目录1、前言2、我这儿已有的FPGAUSB通信方案3、CY7C68013A芯片解读和硬件设计FX2简介SlaveFIFO模式及其配置4、工程详细设计方案5、vivado工程6、上板调试验证7、福利：工程代码的获取1、前言目前USB2.0的实现方案很多，但就简单好用的角度而言，Cypress公司的CY7C68013A应该是最佳方案，因为它内部集成了8051CPU并封装为FIFO接口，电路设计简单，操作时序简单，软件驱动简单，官方甚至提供了包括FPGA驱动在内的丰富的驱动源码和测试软件；本设计用FPGA驱动Cypress公司的CY7C68013A芯片实现USB2.0视频采集发送试验，使用Slave
MQTT.fx和MQTTX作为调试手段连接ONENET。MQTT.fx自从1.7.1后开始收费，也比较困难找。分享了链接MQTT.FX和MQTTX以及ONENET的token工具，可以自取。链接：https://pan.baidu.com/s/1hHJDCkJQ-xGqyW5pE1FA0w提取码：af25也可以从onenet官网，以及EMQ官网下载最新。MQTTX:https://mqttx.app/zh/downloadsONENET:https://open.iot.10086.cn/OneNET2023-4-24对NB-IoT套件、MQTT套件、和物生活平台进行融合升级后，物联网开发平台
Linux虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程该篇记录第一次在ubuntu上安装GPU版本的torch的心路历程，全程都在艰难探索，希望给同样是第一次在Linux环境下安装GPU版本的torch的朋友带来帮助。话不多说，开始吧！文章目录一、Linux下创建并进入虚拟环境二、安装torch1、查看cuda驱动版本2、安装cuDNN3、安装torch一、Linux下创建并进入虚拟环境创建虚拟环境的命令和在windows下差不多，详细如下：condacreate-ndemopython=3.8 #创建虚拟环境sourceactiovatedme
如果在使用Python程序时出现"Nomodulenamed'torch'"错误，说明你的环境中没有安装PyTorch库。可以使用以下命令来安装PyTorch：pipinstalltorch如果你正在使用Anaconda环境，则可以使用以下命令来安装PyTorch：condainstallpytorchtorchvision-cpytorch如果安装后仍然无法解决问题，请确保你正在使用正确的Python版本(PyTorch需要Python3.6或更高版本)，并且已经安装了所需的依赖项。
问题：torch\lib\caffe2_nvrtc.dll"oroneofitsdependencies环境：系统：win10环境：conda22.9.0cudaversion:11.6问题分析：按pytorch官网提示命令来anaconda安装pytorch后，测试importtorchx=torch.rand(5,3)print(x)出错。错误提示找不到torch\lib\caffe2_nvrtc.dll"oroneofitsdependencies。查看对应目录下已经存在了这个caffe2_nvrtc.dll，猜测是cuda支持问题。解决步骤：一、命令行执行nvidia-smi查看cud
先看看arctanarctan实际上是用来计算点(x，y)组成的向量，与x轴的弧度的，是tan的反函数，推导如下，α为弧度 y=arctan(x)其图像如下y为弧度，x为任意值，这里不是指上面的坐标x，y但这种弧度计算方式是有缺陷的，比如我想区分如下图A、B两点的弧度，如果AB弧度都是那么就无法区分开了，也就是虽然x,y有确定的唯一弧度，但同一个弧度会有两个刚好相反的向量指向，比如图中从原点到A和B的两条向量，不能唯一表示一个方向，这也就是atan2解决的东西 atan2作用：计算一组点计算点(x，y)组成的向量的弧度，该弧度是与x轴正方向的弧度（这是与传统arctan的唯一区别） t
文章目录前言一、先搞懂Torch中的tensor与Tensor二、torch.tensor()的用处及数据特点三、np.array()与torch.tensor()比较三、np.array()与torch.tensor()相互转换1.使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组:2.使用from_numpy()将NumPy数组转换成Tensor:3.直接使用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor:总结前言刚接触深度学习的同学，很多开源项目代码中，张量tensor与数组array都有使用，不清楚两者有什么区别，以及怎么使用，如何相互转换等。博主起初也有类似的疑惑，
Pytorch常见插值方式及优缺点1插值算法2Pytorch中能看到的插值方式3Nearest插值法3.1方法介绍3.2优缺点4Linear插值法4.1方法接受4.2优缺点5Bilinear插值法5.1方法介绍5.2优缺点6Bicubic插值法6.1方法介绍6.2优缺点7Trlinear插值法7.1方法介绍7.2优缺点8图片演示1插值算法插值指的是利用已知数据去预测未知数据，图像插值则是给定一个像素点，根据它周围像素点的信息来对该像素点的值进行预测。当我们调整图片尺寸或者对图片变形的时候常会用到图片插值。常见的插值算法可以分为两类：自适应和非自适应。自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的
欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下torch与torchvision版本的对应关系。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDqpytorch可以说在深度学习中应该是非常广泛了，在安装pytorch的时候一般就要对应安装torchvision，有的同学可能会问，为什么已经安装了pytorch，还需要安装torchvision呢。答案是torchvision中含有一些充实pytorch能力的模块，比如数据集加载和预处理、图像变换和增广、模型仓库、图像工具函
torch池化操作1池化操作2类型2.1MaxPool2d()2.2MaxUnPool2d()2.3AvgPool2d()2.4FractionalMaxPool2d()2.5LPPool2d()2.6AdaptiveMaxPool2d()2.7AdaptiveAvgPool2d()3总结自我学习记录，他人转载请注明出处1池化操作作用：提取图片重点特征，减小图片尺寸大小，从而减少最后的输出数量，池化有不同类型，以下包含torch中针对图像的所有池化操作讲解。2类型2.1MaxPool2d()参数：torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,paddin
