本文设计思想采用明德扬至简设计法.在使用FPGA设计系统时,常需要利用FIFO进行数据缓存保证数据不丢失,因此计算FIFO深度是至关重要的.FIFO的深度主要取决于“最恶劣”的情况,以下对于两种最常见的场合进行分析. 1.已知读写两侧带宽及最恶劣情况,求FIFO深度 如:对于异步FIFO,写时钟100MHZ,读时钟80MHZ.读写位宽均为16bit.已知每100个写周期最多写入960bit数据,读侧每时钟读取一个数据.问:FIFO深度至少为多少? 分析:典型的“背靠背”情况,此时最恶劣的情况是第

格模式(Strict Mode)是ECMAScript5新增的功能,目前所有的主流浏览器的最新版本——包括IE10与Opera12——都支持严格模式,感兴趣的朋友可以了解下啊,希望本文对你有所帮助 严格模式(Strict Mode)是ECMAScript5新增的功能.ECMAScript5虽然可以向后兼容ECMAScript3,但如果使用严格模式,哪些 ECMAScript5“不在建议使用”的ECMAScript3语法功能将会被全部进制,如果出现就会抛出一行.引入Strict Mode目的是允许

一.药品 a.前计费:审核(临时医嘱)或者分解(长期医嘱)计费 退费处理方式,1)如果是还未发药,则护士站直接退费;2)如果药房已经发药,则护士站发出退费申请,由护士拿着药品去药房退药退费. b.后计费:药房发药计费 退费处理方式,护士站发出退费申请,由护士拿着药品去药房退药退费. 对药品采用前计费还是后计费模式具体由医院内部管理模式来决定,但需注意: 在药房还未发药的情况下,前计费模式需要护士站进行退费,多一步操作. 前计费可某些医院可杜绝漏费情况,如药房未进行确认操作或者出院带药情况. 二.

Verilog生成矩阵一般是使用shift_ip核,但其实用两个FIFO也行.最近刚好学到这种方法,把原理总结一下. 要求 现在有10x5的数据和对应数据有效指示信号,数据为0~49,要用FPGA对其生成3x3矩阵,以便后面进行一些矩阵运算. 第一步,计数器行列规划 首先想到是计数,数据每来一个,cnt_col 就计1下,cnt_col 计满10下时再用cnt_row 计一下,cnt_row 共计5下,这样数据就变成了10x5,如下图所示: 第二步,FIFO形成三行数据 用两个FIFO进行将数据

1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使

本文设计思路源自明德扬至简设计法.在之前的几篇博文中,由于设计比较简单,所有的功能都是用verilogHDL代码编写实现的.我们要学会站在巨人的肩膀上,这时候就该IP核登场了! 说白了,IP核就是别人做好了的硬件模块,提供完整的用户接口和说明文档,更复杂的还有示例工程,你只要能用好这个IP核,设计已经完成一半了.说起来容易,从冗长的英文文档和网上各个非标准教程中汲取所需,并灵活运用还是需要下一番功夫的. 我认为其中最重要的几点如下: 1) 提供给IP核正确的时钟和复位条件: 2) 明确各个重要用

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.

转载: 说白了,IP核就是别人做好了的硬件模块,提供完整的用户接口和说明文档,更复杂的还有示例工程,你只要能用好这个IP核,设计已经完成一半了.说起来容易,从冗长的英文文档和网上各个非标准教程中汲取所需,并灵活运用还是需要下一番功夫的. 我认为其中最重要的几点如下: 1) 提供给IP核正确的时钟和复位条件: 2) 明确各个重要用户接口功能: 3) 掌握所需指令的操作时序: 4) 知道内部寄存器地址及功能和配置方式.顺序: 5) 会从官方示例工程中学会IP核正确使用方式: 今天来讲讲一个最常用的I

本文转载自:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用

SynchronousQueue原理详解-公平模式 一.介绍 SynchronousQueue是一个双栈双队列算法,无空间的队列或栈,任何一个对SynchronousQueue写需要等到一个对SynchronousQueue的读操作,反之亦然.一个读操作需要等待一个写操作,相当于是交换通道,提供者和消费者是需要组队完成工作,缺少一个将会阻塞线程,知道等到配对为止. SynchronousQueue是一个队列和栈算法实现,在SynchronousQueue中双队列FIFO提供公平模式,而双栈LIF

