mif文件就是存储器初始化文件,即memory initialization file,用来配置RAM或ROM中的数据.生成QuartusII11.0可用的mif文件,有如下几种方式: 方法1:利用Quartus自带的mif编辑器 优点:对于小容量RAM可以快速方便的完成mif文件的编辑工作,不需要第三方软件的编辑: 缺点:一旦数据量过大,一个一个的输入会使人崩溃: 使用方法:在quartus中,[file]/[new],选择Memory  Initialization file,弹出如下窗口:

描述 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1615 一个主动轮带着一些轮子转,轮子带着轮子转,轮子带着轮子转...一个非主动轮只会被一个轮子带着转.求从主动轮到某一个轮子的路上所有轮子的转速的绝对值之和. 分析 从起点开始,枚举相接触的轮子,只要不是之前路上的(带着当前轮子转的)轮子,就继续往下走.宽搜深搜都可以. 注意: 1.%.0lf是会四舍五入的!所以要强制转化成int. 宽搜: #include <bits/stdc++.h>

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/72819374 2017-05-27 19:15:36     GMIS 2017    10 0 5 月 27 日,机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为本次大会做了开幕式致辞,他表示:「我个人的看法是再过几年,我们90%的工作是人工智能提供的,就像我们今天大部分工作是机器提供

本文档主要讲解实现一个16384(2^14)点的14位正弦波数据mif格式文件的生成,使用此文件,我们便可以在FPGA上基于直接数字合成(DDS)原理生成标准的正弦波,即实现信号发生器的功能.关于DDS原理的相关内容,请参考由北航出版社出版的<FPGA自学笔记——设计与验证>一书第六章第6.2节—— “双通道幅频相可调DDS信号发生器” 一节的内容. 在很早之前,我曾编写过一个生成1024点16位正弦波mif文件的方法,不过那时候我的matlab技术还特别特别菜(现在也很菜),只是在matla

1:正弦波 用函数 sin (x * π/180°) /************************************************** 正弦波 mif 生成 ***************************************************/ #include <stdio.h> #include <math.h> #define DEPTH 128 /*数据深度,即存储单元的个数,可更改*/ #define WIDTH 8 /*存储单元的

转自:https://www.zhihu.com/question/21359049 作者:陈二发链接:https://www.zhihu.com/question/21359049/answer/69671935来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 这几天组好了NAS,把方案分享出来给各位下片狂魔,好东西放在网盘里面会变成这个屌样:&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/34b9a4e1b14c7cb4a252720cbad34465_b

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

<?php /** * File: phpstudy : array_test.php * Created by PhpStorm. * User: IhMfLy Pheonix@jtv-0707 * Date: 2016-08-03 * Time: 10:36 */ # 创建数组 $arr1_0 = array(); $arr1_0[] = 23; #创建,再初始化 $arr1_0[] = "lisi"; $arr1_1 = array("name"=>

一.数组操作的基本函数数组的键名和值array_values($arr);获得数组的值array_keys($arr);获得数组的键名array_flip($arr);数组中的值与键名互换(如果有重复前面的会被后面的覆盖)in_array("apple",$arr);在数组中检索applearray_search("apple",$arr);在数组中检索apple ,如果存在返回键名array_key_exists("apple",$arr);检

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

T1:数论+高精(水~) 根据题意可知,从除的数越大越好(在0~9中) 所以我们只要用到高精除然后再模拟一下就可以了 //MARK:但是要注意0-9这个特殊值需要特判,因为题目要求输出的数至少是两位数,所以0-9的数输出的时候应该在前面加上1.如果1的时候应该输出11,而不是1: T2:宽搜+深搜 典型的搜索题 因为有点忘了dfs所以还是学习了一下 其实之前一直以为bfs和dfs没有什么本质上的区别吧(除了时间复杂上的差异),学了强连通分量,以及这道题之后还是发现有很大不同的 说说这道题吧,bf

本文来自<PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector>,是来自百度的作品,时间线为2018年8月. 0 引言 最近基于锚的检测框架都是为了检测无约束条件下难检测的人脸,比如WIDER FACE,SSH,\(S^3FD\)等等都提出了尺度不变网络的单一网络结构,从不同的网络层获取不同的size来检测人脸.Face R-FCN重新权重化得分map上的响应值,并通过一个位置敏感平均池化消除不同人脸位置带来的非均匀分布影响.FAN提

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华为值多少钱,全世界非上市公司中估值最高的巨头 https://www.cnbeta.com/articles/tech/808203.htm   小米.美团都曾表达过不想.不急于上市,但没人信,所以在盘点“未上市科技巨头”时会被列入.任正非说“不上市”,人们真信了,于是华为被故意漏掉.其实,华为才是全世界非上市公司中估值最高的巨头,蚂蚁金服暂时难与之争锋. 访问: 华为商城 林子大了什么鸟都有,有人说“华为营收是腾讯的2.5倍,市值应为8万亿港元”,华为是硬件公司,腾讯是互联网公司,怎能按相同

转载自:http://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78825493 对于现在的最好的检测系统来说,yolo_v1 的问题主要出现在两方面,也就是: (1)yolo_v1存在大量的定位错误: (2)yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低. ***科普时间***: 准确率(accuracy) :预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 精确率(precision):这个概念是针对预测结果而言的,表示的是预测结果

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201307172.asp 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用F

1.数组操作的基本函数 数组的键和值: array_values($arr);获得数组的值 array_keys($arr);获得数组的键名 array_flip($arr);数组中的值与键名互换(如果有重复前面的会被后面的覆盖) in_array("apple",$arr);在数组中检索apple array_search("apple",$arr);在数组中检索apple ,如果存在返回键名 array_key_exists("apple",

对输入或输出而言: 一个张量的形状为a x b x c x d,实际写出这个张量时: 最外层括号[…]表示这个是一个张量,无别的意义! 次外层括号有a个,表示这个张量里有a个样本 再往内的括号有b个,表示每个样本的长 再往内的括号有c个,表示每个样本的宽 再往内没有括号,也就是最内层的括号里的数有d个,表示每个样本的深度为d tf.nn.conv2d(), tf.reshape()等都是这样表示 给一个具体的张量,求这个张量的a,b,c,d值时,首先忽略最外层的括号,再数次外层括号个数(a),再

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 回到顶部 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 残差学习 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 训练细节 6. 实验 @ 0. 论文链接 ResNet 1. 概述   从AlexNet出现后,后面的模型包括VGG,GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深,因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好.比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯度爆炸/消失,但这问题在很大程度上使用标准化初始赋值跟中间层(BN)解决.但