本文参考 Xilinx SDK软件内置的教程,打开方法:打开SDK->Help->Cheet Sheets...->Xilinx SDK Tutorials,这里有6篇文档.本文详细介绍其中的4篇(与Application相关) 如何创建一个新的软件应用 1.打开SDK,切换到c/c++界面下.(有两个界面,还有一个是Debug界面,在软件右上角处切换) 2.指定一个新的硬件平台项目 在SDK开发软件时,需要指定硬件平台.(如果你打开一个现成的SDK工作空间,这一步可以省略)如果SDK工

Hibernate的双向多对多关联有两种配置方法:那我们就来看看两种方案是如何配置的.  一.创建以各自类为类型的集合来关联 1.首先我们要在两个实体类(雇员<Emploee>.工程<Project>)中各自给对方添加一个对方的集合 1.1 雇员实体类 package cn.manytomany.one; import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class Emploee { //雇员id private Int

AlphaGo的硬件配置 最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2

一.一对一关联 Hibernate提供了两种映射一对一关联关系的方式:按照外键映射和按照主键映射.下面以员工账号和员工档案表为例,介绍这两种映射方式,并使用这两种映射方式分别完成以下持久化操作: (1)保存员工档案的同时分配给员工一个账号. (2)加载员工档案的同时加载账号信息. 按照外键映射: 关系图: ①创建实体类:Resume.Users 并封装属性 public class Resume { //档案id private Integer resid; //档案名称 private Str

Problem1: Documention and Example can't open, Xilinx SDK  Ubuntu.   Step1: Click the Document link or Example link. We can see the error message from the terminal where you execute vivado command. The message said 'GLIBCXX_3.4.9' not found. And the l

如何查看LINUX 硬件配置信息 在网上找了N久,发现了一篇不错的文档,转载一下: 1.查看机器所有硬件信息: dmidecode |more dmesg |more 这2个命令出来的信息都非常多,所以建议后面使用"|more"便于查看 2.查看CPU信息 方法一:   Linux下CPU相关的参数保存在 /proc/cpuinfo 文件里   cat /proc/cpuinfo |more   方法二:   采用命令 dmesg | grep CPU 可以查看到相关CPU的启动信息 

转载:http://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2012/12/29/2838716.html 转载:http://blog.csdn.net/jhqin/article/details/5548656 转载:http://blog.csdn.net/dongdan_002/article/details/42460343 头文件WMIInfo.h /*******************************************************

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能

本文介绍获取cpu信息和内存信息的方法,根据本文所举例的代码可以举一反三获取更多信息. 获取cpu名称的方法: public string GetCpuInfo() { ManagementObjectSearcher searcher = new ManagementObjectSearcher(@"root\CIMV2", "SELECT * FROM Win32_Processor"); foreach (ManagementObject obj2 in se

1 <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd"> <hibernate-configuratio

LINUX查看硬件配置命令   系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 # hostname # 查看计算机名 # lspci -tv # 列出所有PCI设备 # lsusb -tv # 列出所有USB设备 # lsmod # 列出加载的内核模块 # env # 查看环境变量   资源 # free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 # d

远程调试环境由 PC 上运行的 System Debugger(集成在 Xilinx SDK 中) 和 Zynq 板上运行的 Linux TCF Agent 共同构成, 两者通过 TCP 连接,架构图如下图所示: 注1:TCF -> Target Communication Framework: 注2:TCF 集成在 PetaLinux 中,此功能需配合 PetaLinux 使用. 操作步骤(以调试 Helloworld 程序为例): 1.新建 Linux 应用 File -> New -&g

最近部门进行Windows客户端的测试产品单点性能, 感觉不在通的windows版本以及浏览器内核的情况下性能可能有差异, 也一直没有找到一个比较好的对比工具, 今天用chrome的控制台简单测试了下js 的简单加法的性能对比. 使用的windows系统以及chrome的版本 win10 1709 x64 chrome 60 win7sp1      x64 chrome 62 Winxpsp3   x86  chrome49 (Chrome支持xp的最后一个版本) 使用的最简单的对比函数..

移动应用自动化测试的配置,先于官网下载Android SDK,然后配置环境变量. 配置android sdk环境变量 1.  新建ANDROID_HOME环境变量,变量值为SDK解压的路径 2. 追加SDK如下目录的PATH变量 tools目录: e:\tyh\android-sdk-windows\tools platform-tools目录: e:\tyh\android-sdk-windows\platform-tools 于cmd内,输入adb和aapt命令,检测环境变量是否配置完成.

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

当启动sdk manager下载配置sdk的时候,报错如下: botoo@botoo-virtual-machine:/opt/android-sdk-linux/tools$ sudo  ./android update sdk./android: 1: ./android: java: not found./android: 1: ./android: java: not found./android: 110: exec: java: not found 解决办法如下: https://s

mongo是基于内存的数据库,应尽量将工作集中的数据全部加载到内存中,即内存应大于工作集 本文译自Chad Tindel的英文博客: http://www.mongodb.com/blog/post/capacity-planning-and-hardware-provisioning-mongodb-ten-minutes . 大部分MongoDB部署都运行于多台服务器的集群中,相对于传统数据库,这增加了容量规划及配置方面的复杂性.系统架构师 Chad Tindel 在MongoDB 世界大会

 Halcon17对硬件配置要求 Halcon17已经发布出来了,很多朋友一定想安装这款机器视觉软件来学习,我们今天给大家讲解下,Halcon17对硬件配置的要求: Halcon17 For Windows x64对硬件配置要求: 处理器:Intel 64或AMD 64 编译器:Visual Studio 2005或更高版本 最小2.0 GB可用磁盘空间 最小256 MB内存 最小1024 x 768显示 操作系统:Intel 64或AMD 64上的Windows Server 2008 R2

Android SDK支持的配置标致符 配置标识符 标识符值 描      述 MCC   MNC 例子: mcc310: MCC310-MNC004: MCC208-MNC00 MCC(移动国家代码,Moblie Country Code)和可选的MNC(移动网络代码,Moblie Network Code)是从SIM卡中读取的信息.例如,mcc310表示美国的运营商,mcc310-mnc004表示美国的Verizon运营商,mcc208-mnc00表示法国的Orange运营商. 如果设备使用

说明: 争取做更多的实战性应用,分享更多的嵌入式技术,希望能在实际项目中帮到大家. (1)V7将大力加强对初学者的支持力度,已经更新至63章,下载链接,后37章和一批视频教程将加紧制作. (2)事隔五年之后,开启第2版DSP数字信号处理和CMSIS-NN神经网络教程,同步开启三代示波器. 软件: 1.开发板预装出厂程序,各种外设驱动包全做好了,可以检测全部硬件功能. 2.例子保持MDK5和IAR8两个版本,选做Embedded Studio的GCC版. 3.开发板的大部分API和驱动包延续V4,