前言 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务.Seata 将为用户提供了 AT.TCC.SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案. 对于Seata不太了解的朋友,可以看下我之前写的文章: 微服务开发的最大痛点-分布式事务SEATA入门简介 微服务痛点-基于Dubbo + Seata的分布式事务(AT模式) TCC模式 TCC模式怎么理解 TCC(Try-Confirm-Cancel)实际上是服务化的两阶段提交协议,业务开发者需

原文详见:http://www.ucai.cn/blogdetail/7023?mid=1&f=5 可以在线运行查看效果哦! 在上一篇我们讲了结构型模式,结构型模式是讨论类和对象的结构的.总共有7种.而今天我们来介绍一下行为型模式. 一.什么是行为型模式? 行为型模式: 就是描述类和对象之间的通信和职责的.简而言之,就是类和对象扮演什么角色,还有怎么扮演这个角色的问题. 二.行为型模式的种类 大体上分为三个大类:常见模式.已知模式.深度模式 常见模式包括: 模版方法模式.命令模式.迭代器模式.观

模板模式初探 关于模板模式,大家可以参阅 模板方法模式深度解析(一) 原始的jdbc 关于原始的jdbc,如下: import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBC_Test2 { public static void main(

实验十五:FIFO储存模块(同步) 笔者虽然在实验十四曾解释储存模块,而且也演示奇怪的家伙,但是实验十四只是一场游戏而已.至于实验十五,笔者会稍微严肃一点,手动建立有规格的储存模块,即同步FIFO.那些看过<时序篇>的同学一定对同步FIFO不会觉得陌生吧?因为笔者曾在<时序篇>建立基于移位寄存器的同步FIFO.不过那种同步FIFO只是用来学习的玩具而已.因此,这回笔者可要认真了! 事实告诉笔者,同步FIFO的利用率远胜其它储存模块,几乎所有接口模块都会出现它的身影.早期的时候,笔者

摘自:https://blog.csdn.net/ITsenlin/article/details/21129405 sed高级用法:模式空间(pattern space)和保持空间(hold space) 2014年03月13日 00:54:09 itsenlin 阅读数:12212更多 个人分类: linux 环境:centos 6.4 sed版本:sed-4.2.1-10.el6.x86_64 前面的基本用法已经可以满足90%的需要,人个认为想要真正掌握sed,还需要学习一下sed的高级用

计算FIFO深度是设计FIFO中常遇到的问题.常识告诉我们,当读速率慢于写速率时,FIFO便可被用作系统中的缓冲元件或队列.因此FIFO的大小基本上暗示了所需缓存数据的容量,该容量取决于读写数据的速率.据统计,系统的数据速率取决于系统的负载能力.因此为了保证FIFO的大小,我们需要考虑FIFO传输的最坏情况下.所谓最坏的情况就是使得写速率最大,读速率最小:通常是考虑突发传输. 一.异步FIFO最小深度计算原理 如果数据流连续不断则FIFO深度无论多少,只要读写时钟不同源同频则都会丢数:FIFO用

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基

一.概念 1.概念 模板方法模式是一种基于继承的代码复用技术,它是一种类行为型模式. 它定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中.模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤. 2.举例理解 网上举了一个请客吃饭的例子,我觉得解释的挺好的.我们每个人去请客吃饭.一般都含三个步骤:点单.吃东西.买单,而且顺序就是从做左到右的. 在这三个步骤中,点单和买单大同小异,最大的区别在于第二步--吃什么?吃面条和吃满汉全席可大不相同,如图1所示 所以从开发角度来分析,有

1.前言 本文接上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,关于移动网络的主要特性,在上篇中已进行过详细地阐述,本文将针对上篇中提到的特性,结合我们的实践经验,总结了四个方法来追求极致的“爽快”:快链路.轻往复.强监控.多异步,从理论讲到实践.从技术讲到产品,理论联系实际,举一反三,希望给您带来启发. 如果您还未阅读完上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,建议您先行读完后再续本文. 本篇的目的,就是希望以通俗易懂

深度学习框架比较 神经网络一般包括:训练,测试两大阶段.训练:就是把训练数据(原料)和神经网络模型:如AlexNet.RNN等“倒进” 神经网络训练框架例如cafffe等然后用 CPU或GPU(真火) “提炼出” 模型参数(仙丹)的过程.测试:就是把测试数据用训练好的模型(神经网络模型 + 模型参数)跑一跑看看结果如何,作为炼丹炉caffe,keras,tensorflow就是把炼制过程所涉及的概念做抽象,形成一套体系. (一)Caffe 1.概念介绍 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,