版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u010161493/article/details/77658599   目录(?)[+]   之前用serdes一直都是跑的比较低速的应用,3.125Gbps,按照官方文档一步一步来都没出过什么问题,这次想验证一下K7系列GTX最高线速8Gbps,看看xilinx的FPGA是不是如官方文档所说. GTX速度到底可以跑到多少 关于器件速度的问题首先找到 ds182->Kintex-7 FPGAs

在PCIe链路可以正常工作之前,需要对PCIe链路进行链路训练,在这个过程中,就会用LTSSM状态机.LTSSM全称是Link Training and Status State Machine.这个状态机在哪里呢?它就在PCIe总线的物理层之中.   LTSSM状态机涵盖了11个状态,包括Detect, Polling, Configuration, Recovery, L0, L0s, L1, L2, Hot Reset, Loopback, Disable.这11个状态之间转换的逻辑,如下

我们知道,在PCIe链路可以正常工作之前,需要对PCIe链路进行链路训练,在这个过程中,就会用LTSSM状态机.LTSSM全称是Link Training and Status State Machine.这个状态机在哪里呢?它就在PCIe总线的物理层之中. LTSSM状态机涵盖了11个状态,包括Detect, Polling, Configuration, Recovery, L0, L0s, L1, L2, Hot Reset, Loopback, Disable.这11个状态之间转换的逻辑

在高性能雷达信号处理机研制中,高速串行总线正逐步取代并行总线.业界广泛使用的Xilinx公司Virtex-6系列FPGA支持多种高速串行通信协议,本文针对其中较为常用的Aurora 8B/10B和PCI Express 2.0,Serial RapidIO 2.0三种协议进行了测试及对比分析.首先搭建了基于Virtex-6 FPGA的高速串行协议测试平台:然后设计并分别实现了三种协议的高速数据通信,测算了协议的实际传输速率:最后结合测试结果,从协议层次结构.链路数目.链路线速率.数据传输方式.协

准备 可以使用无线网络的Kali Linux 由于古老的WPE加密的WiFi已经几乎没有了,所以这里我就不去细说如何破解WPE加密的WiFi了.今天就来聊聊 如何来使用Kali Linux来破解Wpa/Wpa2加密的WiFi. 本次破解WiFi使用的是Kali Linux下经典的aircrack-ng 抓包 首先查看 自己的 无线设备的网卡,我这里 无线设备就是 :wlan0 ifconfig 然后查看周围无线网络 airodump-ng wlan0 如果报错:ioctl(SIOCSIWMODE

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

上周的这个时候,NVIDIA GeForce 700系列的旗舰产品GTX 780正式发布,传闻已久的GTX 700家族终于来了!虽然没有任何新架构.新特性的旗舰卡发布总让人觉得少点什么.但从性能上来说,GTX 780表现无可挑剔,在只有GeForce Titan 60%价格的情况下却提供了后者接近90%的综合性能表现,而且超频非常不俗.但总的来说该卡4799元的价格还是有点贵了,不是一般玩家所能承受的.那如果有这样一款显卡,它的价格不到3000元,却有GTX 780将近80%的性能,你会心动吗?

本文由云+社区发表 作者:WeTest小编 WeTest 导读 本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏.我们使用Distributed PPO训练AI,在短时间内可以取得不错的训练效果. 本方法的特点: 纯游戏图像作为输入 不使用游戏内部接口 可靠的强化学习方法 简单易行的并行训练 1. PPO简介 PPO(Proximal Policy Optimization)是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强化学习方法.该方法主要的创新点是在更新

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

"如何成为一个合格的硬件白帽子? 答案: 一个有聪明大脑的你 要有归纳类比和善于用GOOGLE的能力(百度?放弃吧) 善于翻阅和查询相关开发文档和强大的跑路能力." WARNING!!! 本文具有相当的攻击性以及复现性,仅供技术参考与教学用途研究,切勿用于非法用途,参考此文进行犯罪的相关人员与本人无关.   ——免责声明.参考刑法修正案:构成非法提供控制计算机信息系统的程序.工具罪,两罪量刑都是三年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金,情节严重的,处三年以上七年以下有期徒刑,并处罚金

1.SerDes:serdes = serial and deserial,就是组串器与解串器,也就是通用的高速IO. GTX,GTP,GTH等都是SERDES,只是速率不一样,XILINX叫其不同的名字方便区分 GTX由:serdes+LVDS+PLL+8b/10b编解码+绕解码组成,不仅是serdes SerDes:是串行/解串器,也可以叫串行收发器 GT(包括GTX.GTH和GTP):是Xilinx在高速SerDes的基础上,增加了其他模块,如8b/10b编解码等(具体可以看Xilinx相

