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CNN硬件加速

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Kafka:硬件配置选择和调优

场景说明100万日活,每人每天100条日志,每天总共的日志条数是100万*100条=1亿条(中型公司偏小)。1亿/24小时/60分/60秒 = 1150条/每秒钟。每条日志大小:0.5k-2k(取1k)(甚至更多根据实际情况)。1150条/每秒钟*1k≈1m/s。高峰期(中午小高峰下午8-12):1m/s * 20倍 =20m/s  最大40m/s。每秒多少数据量:20MB/s。 服务器台数选择  服务器台数= 2  *(生产者峰值生产速率*副本/100)+ 1                    = 2  *(20m/s * 2 / 100)+ 1          = 3台建议3台服务器

毕设教学:STM32-Keil软件仿真和硬件仿真 在线仿真

软件仿真和硬件仿真什么区别?软件仿真就是没有硬件参与的仿真,完全是模拟实现的。硬件仿真是将程序下载到控制芯片的FLASH或RAM中,直接在硬件上实现仿真。【有什么问题欢迎联系讨论,一起解决问题】仿真这种东西,因为涉及到信任问题,用的好觉得好用,用不好可能会徒增麻烦——“还不如直接在硬件上调试靠谱”。但是总体上,仿真还是比较有用的,比如在排查软件问题(寄存器配置等)的时候,使用软件仿真是非常靠谱的。而如果涉及到硬件的问题(比如你的板子代码需要读取外部信号,或者输出信号等),可能需要用到硬件仿真,或者说在线仿真。关于仿真,网上的资料说的还是挺全的,这里只做总结。目录一、软件仿真1.1仿真配置1.2

硬件工程师笔试面试必刷题库02-硬件经典笔试面试题目整理(附答案)

27、请解释WatchDog(看门狗)的工作原理。看门狗有两个重要信号:时钟输入和复位输出。电路工作时,CPU送出时钟信号给看门狗,即喂狗。如果系统出现故障,CPU无法送出连续的时钟信号,看门狗即输出复位信号给CPU,复位系统。28、请列举三种典型的ESD模型。人体模型(HBM)、机器模型(MM)、带电器件模型(CDM)。29、请问RoHS指令限制在电子电气设备中使用哪六种有害物质?限制使用铅、汞、镉、六价铬、多溴联苯(PBB)和多溴二苯醚(PBDE)等六种有害物质。30、晶体管基本放大电路有共射、共集、共基三种接法,请简述这三种基本放大电路的特点。共射:共射放大电路具有放大电流和电压的作用,

将web前端项目部署到github,在hbuilderx中部署github中的项目、对Github加速

目录0前言1注册github2githubdesktop下载安装3git下载安装4Tortoisegit下载5github中创建项目6githubdesktop中同步与部署项目7在hbuilderx中部署github中的项目8Github做一个完全免费的个人网站9github提速0前言本文主要内容:如何使用github管理项目github网址:https://github.com/b站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1td4y167M7/1注册github如果你没有github的账号,那需要注册一个注册github可以参考(我随便搜的一篇哦):https

创新互融|华秋赋能助力OpenHarmony生态硬件开发落地

近日,主题为“共建新技术、开拓新领域”的OpenHarmony技术日在深圳成功举办。本次大会由OpenHarmony项目群工作委员会联合7家共建单位共同发起,大会聚焦330版本新特性,解读OpenHarmony3.1技术,展示了OpenHarmony最新技术进展和产品,现场大咖云集,共同探讨了OpenHarmony的行业赋能、生态繁荣。作为此次活动的协办单位,OpenHarmony南向工程师生态共建合作伙伴,深圳华秋电子有限公司副总经理曾海银在会上发表了《华秋赋能助力OpenHarmony生态硬件开发落地》的主题分享。曾海银表示,于OpenHarmony开源之初,华秋电子成为了开放原子开源基金

人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用,LSTM+CNN模型搭建与训练,本项目将利用pytorch搭建LSTM+CNN模型,涉及项目:高血压预测,高血压是一种常见的性疾病,早期预测和干预对于防止其发展至严重疾病至关重要。目录项目背景LSTM-CNN模型原理数据样例数据加载模型搭建模型训练模型预测总结1.项目背景高血压是全球面临的一项紧迫的公共卫生挑战,它被认为是全球疾病预防负担最重的因素之一,同时也是心血管疾病的主要风险因素。及时、定期地监测血压对于早期诊断和预防心血管疾病至关重要。人体的血压通常会随着时间的推

iOS - GPU 加速矩阵转置、乘法和特征分解困境

我正在开发一个需要在iOS平台上使用向量和矩阵的库。我决定研究OpenGLES,因为我计划进行的矩阵和向量操作(主要是转置、矩阵乘法和特征分解)绝对可以从GPU加速中受益。问题是我不太熟悉OpenGLES,老实说这可能不是最佳选择。如果我要使用OpenGLES,我是否必须手动编写执行矩阵转置、乘法和特征分解的算法?或者是否有其他Apple或第3方框架可以帮助我完成这些任务。然而,主要的分歧是我希望这些操作能够进行GPU加速。我将使用AccelerateFramework和矢量化算法实现我的程序,然后测试它是否足够快以达到我的目的,如果不够快,则尝试GPU实现。

[CubeMX项目]基于STM32的平衡小车(硬件设计)

一直以来我都想在本科毕业前完成一个电机相关的实验,之前看了网上比较火热的自平衡莱洛三角形项目后,决心先做一个类似的小项目。因此,我通过学习大量前辈的项目案例,完成了该项目。本项目的特点是:在需要通信的部分,全部采用STM32自带的硬件接口,使用自己设计PCB,有利于后期调试和拓展。文章目录1总体设计方案1.1平衡车硬件需求2原理图和硬件选中2.1主控芯片STM322.2驱动模块TB66122.3GB520电机2.4姿态传感器MPU60502.5蓝牙模块2.60.96OLED2.7超声波模块2.8整体设计3PCB设计1总体设计方案1.1平衡车硬件需求基于STM32的平衡小车所需的硬件模块主要有九

ASIC加速技术的发展趋势:边缘计算和人工智能的应用|

作者:禅与计算机程序设计艺术ASIC加速技术的发展趋势:边缘计算和人工智能的应用.引33.ASIC加速技术的发展趋势:边缘计算和人工智能的应用ASIC加速技术的发展趋势:边缘计算和人工智能的应用ASIC(Application-SpecifiedInterfaceCode,应用指定接口代码)是一种用于描述FPGA(现场可编程门阵列)ASIC设计的接口规范。它定义了ASIC设计的架构、接口和信号配置。本文将讨论ASIC加速技术的发展趋势以及如何将边缘计算和人工智能应用于ASIC设计中。引言1.1.背景介绍1.2.文章目的1.3.目标受众ASIC加速技术的发展趋势2.1.基本概念介绍2.2.边缘计

ios - 钛加速器 : iPhone Development without a Mac (like PhoneGap)

我即将开始一些移动开发项目,但我要先做一些功课。我的主要目标是部署到Android和iOS,但后者会带来一些问题,因为我无法访问(也没有兴趣购买)Mac。Phonegap提供云服务,您可以在其中上传您的移动开发项目,他们将为您进行构建-无需Mac。来自Phonegap构建常见问题解答:Simplyuploadyourwebassets-aZIPfileofHTML,CSSandJavaScript,orasingleindex.htmlfile-toPhoneGapBuild,pointustoyourGitorSVNrepository,orletussetupagitremotee