shift_ram_3x3-FPGA实现 实现的方法为方法二,可以参考上一节关于中值滤波的介绍 shift_ram核介绍 https://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/6789399.html这里有一篇介绍的很详细 看懂这个就行啦,给大家一个仿真图 生成的3x3矩阵 [ 13 14 15 16  17  18 7  8   9   10  11  12 1  2   3   4    5    6 ] 只需要把3行的数据放在一起 这里我假设的是一行个像素 1.2.3

在进行图像处理算法中,往往需要生成图像像素矩阵,这对于C语言来说可以直接用数据表示,但是对于verilog来说便不是那么容易了,硬件描述语言不比软件,它的核心不再算法,而是在于设计思想,加速硬件.在进行图像的滤波算法时,需要生成3x3矩阵,而altera的IP shift_ram 简直就是为矩阵运算而生的.下面便进行shift_ram的学习. 手册还是尽量看英文原版的比较好,刚开始是会比较痛苦,看习惯了就会发现,就是那么一些熟悉的单词,句子也很好理解,比较手册又不是文章. 这段话的意思是,这个I

正常情况用threejs 点生成matrix4,方法为: 例如生成饶Y轴旋转的矩阵我们要的结果为: [cos, 0, -sin, 0,  0,  1,   0, 0, sin,  0,   cos,  0, 0,   0,   0,    1] 代码 getMatrix4FromY(rotateAngle: number): THREE.Matrix4 { let sin = Math.sin(rotateAngle), cos = Math.cos(rotateAngle); let matr

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

人工智能(AI)中往往都会有这么一个问题,那就是我要做什么?我该怎么做?我需要什么?所以这里所谓的智能就是赋予AI对象的判断力,以及它根据判断得到的相应反应.就好比,你去商店买东西,钱够别人才卖给你,不够不可能卖你,这里就会触发了两种结果,如果你要强买的话,那么店员就可能产生相应的措施了.其实这里的店员,就相当于我们所谓的人工智能,不过店员的反应和动作是根据他自身思考产生的,人工智能也有这个思考的过程,只不过比店员想的少很多.这个思考的过程,也就是逻辑设定与处理的过程,那么什么又是状态结点呢?

最近在做的一些关于lattice codes的工作,想记录下来. 首先,我认为lattice coding是一种联合编码调制技术,将消息序列映射到星座点.其中一个良好的性质是lattice points的叠加仍然是lattice point. 先介绍一些关于lattice的基础知识. Lattice $\Lambda  \subseteq {\mathbb{R}^n}$是$\mathbb{R}$空间的离散子群,可以通过生成矩阵${\bf{G}}$生成: $\Lambda  = \left\{ {

描述: jquery.qrcode.js 是一个能够在客户端生成矩阵二维码QRCode 的jquery插件 ,使用它可以很方便的在页面上生成二维条码.此插件是能够独立使用的,体积也比较                 小,使用gzip压缩后才不到4kb.因为它是直接在客户端生成的条码, 所以不会有图片下载的过程,能够实现快速生成.它是基于一个多语言的类库封装的,也不依赖于其他额外的服务. 好处:使用jquery-qrcode的好处,不需要在服务器端生成多余的二维码图片,二维码直接通过JavaSc

数据结构 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型 nam

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo

一.代数是什么 代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间) 线代->线性代数 关系: 向量空间之间和内部转换是通过线性变换. 实数——一维空间的点 复数——二维空间的点 如果两个向量的组合可以生成平面,则要求两个向量要线性无关. 推广一下,N维空间里点可以用N个线性无关的向量来表示.这N个向量就是这个平面的基. 向量的封闭——对加法和数乘封闭. 向量V中任意两个向量a,b加法a+b,仍然在V中,实数乘法x*b,仍然也在V中. 线性相关——其中的一个向量可以用其他的向量表示出来. 矩阵操

卷积码 卷积码是一种特殊的编码方式,不仅与当前的输入有关,还与之前的输入有关.可以用一个多项式来表示一个卷积编码,多项式表示有多少个移位寄存器以及他们怎么与模2加法器相连.比如,下图中的无反馈的卷积编码器有一个输入.两个输出和两个以为寄存器. 无反馈的卷积编码器的描述包含2个部分:约束长度和生成多项式,有反馈的卷积编码器还包含一个反馈连接的多项式.约束长度是矢量,矢量的维度是输入数据的每一个点的bits数量,矢量的长度是移位寄存器的长度加上1(当前输入).上图中的编码器约束长度是一个一维的矢量,

1.             向量的创建 1)直接输入: 行向量:a=[1,2,3,4,5] 列向量:a=[1;2;3;4;5] 2)用“:”生成向量 a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K] a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D) 3)函数linspace 用来生成数据按等差形式排列的行向量 x=linspace(X1,X2):在X1和X2间生成100个线性分布的数据,相邻的两个数据的差保持不变.构成等差数列. x=linspac

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置

二维码的生成与解析.有多种途径.我选择用大品牌,google老大的zxing. gitHub链接是(我用的3.0.0,已经是nio了) https://github.com/zxing/zxing/tree/zxing-3.0.0 // 其中输出图像和读取图像的类在core包 MultiFormatReader MultiFormatWriter // 生成矩阵的类在javase的包里 MatrixToImageWriter pom.xml中的配置为 <project xmlns="htt

LDPC编译码基本原理     学习笔记 V1.1 2015/02/18 LDPC编译码基本原理   概述   本文是个人针对LDPC的学习笔记,主要针对LDPC译码算法做了简要的总结.该版本主要致力于阐述LDPC码译码原理,这是一份有很多"问题"的总结,希望能够慢慢完善.本文分为以下几个部分 简介 概率译码 置信传播 因子图 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/04 V1.0 初始版本 2015/02/18  V1.1 添加因子图部分,修

一.线程并发控制  Thread.Executor.ForkJoin和Actor  1.裸线程      Runnable接口,调用.start()开始,没有现成的API来结束线程,你需要自己来实现,通过类似boolean类型的标记来通讯 使用Runnable对象,然后创建对应的Thread对象来控制程序中这些线程的创建.执行以及线程的状态 2.ExecutorFramework(Executor和ExecutorService接口):执行器框架将任务的创建和执行进行了分离,通过这个框架只需要实

本文分享我这一年以来收集的我认为比较经典的电子资料,希望能对大家有所帮助! 本文会不断更新! 目录 WebGL Insights OpenGL Insights Game Programming Patterns Design by Contract 原则与实践 游戏引擎架构 编程珠玑 <WebGL Insights> http://pan.baidu.com/s/1dF7ERG9 推荐度 5星 内容概要说明 相当于webgl的gems书,包括了介绍浏览器是怎么实现webgl的.一些图形渲染基

2014多校第一题,当时几百个人交没人过,我也暴力交了几发,果然不行. 比完了去学习了BSGS才懂! 题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4887 Endless Punishment Time Limit: 30000/15000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 52    Accepted Submissi

转自:http://kesun-shy.iteye.com/blog/2154169 二维码的生成与解析.有多种途径.我选择用大品牌,google老大的zxing. gitHub链接是(我用的3.0.0,已经是nio了) https://github.com/zxing/zxing/tree/zxing-3.0.0 参考文档:http://zxing.github.io/zxing/ // 其中输出图像和读取图像的类在core包 MultiFormatReader MultiFormatWrit

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存