ubuntu安装到U盘到处走,百度了一下,教程都不是很好,要么很复杂,要么不清楚,那就让我们一起来见证奇迹的时刻吧. 注意: 1.这里说的是把ubuntu安装到u盘,是可读写的,通俗点说就是在ubuntu修改后,重启后这个修改还是存在的. 2.U盘的速度并不能与硬盘相比,而且U盘的寿命有限,还有个个人经验,闪迪的U盘比金士顿的快多了,本人用的是酷豆. 3.由于本人的酷豆已经…

一步步教你读懂NET中IL(附带图) 接触NET也有1年左右的时间了,NET的内部实现对我产生了很大的吸引力,在msdn上找到一篇关于NET的IL代码的图解说明,写的挺不错的.个人觉得:能对这些底部的实现进行了解和熟练的话,对以后自己写代码是有很大帮助的,好了,废话不多说,现摘抄如下: .NET CLR 和 Java VM 都是堆叠式虚拟机器(Stack-Based VM),也就是說,它們的指令集(Instruction Set)都是採用堆叠运算的方式:执行时的资料都是先放在堆叠中,再进行运算.…

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 …

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

一步步教你轻松学关联规则Apriori算法 (白宁超 2018年10月22日09:51:05) 摘要:先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一,常常应用在商业等诸多领域.本文首先介绍什么是Apriori算法,与其相关的基本术语,之后对算法原理进行多方面剖析,其中包括思路.原理.优缺点.流程步骤和应用场景.接着再通过一个实际案例进行语言描述性逐步剖析.至此,读者基本了解该算法思想和过程.紧接着我们进行实验,重点的频繁项集的生成和关联规则的生成.最后我们采用综合实例…

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目…