一、简介BRAM（BlockRAM）是PL部分的存储器阵列，PS和PL通过对BRAM进行读写操作，来实现数据的交互。在PL中，通过输出时钟、地址、读写控制等信号来对BRAM进行读写操作。而在PS中，处理器并不需要直接驱动BRAM的端口，而是通过AXIBRAM控制器来对BRAM进行读写操作。AXIBRAM控制器是集成在Vivado设计软件中的软核，可以配置成AXI4-lite接口模式或者AXI4接口模式。AXI4接口模式的BRAM控制器支持的数据位宽为32位、64位、128位、512位和1024位，而AXI4-Lite接口仅支持32位数据位宽。PS通过AXI4-Lite接口访问BRAM，当使能E
前文：https://www.cnblogs.com/odesey/p/16902836.html介绍了混淆矩阵。本文旨在说明其他机器学习模型的评价指标。1.准确率（Accuracy-Acc）Acc=TP+TNTP+TN+FP+FNAcc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN显然，Acc表示模型预测正确（混淆矩阵的对角线）与全部样本（所有加一起）的比值。Acc评价指标对平等对待每个类别，即每一个样本判对(0)和判错(1)的代价都是一样的。问题：精度有什么缺陷？什么时候精度指标会失效？对于有倾向性的问题，往往不能用ACC指标来衡量。比如，判
准确率和PR、confusionmatrix的概念初次接触是在六年前，2017着手在做激光雷达点云处理的相关事宜，六年时光不长，却有很多事情发生。精确率precision也叫查准率，即正确预测为正的占全部预测为正的比例(不准错，宁愿漏检，也不能让现有的预测有错)。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。分母是预测到的正类，精确率的提出是让模型的现有预测结果尽可能不出错。召回率Recall即正确预测为正的占全部实际为正的比例(不准漏，宁可错杀一千，也不放过一个)。召回率(Recall)是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本
目录前言1.IoU2.TP、FP、TN、FN2.1混淆矩阵2.2TP、FP、TN、FN的定义2.3TP、FP、TN、FN在目标检测中的对应内容2.3.1TP，FP在目标检测中的理解2.3.2TN，FN在目标检测中的理解2.3.3总结3.Accuracy、Precision、Recall和F1F_{1}F1-score指标3.1Accuracy3.2单类别下的Precision、recall和F1F_{1}F1-score的计算方法3.2.1Precision3.2.2Recall3.2.3Precision和Recall的侧重3.2.4F1F_{1}F1-score3.3多类别下的Pre
ubnutu下经常用到ROS，ubnutu20.04安装ros时自带opencv4.2，但是很多工程用到的opencv都是低版本opencv3系列，比如vins-mono就依赖opencv3。虽然很多教程说在CMakeLists指定opencv版本，但是会出现很多问题：error:‘CV_RGB2GRAY’wasnotdeclaredinthisscope或者警告/usr/bin/ld:warning:libopencv_calib3d.so.3.3,neededby/home/gl/SLAM/pl_vins_ws/devel/lib/libcamera_model.so,mayconflic
简介：GEE今天的峰会上提出了一个非常好的去云的影像，这个数据集已经再gee中进行了公开，并且只需要通过一行代码即可运行获取没有云的高清影像，相较于QA去云的操作，整体山给效果更加，特别是对于很多地区常年被云雾覆盖，很难获取无云影像，本教程通过一个简单的案例来展示如何做到高清无云影像的获取，从而提高后续土地分类的精度或者其它后续影像操作。CloudScore+S2_HARMONIZEDV1数据集介绍：CloudScore+是一种用于中高分辨率光学卫星图像的质量评估（QA）处理器。CloudScore+的输出不明确提供标签，如"云"和"云影"。取而代之的是，质量保证工件是根据与太阳辐射或成像传感
在SQL开发人员中，我已经遇到了一个相当奇怪的错误。.我已经将包裹剥离为最基本的，并进行了可变声明。。createorreplacepackagebodycdbmeta.pkg_metadata_checkisprocedurep_metadata_check(unit_id_startinnumber,unit_id_endinnumber)isbeginstart_dateNUMBER(10);dbms_output.put_line('..');end;end;我的错误消息指出：PLS-00103：在期望以下一个：：=时遇到符号“数字”。（@％;符号“：=”被替换为“数字”继续。完全毫无
一、概述MySQL调优工具是用于分析和优化MySQL数据库性能的软件工具。它们可以帮助识别潜在的性能瓶颈、优化查询性能、调整配置参数以及提高数据库的吞吐量和响应时间。今天分享2个常用的工具。mysqltuner.pl：一款免费的Perl脚本工具，用于检查和优化MySQL服务器的配置参数。MySQLTuner会分析MySQL的状态和配置，提供建议来改进性能和安全性。tuning-primer.sh：是一种Shell脚本工具，用于评估和优化MySQL服务器的配置参数。它可以帮助您检查MySQL服务器的状态和配置，并提供相应的建议和优化建议。二、解决方案1、mysqltuner.plmysqltun
1、大家好，今天给大家带来的内容是，基于AXI4协议的采用AXI-HP通道完成PL侧数据发送至PS侧（PS侧数据发送至PL侧并没有实现，但是保留了PL读取PS测数据的接口）2、如果大家用到SoC这种高级功能，那大家应该对于AXI4协议已经很熟悉了，但本文侧重点为初学者直接提供可以上手的硬件实验，大佬请忽略。3、AXI4协议的基础内容：之前对于AXI4协议已经做过一些总结，但是总结的不好，下面重新进行总结。（1）关于AXI4协议的视频课以及博客FPGA-ZCU106-PL侧读写ddr4（全网唯一）_发光的沙子的博客-CSDN博客本次给大带来了ZCU106的PL侧读写ddr4的教程，本教程是全网唯
我设置了以下数据库格式:idfidnametimeflag1224Mike11232555John9853224Mike10104121Ann8015224Mike5576121Ann1504我使用以下查询按fid(或名称)对它们进行排序和显示，并按最短时间对它们进行排序:SELECTid,fid,name,MIN(time),flagFROMdblistGROUPBYnameORDERBYMIN(time)这很好用，因为我按我想要的顺序得到了输出。像这样的东西:nametimeMike55Ann80John98但是，如果我尝试显示与该特定时间记录关联的fid、flag或任何其他字段，
