前言 EDF文件可以直接导入Vivado,而无需Verilog源文件. 好处: (1)    避免沙雕队友修改源代码,则可以直接提交EDF网表文件. (2)    避免用户剽窃劳动成果. (3)    对于无需更改的设计复用,直接用EDF网表会贼方便. 软件版本:Vivado2018.3 流程 生成EDF网表文件 (1)设置需提交的源代码的最顶层为TOP层.可以看到内部调用了2个IP块. (2)在设置选项的综合设置中选中打平整个设计,防止别人看到模块层次. 设置-mode out_of_cont

1.安装插件Vetur 结果 ---> .vue代码识别彩标 2.配置.vue文件模板,以便快速一键生成格式化 2.1新建代码片段 File->Preferences->User Snippets-->New Global Snippets file... -->取名vue.json 2.2删除其中的代码片段 2.3黏贴.vue配置代码 { "Print to console": { "prefix": "vue",

用到外部一个DLL文件(ThoughtWorks.QRCode.dll),看效果 生成截图 识别截图 生成二维码后右键菜单可以保存二维码图片,然后可以到识别模式下进行识别,当然生成后可以用手机扫描识别出来,或者用手机直接扫描以上两张图也能看到识别后的结果. 使用方法,在解决方案中引用上面那个dll文件,引入命名空间 using ThoughtWorks.QRCode.Codec; using ThoughtWorks.QRCode.Codec.Data; 看完整的生成二维码代码 using Sy

作为 Synopsys FPGA 设计解决方案的一部分,Synplify FPGA 综合软件是实现高性能.高性价比的 FPGA 设计的行业标准. 其独特的行为提取综合技术 (Behavior Extracting Synthesis Technology, BEST) 在将 RTL 代码综合成特定的 FPGA 逻辑之前,先进行高层次优化. 此方法可以对整个 FPGA 进行高度优化,提供更快运行时间并支持超大型设计. Synplify FPGA综合工具以其能对FPGA设计产生高性能和低成本而成为业

概述:在前期的文章中,我们用TensorFlow完成了对手写数字的识别,得到了94.09%的识别准确度,效果还算不错.在这篇文章中,笔者将带领大家用GAN模型,生成我们想要的手写数字. GAN简介 对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network),由 Ian Goodfellow 首先提出,由两个网络组成,分别是generator网络(用于生成)和discriminator网络(用于判别).GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片,比如说经过对一系列猫的图片的学习,g

前言 本文简要介绍在vivado中创建PS工程.单纯使用zynq芯片的PS部分就像使用普通ARM芯片一样,只是多了建立Zynq硬件系统这一个步骤.vivado创建PL工程参见此处 新建工程 与vivado 创建FPGA工程相同 建立Zynq硬件系统 新建块设计 添加zynq处理器IP核 自动配置 添加一个GPIO IP核,同样自动配置,然后在空白处右击选择Regenerate Layout,重新布局 可以将GPIO核改名为LED,核的端口也改为LED 配置 双击zynq核进行配置,此处不需要配置

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现

keytool和openssl生成的证书转换 keytool生成证书示例 生成私钥+证书: keytool -genkey -alias client -keysize 2048 -validity 3650 -keyalg RSA -dname "CN=localhost" -keypass $client_passwd -storepass $client_passwd -keystore ClientCert.jks 生成文件文件ClientCert.jks. 导出证书: ~/t

读入图片,算法检测,画出矩形框 import cv2 from PIL import Image,ImageDraw import os def detectFaces(image_name): img = cv2.imread(image_name) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('../opencv-2.4.9/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') if img.ndim==

Vivado主界面 Vivado套件,相当于把ISE.ISim.XPS.PlanAhead.ChipScope和iMPACT等多个独立的套件集合在一个Vivado设计环境中,在这个集合的设计流程下,不同的设计阶段我们采用不同的工具来完成,此时Vivado可以自动变化菜单.工具栏,可以显著提高效率:因为不需要在多个软件间来回切换.调用,白白浪费大量的时间.基于Vivado IP集成器(IPI),则把我们对硬件的配置更好地集成到我们的设计中,既极大地提高了对IP的使用和管理,也帮助我们减小了软件和硬

Vivado中的MIG已经集成了modelsim仿真环境,是不是所有IP 都有这个福利呢,不知道哦,没空去验证. 第一步:使用vivado中的MIG IP生成一堆东西 ,这个过程自己百度.或者是ug586有step by step 的,so easy. 生成之后是这样子的 第二步:在modelsim中增加xilinx库 编译库  tool--> compile simulation libraries 选择modelsim,我只会verilog所以只选择了这个. comiled library

关于生成网络这边,可能会做一个深度的受限玻尔兹曼机,这样可以保证生成的音乐不会太相似. 情绪识别网络和生成网络的耦合,中间变量可能直接就是一个one-hot向量,用来标注指定的情绪,不做成坐标那种难以训练的模型.

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

[java+selenium+Tesseract-OCR(图片识别)+AutoIt(windows窗口识别)]完成自动化图片验证码识别! 一.AutoIt(windows窗口识别)参考:https://www.cnblogs.com/xiaozhaoboke/p/11138548.html 二.Tesseract-OCR(图片识别) 1. 官网下载 tesseract:http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 历史版本下载:https://di

前言 当我们开发需要测试接口时,会遇到以下几个问题 1.如果接口过多,参数过多,一个个参数复制到postman简直能要了我的狗命,重复劳动过多. 2.如果接口过多,参数过多,编写接口文档给测试人员或者前端,又特么要命. 于是这里安利一款idea插件easyyapi,能一键帮我们解决以上问题 GitHub地址 https://github.com/tangcent/easy-yapi 功能特性 导出API文档到Postman 导出API文档到Yapi 导出API文档到Markdown 导出RPC文

前言 Zynq启动流程和ARM处理器类似,PS部分是启动和配置过程的主设备,芯片引导必须由处理器驱动,系统上电复位后会读取设备模式引脚来决定从什么设备启动芯片.如下表Boot Devices条目所示,其中黄色代表该条目下的默认设置,比如Boot Devices默认设置是SD Card,默认从SD卡启动芯片 下图中的JP7-JP11的5个条线帽就是用于设置设备模式引脚电平的 启动步骤 PS确定好从什么设备启动后,接着的启动过程分为以下三个阶段 Stage-0 执行BootROM代码,不可修改 St

Verilog HDL Verilog HDL是在C语言的基础上发展起来的一种硬件描述语言,语法较自由.VHDL和Verilog HDL两者相比,VHDL的书写规则比Verilog HDL烦琐一些,但Veri log HDL自由的语法也容易让少数初学者出错.国外电子专业很多会在本科阶段教授VHDL,在研究生阶段教授Verilog HDL.它们的共同特点是利于由顶向下设计,利于模块的划分与复用,可移植性好,通用性好,设计不因芯片的工艺与结构的变化而变化,更利于向ASIC的移植.Verilog HD

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程.Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布.项目地址:https://github.com/tesseract-ocr 该项目最新版本是3.04,本人试验用的版本是3.02. 1 安装并设置环境 运行tesseract-ocr-setup-3.0

第8章 Code First将走向哪里? So far, this book has covered all of the Code First components that reached their final release at the time of writing. There are, however, some notable features that are still in preview at this time that you should be aware of.

tesseract-ocr 第一课 前言 据网上介绍tesseract-ocr性能不错,并且可以支持识别中文了.于是尝试一下.   安装 1.下载地址: https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list     1.介绍 论文地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/svn/trunk/doc/tesseracticdar2007.pdf     Tesseract OCR引擎是HP研究所生产的.包括