1.PCOMMA与MCOMMA指什么? PCOMMA是指RD-部分的数据,MCOMMA是指RD+部分的数据. 2.risk信号作用? risk信号来指示有效的K码. 如果不选择用8b10b来编码,是需要对齐的.无论是选择64b/66b还是None. 3.对齐的边界(alignment boundaries)? 个人在这里理解为对齐位置在输出的数据的字节位.如下图 4.当不选择内部加扰时,就不需要选择K码检测部分.但外部还需要再进行数据对齐,而选择k码检测部分,则可以利用slide信号来作对齐.

eSATA接口只有几根线为什么那么快?连上网线显示的1Gbps是不是很令人兴奋!没错他们都用了高速GTX技术,GTX全称为Gigabit Transceiver,是为了满足现代数字处理技术和计算技术庞大数据的高速.实时的传输,目前主要应用在片间通信(两片FPGA之间,FPGA与DSP之间等).板间通信(电脑主板与交换机,硬盘与主板等)等.传统的并并行传输技术存在抗干扰能力低,同步能力差,传输速率低和信号质量差等问题.GTX目前的线速度范围为1Gbps~12Gbps,有效负载范围为0.8Gbps~

本工程基于以下条件使用: 板卡:DBF板v3.0 芯片型号:Virtex6 315T ISE版本:14.7 IP核版本: v6_gtxwizard : 1.12 一.IP核配置进行流程 第一页配置:线速率和编码 TX.RX的 Line Rate .Data Path Width .Reference Clock根据项目的实际情况进行选择 Reference Clock :表示 外界时钟输入给GTX模块的参考时钟 注: 红色框代表必须按照截图设置. 绿色框代表根据项目需求进行设置. 黄色框代表,可

想学生时代,小编最爱做的就是研究电脑硬件,然后给自己.朋友和童鞋装机.装好后呢?当然要第一时间跑分了!各种跑分软件运行一遍,不断优化,不断测试.终于得到一个满意成绩,截图分享到网上显摆一下.当年为啥就没朋友圈呢ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ) 时至今日,研究个人电脑 DIY 的人越来越少,甚至很多电脑已变得看不见摸不着,成了云端运行的虚拟机.但传统不能丢吧,虚拟机的性能到底达标没有,能否满足要求,还是得“跑个分”才知道. CPU.内存.网络,这些相对都比较容易进行判断和测试,今天小编想带大家了解的是:存储

这里说的Deepfakes软件还是DeepFaceLab,人工智能换脸,是使用深度学习方法来实现的.而深度学习程序对电脑配置要求是非常高的,尤其是跑模型这个环节.很多低配电脑,根本就跑步起来.比如像GTX 750 ,1G显存. 默认情况下这种配置肯定跑不了这个程序,但是通过自定义参数也能跑.这对于低配玩家来说绝对是个好消息. 首先,你需要获取的DFL的版本为DeepFaceLabCUDA10.1AVX20190313 或者更高. 其次,你要运行SAE模型,SAE模型的配置参数可以参考: ====

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

梯度下降算法的任务是寻找参数θ,使之能够最小化损失函数. 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢?通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线. 可能会得到如下的一条曲线,x轴表示迭代次数,y轴表示梯度下降算法迭代相应次数之后算出的损失函数值. 可以看到,当迭代300次之后,损失函数的值并没有下降多少,也就是说在这里梯度下降算法基本上已经收敛了.因此,这条曲线还可以帮助你判断梯度下降算法是否已经收敛.(对于某一个特定的问题,梯度下降算法所需要的迭代次数相差很大,可能对于某一个问题只需要30

Nginx防爬虫优化 Robots协议(也称为爬虫协议,机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取. 我理解的是robots.txt是通过代码控制搜索引擎蜘蛛索引的一个手段,以便减轻网站服务器的带宽使用率,从而让网站的空间更稳定,同时也可以提高网站其他页面的索引效率,提高网站收录. 我们只需要创建一个robots.txt文本文件,然后在文档内设置好代码,告诉搜索引擎我网站

大部分人都知道跑换脸软件对电脑配置的要求比较高.所以当你想要开始玩之前都会有一个疑问:我的电脑能跑起来了么?或者我的电脑能跑那个模型? 之前写过一篇750 1G显卡如何玩deepfakes的文章.今天分享下1060 3GB的情况. ​ 截图由群友提供.从上图可以很清楚的确认两个点. 肯定能跑. 跑的是H64 注意要开启轻量级( Lighter_ae:True),默认是不开启的. 从gtx 1060 3G 可以类推所有3G N卡都可以跑起来,所有能不能跑这个问题就不需要再问了. 如果你看上面的图片