1.altera 提供了两种rom :单口rom和双口rom. 官方文档偷图: 单口rom:输出可以配置寄存器寄存再输出,时钟可以输入输出用不同的时钟. 双口rom:输入输出时钟可不同或者A与B的时钟可不同.输出可寄存. 2.altera 提供了两种ram :单口ram和双口ram.双口ram又分为伪双口ram和真双口ram. 官方文档偷图: 单口ram:读写共用地址线. 伪双口ram:可同时读写,读用读的地址,写用写的地址.避免同时对同一地址单元读写. 真双口ram:两个端口均可读写. 单口r…

  1. Struts 1是全世界第一个发布的MVC框架: 它由Craig McClanahan在2001年发布,该框架一经推出,就得到了世界上Java Web开发者的拥护,经过长达6年时间的锤炼,Struts 1框架更加成熟.稳定,性能也有了很好的保证.因此,到目前为止,Struts 1依然是世界上使用最广泛的MVC框架. 目前,基于Web的MVC框架非常多,发展也很快,每隔一段时间就有一个新的MVC框架发布,例如像JSF.Tapestry和Spring MVC等.除了这些有名的MVC框架外,…

上一篇对excel导入做了浅层的解释,本文将对导出再做浅层解释. 仍然是相同的套路,只不过是反过来而已. 反过来方向理论上本来是这样的:cell-->row-->sheet-->workbook-->输出流--->硬盘文件file 但实际却不是这样的,为什么呢?因为单元格cell不会创建出一个row,更不会创建一个sheet,也不可能反向创建一个workbook,而workbook与输出流之间存在层级关系,但不存在包含被包含关系,所以导出的方向就变成这样了: workbook…

本文即将对POI方式导入excel文件最核心的步骤予以说明,为的是简单,也是为了阐明文件导入的原理. 文件导入有一个很明显的线索: 1.首先是我们知道硬盘中的文件,即:文件对象File file 2.然后通过文件对象file  ,我们可以获取它的路径String filePath = file.getAbsolutePath() 3.根据filePath,我们可以创建一条文件输入流:FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath),这条流就像…

<script> //判断是不是原始值 //判断是数组还是对象 //建立相应的数组或对象 var obj={ name:'辣鸡', sex:'male', card:['laobi','feiwu'], wife:{ name:'智障', son:{ name:'彩笔' } } } var obj1={} function deepClone(Origin,Target){ var Target=Target ||{}, toStr = Object.prototype.toString, a…

一.网络各个协议:TCP/IP.SOCKET.HTTP等 网络七层由下往上分别为物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层和应用层. 其中物理层.数据链路层和网络层通常被称作媒体层,是网络工程师所研究的对象: 传输层.会话层.表示层和应用层则被称作主机层,是用户所面向和关心的内容. http协议 对应于应用层 tcp协议 对应于传输层 ip协议 对应于网络层 三者本质上没有可比性. 何况HTTP协议是基于TCP连接的. TCP/IP是传输层协议,主要解决数据如何在网络中传输:而HTTP是…

学习目的: (1) 熟悉SPI接口和它的读写时序: (2) 复习Verilog仿真语句中的$readmemb命令和$display命令: (3) 掌握SPI接口写时序操作的硬件语言描述流程(本例仅以写时序为例),为以后描述更复杂的时序逻辑电路奠定基础. 学习过程: [SPI的相关知识] ① SPI的速度比串口的快,采用源同步传输的方式,且为串行传输,应用场景不同则时序和接口名称会有不同: ② 串行flash的读写擦除命令可通过SPI接口进行通信,CPU芯片与FPGA可通过SPI接口进行通信,某些…

学习目的: (1) 熟悉SPI接口和它的读写时序: (2) 复习Verilog仿真语句中的$readmemb命令和$display命令: (3) 掌握SPI接口写时序操作的硬件语言描述流程(本例仅以写时序为例),为以后描述更复杂的时序逻辑电路奠定基础. 学习过程: [SPI的相关知识] ① SPI的速度比串口的快,采用源同步传输的方式,且为串行传输,应用场景不同则时序和接口名称会有不同: ② 串行flash的读写擦除命令可通过SPI接口进行通信,CPU芯片与FPGA可通过SPI接口进行通信,某些…

