笔记二是简单介绍clkIP核的使用，并且通过仿真进行验证 1.打开VIVADO，点击IPCatalog 2. 搜索clk，选择ClockingWizard 3.配置参数(1)选择MMCM (2)设置主频50Mhz (3)设置输出的4个clk的参数，分别是50M,25M,100M,100M反相。Phase表示相位，0表示同相，180表示反相。 (3)其他参数 4.测试文件moduletb_clock;regclk; //输入时钟regrst_n; //输入复位wireclk_50M; //输出50Mclkwireclk_25M; //输出25Mclkwireclk_1
CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）内存（RandomAccessMemory，随机存取存储器）缓存（Cache）CPU、内存和缓存之间有着密切的关系，它们共同构成了计算机系统的核心部分，CPU和内存都具有相应的速率和带宽。在配置电脑过程中，根据CPU的速率和带宽，来搭配相应速率和带宽的内存会直接影响整机的性能，如果搭配不当往往会浪费CPU或内存的性能。一、CPU是计算机的主要处理器，它执行指令并进行算术、逻辑和控制操作。它是计算机的"大脑"，负责处理数据和执行各种任务。二、内存是计算机中的一种存储设备，用于临时存储和读取数据。CPU从内存中读取指令和数据，并将计算
文章目录一、概述二、端口说明三、ip核的生成四、例子五、参考资料一、概述 FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fastFouriertransform）。傅里叶变换是时域一频域变换分析中最基本的方法之一。在数字处理领域应用的离散傅里叶变换(DFT：DiscreteFourierTransform)是许多数字信号处理方法的基础。FFT基本上可分为时间抽取法和频率抽取法，而一般的时间抽取法和频率抽取法只能处理长度N=2^M的情况，另外还有组合数基四FFT来处理一般长度的FFT。所谓抽选，就是把长序列分为短序列的过程，可在时域也可在频域进行。最常用的时域抽选方法是按奇偶将长序列不
问题1：Error:Widthmismatchinpin_name–sourceis。。。这个是原理图设计部门IO端口的命名问题，要求命名中也必须包含端口宽度。比如：由于输出是8位的，所以对于输出端口的命名，你必须要包含[7..0]，仅仅命名为q就会出现上述的错误。所以建议OUTPUT、INPUT的命名建议就用模块中端口的名字。自己不要做什么修改。**问题2：Error(275028):Busnameallowedonlyonbusline–pin“data[7…0]”Error(275029):Incorrectconnectorstyleatport“test_data[7…0]”fors
目录学习目标学习内容1.UDP的组成2.UDP定义规则3.表示组合逻辑的UDP4.表示时序逻辑的UDP5.UDP表中的缩写符号6.UDP设计指南 学习时间学习总结学习目标：提示：这里可以添加学习目标理解编写UDP的规则,明白UDP的各个组成部分。学会编写表示时序和表示组合逻辑的两种不同的UDP,理解UDP的调用（实例引用）方法。为了使UDP的行为表达得更加简洁和易懂，应记住定义UDP的各种缩写符号。学习内容：提示：这里可以添加要学的内容1.UDP的组成 UDP的定义以关键字primitive作为开始，然后指定原语名称、输出端口和输人端口。在端口声明部分将端口声明为output或者input。
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxruntime才能正常的ReadLoad~~pipinstallonnx==1.12.0pipinstallonnx-simplifier==0.4.0pipinstallcoloredlogs==15.0.1pipin
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
文章目录程序源代码联系企鹅号3270516346一、计算机系统概述1、设计内容2、计算机的基本硬件组成3、指令执行的各个阶段二、指令系统设计1、指令格式2、CPU寄存器3、设计的指令及功能4、10个数累加并求平均数的指令设计三、模块详细设计1、寄存器模块设计①程序计数器设计（PC）②次地址计算单元（NPC）③指令寄存器（IM）④寄存器堆（RF）⑤数据存储器（DM）2、算数逻辑单元（ALU）3、数据扩展模块（EXT）4、主控制器（CU）四、设计完整微处理器硬件1、数据通路的设计2、控制通路的设计五、设计结果分析附录１、完整微处理器硬件结构图：２、顶层文件代码（部分）程序源代码联系企鹅号32705
经典技术OCR（光学字符识别），在大模型时代下要“变味”了。怎么说？我们都知道OCR这个技术在日常生活中已经普及开了，像各类文件、身份证、路标等识别，可以说统统都离不开它。而随着近几年大模型的不断发展，OCR也迎来了它的“新生机”——凭借自身可以将文本从图片、扫描文档或其他图像形式提取出来的看家本领，成为大语言模型的一个重要入口。在这个过程中，一个关键问题便是“好用才是硬道理”。过去人们会普遍认为，像OCR这种涉及图像预处理、字符分割、特征提取等步骤的技术，堆GPU肯定是首选嘛。不过朋友，有没有想过成本和部署的问题？还有一些场景甚至连GPU资源都没得可用的问题？这时又有朋友要说了，那CPU也不
AI模型的推理在CPU上完成加速和优化，竟然不输传统方案？至少在生命科学和医疗制药方向，已经透露出这种信号。例如在处理AlphaFold2这类大型模型这件事上，大众普遍的认知可能就是堆GPU来进行大规模计算。但其实从去年开始，CPU便开始苦练内功，使端到端的通量足足提升到了原来的23.11倍。而现如今，CPU让这个数值greatagain——再次提升3.02倍！不论是像抗菌肽这种较短的氨基酸序列，还是像亨氏综合征蛋白这样超长的序列，都可以轻松hold住。而且所有的预测任务，在不考虑最高通量、仅仅是顺序执行，8个小时就能全部搞定。甚至国内已经有云服务提供商做了类似的优化方案：>相比于GPU，基于
