一. RAM 分类XILINX 的 RAM 可分为三种,分别是:单口 RAM,简化双口 RAM 和真双口 RAM.如下 图所示: 图1 单口 RAM 图2 简化双口 RAM A 口写入数据,B 口读数据 图3 真双口 RAM A,B 任意一个口都可以读写数据,可从 A 写入,B 读数据 二.选择数据位宽和深度Block RAM 的数据位宽为 1-1152bit,深度取决于所选择 FPGA 器件中 block 的数量.超出地址范围之外的写操作,写进去的数据不会与存储器件中的数据冲突. 读超出地址范

LinuxSWAP交换分区大小与内存的关系SWAP(交换分区)[Windows虚拟内存]我们机房中一台Linux服务器运行缓慢,系统服务出现间歇性停止响应,让我过去处理一下这一问题,登录到服务器之后,发现此服务器的物理内存是16G,而最初装机的时候,系统管理人员却只分配了4G的虚拟内存.查看内存的使用状况,物理内存并没有完全耗尽,但虚拟内存已经耗尽,整个系统CPU负载和磁盘IO都非常高.交换分区并不是等到物理内存用尽了才使用的,是否尽量的使用或不使用swap,在内核空间有 Linux SWAP

如果供应商为我自己的项目提供了一个起点,那就太好了.工作'眨眼'始终是一个伟大的首发.方便总是有代价,而且“眨眼”就是夸大“切换GPIO引脚”的代码大小.对于具有少量RAM和FLASH的设备,这可能会引起关注:如果'blinky'占用那么多,我的应用程序是否适合该设备?不要担心:可以轻松地修剪掉(或任何其他项目). 恩智浦LPC845-BRK主板上的Binky 我在这里使用一个'blinky'项目作为一个例子:修剪技巧也适用于任何其他类型的项目. 在本教程中,我在BRK(突破)板上使用NXP L

1.对于缓冲区空间的设定,要根据具体情况来定,如果存在大量的长信息(比如文件传输),将缓冲区定义的大些,可能更好的利用网络资源,如果更多的是短信息(比如聊天消息),使用小的缓冲区可能更好些,这样刷新的速度会更快.一般系统默认的缓冲大小是8*1024.除非对自己处理的情况很清晰,否则请不要随意更改这个设置. 2 Apache Commons的FTPClient局域网上传文件速度本应该很快的,但却在实际开发中发现上传一个文件蜗牛速度,都是因为调用了如下API: ftpClient.storeFile

ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉.因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析. ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量: 2. 设置匹配阈值: 3. 进行BOW特征向量匹配确定最优匹配: 4. 统计匹配描述子角度偏差并筛选,确定最终匹配. 接下来,我们一起再细细分析一下,每一步

block大小和单个文件最大容量的关系(文章来自鸟哥的Linux私房菜http://vbird.dic.ksu.edu.tw/linux_basic/0230filesystem_1.php#ps2) 我们约略来分析一下 inode / block 与文件大小的关系好了.inode 要记录的数据非常多,但偏偏又只有 128bytes 而已, 而 inode 记录一个 block 号码要花掉 4byte ,假设我一个文件有 400MB 且每个 block 为 4K 时, 那么至少也要十万笔 blo

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

Visualizing and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络:本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升. 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表现的这么好,或者

原文地址:Windows任务管理器中内存使用.虚拟内存区别及与页面文件的关系 虚拟内存(VirtualMemory)是Windows管理所有可用内存的方式.对于32位Windows系统,每个进程所用到的虚拟内存地址从0到2^32-1,总容量4GB,其中2GB是与操作系统以及其他所有进程所共享,另外2GB分派给进程独占(这就是常说的32位Windows中一个进程最多能用2G内存的由来). 4GB虚拟地址空间(Virtual AddressSpace,VAS)中,2GB的进程独占VAS是进程隔离的,

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a575eb9401014tam.html 单片机内程序运行的时候ram空间是如何分配的?我现对一个程序进行减少片内ram的使用的优化,有一些效果,同时也产生了些疑问,在此向各位大虾请教:一.现象:1.    我在通过减少全局变量.函数内变量的使用,减少函数间参数传递等手段来优化,发现某些时候我减少一个变量的使用,keil编译的结果就显示data减少了一字节,有时候这样一直减少几个变量的使用,data值一直都不会变,接着再减少变

深度学习概论 1.什么是神经网络? 2.用神经网络来监督学习 3.为什么神经网络会火起来? 1.什么是神经网络? 深度学习指的是训练神经网络.通俗的话,就是通过对数据的分析与计算发现自变量与因变量的映射关系(神经网络模型),这个映射关系可以是单层(一个神经元),也可以是网络(多个神经元),此过程可称为训练过程:其后根据此神经网络模型来对事物进行预测或分类. 通过一个例子来说明何为神经网络.房价的预测,影响房价的因素有很多,现在仅考虑房间大小,即只有一维特征.下图的红叉代表已知价格的房子大小,通过

关键词:readelf.bloat-o-meter.graph-size.totalram_pages.reserved.meminfo.PSS.procrank.maps等等. 根据项目的需求,进行ROM/RAM的低成本裁剪. 在进行优化之前,(1)首要任务是对待优化的方案进行量化,从ROM来看有uboot.kernel.rootfs:从RAM来看,有静态RAM和运行时产生的动态RAM. (2)然后就是根据量化结果,寻找浪费点进行优化:不需要的直接删除,过量配置的适当降低. (3)再然后就是要

1, 若需要修改memory mode, 需重新编译; 若不需要修改memory mode, 直接修改宏参数即可; 2, 宏参数列表: 3, 注意用LE搭memory的情况; 4, memory type与读写触发边沿(triggering) 注意,read/write triggering与地址/数据锁存是有区别的. 把triggering point理解为实际读/写发生的时间点,可以是上升沿或者下降沿:但地址/数据的锁存永远是在上升沿发生的. 5, 名词解释 -- continuous re

转自:图像类型   与  opencv中图像基础(大小,深度,通道) 一.图像基本类型 在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型. 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0.1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色.由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0.1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位.二值图像通常用于文字.线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储. 2. 灰度图像

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

压力才有动力,15年中旬就要准备实习,学习复习学习复习学习复习学习复习……无限循环中,好记性不如烂笔头……从数组开始,为主干. c 的array由一系列的类型相同的元素构成,数组声明包括数组元素个数和类型,c 中的数组参数是引用形式传参(传址调用),而常量标量是按值传递. //[]方括号表示声明的是数组,里面的数字表明了数组包含的元素数目 ];//声明50个整数的数组 ];//声明365个浮点数的数组 ];//声明20个字符的数组 数组下标,不同语言不一定一样,c 是0开始. ANSI C 才支

本帖节选自<Arduino程序设计基础>第二版5.1.6串口缓冲区       在之前的示例程序中,我们都是采用人工输入测试数据的方式检验程序效果,Arduino每接收到一次数据,就会将数据放入到串口缓冲区中.       但是,当我们使用其他串口设备或者传输的数据量逐步增加后,你可能会发现写入的数据会有一些丢失,这是因为Arduino默认设定了串口缓冲区为64字节,当其中数据超过64字节后,Arduino会将之后接收到的数据丢弃.              我们可以通过宏定义的方式来增大串口