不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51416540 看到之前的一篇博文:深入MNIST code测试,接连有读者发问,关于其中的一些细节问题,这里进行简单的答复. Tensorflow中提供的示例中MNIST网络结构比较简单,属于浅层的神经网络,只有两个卷积层和全连接层,我按照Caffe的网络结构绘制一个模型流程: 再附上每一层的具体参数网络(依旧仿照caffe的模式):…

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…

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方…

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数…

1.TCP/IP中链路层的附加数据是什么 在用wireshark打开报文时,链路层显示的Trailer数据就是附加数据,如图 2.如何产生 1.例如以太网自动对小于64字节大小的报文进行填充(未实验). 2.使用链路层套接字写数据时,实际数据大小 > (ip头标示报文大小 + 链路层头部) 3.生存周期 测试:使用套接字发送带Trailerr数据的报文,看收端是否可以收到. IP层SOCK_RAW套接字 1.内网 可以携带Trailerr数据 2.外网 丢包(路由器所为?) 链路层SOCK_PA…

实际上,java中数组对象的浅层复制只是复制了对象的引用(参考),而深层复制的才是对象所代表的值.…

http://www.cnblogs.com/yank/archive/2011/10/24/2204145.html http://www.cnblogs.com/zwq194/archive/2012/08/06/2625403.html 关于String为值类型还是引用类型的讨论一直没有平息,最近一直在研究性能方面的问题,今天再次将此问题进行一次明确.希望能给大家带来点帮助. 如果有错误请指出. 来看下面例子: //值类型 ; int b = a; a = ; Console.WriteL…

浅层复制代码: import java.util.*; class Int{ private int i; public Int(int ii){i = ii;} public void increment(){i++;} public String toString(){ return Integer.toString(i); } } public class Cloning{ public static void main(String[] args){ Vector v = new Vec…

1．浅复制与深复制概念 浅复制(浅克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象.换言之,浅复制仅仅复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象. 深复制(深克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,除去那些引用其他对象的变量.那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象,而不再是原有的那些被引用的对象.换言之,深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍. 浅层克隆示例(实现Cloneable接口 并复写clone(…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集…

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL…

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg…

老是被nandflash,norflash,sdram,emmc,rom,ram搞混,所以在这里总结一下,也为了更好的分清他们之间的关系,以至于别人问的时候不至于说不清. 我们不谈这些名次的由来,只说明他们是做什么的,能用来干什么,在哪里我们用到过三部分说明 1.Nandflash 是flash非易失性闪存,即一种快速存储的芯片. 是用来存储数据的,类似于SD卡 是用于我们手机内存等,但手机内存一般是flash和DDR合起来的芯片 2.Norflash 是flash非易失性闪存,即一种快速存储的…

对于比较高级的ip核,altera一般都会提供仿真案例,网上有关于这个IP核的各种仿真方法,但都比较繁琐,前几日,朋友跟我分享了一个比较快速高效的仿真方法,这个方法也是他摸索折腾了一段时间才总结出来的,在此,也谢谢他这种毫无保留的分享奉献精神,估计此套方法可以针对Altera的大多数复杂ip核仿真. 新建工程,生成ip核的步骤我就省略了,直接进入ip核调用仿真部分. 在生成的工程里找到“testbench”文件夹,里面有一个README.txt,打开按照里面的步骤操作即可. 根据上面的步骤,首先…

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat…

本文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dd8f2b70101le26.html 最近被nandflash,norflash,sdram,emmc,rom,ram搞的有点头大,所以在这里总结一下,也为了更好的分清他们之间的关系,以至于别人问的时候不至于说不清. 我们不谈这些名次的由来,只说明他们是做什么的,能用来干什么,在哪里我们用到过三部分说明 1.Nandflash 是flash非易失性闪存,即一种快速存储的芯片. 是用来存储数据的,类似于SD卡 是用于我…

自动配置的原理(浅层) @Configuration //这是一个配置类 @EnableConfigurationProperties(HttpProperties.class)//启用ConfigurationProperties功能,将配置文件中的值和httpproperties绑定起来,加入到容器中 @ConditionalOnWebApplication(type = ConditionalOnWebApplication.Type.SERVLET)//根据不同的条件来判断是不是生效 @…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…