“foundtimingloop”概述 foundtimingloop出现在criticalwarning警告中，是不可忽略的警告，如果foundtimingloop不消除，代码最终将无法执行。foundtimingloop通常是在模块例化过程中将同一模块的input与output直接相连；或者是由于模块中的组合逻辑形成了latch。 “foundtimingloop”警告的位置查找方法（1）查阅message “foundtimingloop”无法通过message、log等查阅，也不会提示代码位置，但会提示所在模块。以下图举例 在上图模块中，出现了29个“foundtimi
【StableDiffusion论文精读】High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（主打详细和易懂）0、前言（学的明明白白）Abstract1.Introduction1.1民主化的Democratizing高分辨率图像合成1.2向潜在空间出发1.3总结2.RelatedWork（粗看）2.1GenerativeModelsforImageSynthesis2.2DiffusionProbabilisticModels(DM)2.3Two-StageImageSynthesis3.Method(需要细看)3.1.Percept
论文提出了latentdiffusionmodels(LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件可以是文本、boundingbox等。方法方法的整体结构如上图。先用自编码器训练通用的压缩模型（红色部分），通用的压缩模型可以用来训练不同的扩散模型。之后在自编码器的低维隐含空间上训练扩散模型（绿色部分），
我正在为一个大学项目开发语音到文本字幕应用程序的原型(prototype)。我稍后将在我的项目中使用手势识别，所以我认为使用Kinect作为麦克风源而不是使用额外的麦克风是个好主意。我的应用程序的想法是识别自发的语音，例如长而复杂的句子(我知道语音听写不会很完美，但不会)。我见过许多Kinect语音示例，其中引用了Microsoft.Speech，但没有引用System.Speech。由于我需要训练语音引擎并将DictationGrammar加载到语音识别引擎中，Microsoft.Speech是我唯一的选择。在使用Kinect作为直接麦克风音频源时，我设法让它工作，但由于我加载K
我正在为一个大学项目开发语音到文本字幕应用程序的原型(prototype)。我稍后将在我的项目中使用手势识别，所以我认为使用Kinect作为麦克风源而不是使用额外的麦克风是个好主意。我的应用程序的想法是识别自发的语音，例如长而复杂的句子(我知道语音听写不会很完美，但不会)。我见过许多Kinect语音示例，其中引用了Microsoft.Speech，但没有引用System.Speech。由于我需要训练语音引擎并将DictationGrammar加载到语音识别引擎中，Microsoft.Speech是我唯一的选择。在使用Kinect作为直接麦克风音频源时，我设法让它工作，但由于我加载K
在用vivado综合代码时，发现utilization资源利用率很少，查了一下各个模块的LUT使用情况，发现只有.v ，而没有.sv文件。查了下原因主要是synthesis缺少了选项。1、designsources中右键相关sourcefiles的属性选择type为SystemVerilog 2、右键synthesis，选择setting，在MoreOptions选项处加上指令-sfcu 最后综合后查看LUT资源就会发现把整个.sv的模块也综合进去了。
如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目光，AI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Stablediffusion是一个基于LatentDiffusionModels（潜在扩散模型，
如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目光，AI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Stablediffusion是一个基于LatentDiffusionModels（潜在扩散模型，
我有一个视频通话的rtmp流，我想转录它。我在Go中创建了2个服务，我得到了结果，但它不是很准确，而且很多数据似乎丢失了。让我解释一下。我有一个transcode服务，我使用ffmpeg将视频转码为Linear16音频，并将输出字节放入PubSub队列以供transcribe服务处理。显然PubSub消息的大小是有限制的，我想在视频通话结束前开始转录。因此，我将转码后的数据分block为3秒的片段(长度不固定，看起来差不多)并将它们放入队列。数据的转码非常简单:varstdoutBuffercmd:=exec.Command("ffmpeg","-i",url,"-f","s16le"
我有一个视频通话的rtmp流，我想转录它。我在Go中创建了2个服务，我得到了结果，但它不是很准确，而且很多数据似乎丢失了。让我解释一下。我有一个transcode服务，我使用ffmpeg将视频转码为Linear16音频，并将输出字节放入PubSub队列以供transcribe服务处理。显然PubSub消息的大小是有限制的，我想在视频通话结束前开始转录。因此，我将转码后的数据分block为3秒的片段(长度不固定，看起来差不多)并将它们放入队列。数据的转码非常简单:varstdoutBuffercmd:=exec.Command("ffmpeg","-i",url,"-f","s16le"
