大型语言模型（LLMs）的发展极大地推动了代码生成领域的发展，之前有工作将强化学习（RL）与编译器的反馈信号集成在一起，用于探索LLMs的输出空间，以提高代码生成质量。但当下还存在两个问题：1.强化学习探索很难直接适配到「复杂的人类需求」，即要求LLMs生成「长序列代码」；2.由于单元测试可能无法覆盖复杂的代码，因此使用未执行的代码片段来优化LLMs是无效的。为了解决这些挑战，复旦大学、华中科技大学、皇家理工学院的研究人员提出了一种用于代码生成的新型强化学习框架StepCoder，由两个主要组件组成：1.CCCS通过将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来解决探索挑战；2.FGO通过屏蔽
一、前言ZYNQ开发，如果PL与PS的交互方式仅为AXI-Lite总线的话，在Linux下可以通过直接访问PL的寄存器物理地址来实现PS-PL的数据交互。测试代码的PC开发平台为Ubuntu18.04，QT5。ZYNQ为7020，并移植了Linux系统和Ubuntu16.04的最小系统。二、PL的设计将PL的程序封装成IP核，通过AXI-LITE与PS连接，对外是18个寄存器，每个寄存器为32位。寄存器定义是：寄存器0-7用来接收数据，寄存器8的最高位代表数据到来，寄存器9-16用来发送数据，寄存器17的最高位代表发送使能。程序逻辑比较简单，检测到接收信号后，将数据回传回去。xPAA#( .P
本文使用PS-SPI实现Flash读写，PS-SPI的基础资料参考XilinxUG1085的文档说明，其基础使用方法是，配置SPI模式，控制TXFIFO/RXFIFO，ZYNQ的IP自动完成发送TXFIFO数据，接收数据到RXFIFO，FIFO深度为128Byte。本文介绍了使用PS-SPI的Flash开发。软硬件介绍：硬件平台:XilinxZYNQFlash芯片:华邦W25Q80软件平台:VitisStandalone芯片信息/配置:容量:8MbitSPI时钟:25MHZIO电平:3.3VSPIFIFO深度:128ByteSPI标准模式 方案: 在ZYN
三炮儿每周二早七点分享/更新一篇硬件开发学习笔记学习分享以助能力增长♥经验交流以期跻身一流目录一、PS侧电源二、PL侧电源三、单板上电时序（包含PS、PL）✍Zynq芯片的电源分为PS系统和PL逻辑（FPGA）两部分，这两部分的电源区域是完全独立的、被隔离以防止损坏；PS的电源可以在任何PL电源之前或之后上电。PS系统和PL逻辑部分的电源都有一定上电时序要求，不正常的上电顺序可能会导致ARM系统和FPGA系统无法正常工作。本文以XC7Z045-2FFG900I芯片为例，介绍Zynq7000电源，主要参考是赛灵思官方手册：DS191、DS182、UG483、UG933等。XC7Z045是一款
刚开始学习FPGA的小伙伴们，想必都会遇见到一个问题就是程序固化。在FPGA开发过程中，我们不仅需要编写代码实现所需功能，还需要将这些代码固定在FPGA芯片上，以确保其稳定运行并符合项目需求。尽管此过程听起来可能有些复杂，但它却是使得FPGA成为如此强大工具的关键一环。本篇博客将带领大家走进FPGA程序固化的世界，探索这个重要步骤的背后原理、方法和技巧。希望能够帮助到刚开始学习FPGA的小伙伴们，让我们一同踏入FPGA程序固化的世界吧！过程步骤入下：1、新建一个文件夹，用于存放接下来的工程文件；2、双击打开vivado软件，新建工程： 然后继续点击Next直到 选择完成后，点击Fini
何为ZYNQZYNQ是Xilinx（赛灵思）公司推出的一款全可编程SoC，集成了PL和PS两大部分。其中PS是两个ARMCortex-A9内核，PL部分是一块Artix7FPGA。是新一代可编程片上系统。它可以用于Linux开发，并且拥有极高的扩展性。SoC（SystemonChip）一开始，人们把很多不同功能的芯片焊在一张电路板上，实现了复杂功能的系统。但是由于对体积和稳定性的要求，人们又把各种功能的电路集成在同一块芯片上。而随着人们对芯片灵活性的要求，人们又发明了可以改变自身电路结构的SPoC。而ZYNQ就是更高级的APSoC。其中的PL部分可以为PS部分进行硬件加速何为FPGAFPGA（
最近，OpenAI的视频生成模型Sora爆火，生成式AI模型在多模态方面的能力再次引起广泛关注。现实世界本质上是多模态的，生物体通过不同的渠道感知和交换信息，包括视觉、语言、声音和触觉。开发多模态系统的一个有望方向是增强LLM的多模态感知能力，主要涉及多模态编码器与语言模型的集成，从而使其能够跨各种模态处理信息，并利用LLM的文本处理能力来产生连贯的响应。然而，该策略仅限于文本生成，不包含多模态输出。一些开创性工作通过在语言模型中实现多模态理解和生成取得了重大进展，但这些模型仅包含单一的非文本模态，例如图像或音频。为了解决上述问题，复旦大学邱锡鹏团队联合MultimodalArtProject
作为信息处理的第一步，数据采集的作用越来越重要。目前，数据采集已经在航空、民用、军事、医疗等领域得到广泛应用。随着相关技术的不断发展，信号频率越来高，带宽越来越大，使得数据采集技术逐渐向高速大数据的方向发展。在电子对抗应用中，各种复杂宽带雷达体制的出现，使得电磁信号在空间中更为复杂。在复杂电磁空间中识别出特定信号，首先需要高速ADC对电磁信号进行采样，然后经过高速数据传输至处理器进行数据处理和分析，以便获取电磁信号里面的信息。通常由高速数据采集卡完成电磁信号的采集和传输，而数据处理既可以由采集卡内高性能的处理器完成，也可以将数据保存，由PC机后续完成。目前处理器主要有FPGA、ARM、DSP、
目录1、前言免责声明2、相关方案推荐我这里已有的MIPI编解码方案本方案在XilinxArtix7-35T上解码MIPI视频的应用本方案在XilinxArtix7-100T上解码MIPI视频的应用本方案在XilinxZynqUltraScale上解码MIPI视频的应用纯VHDL代码解码ov5640-MIPI视频方案3、本MIPICSI2模块性能及其优缺点4、详细设计方案设计原理框图OV5640及其配置权电阻硬件方案MIPICSI-2RXSubsystemSensorDemosaic图像格式转换GammerLUT伽马校正VDMA图像缓存AXI4-StreamtoVideoOutHDMI输出5、v
板卡概述 PCIE709-F是一款基于上海复旦微电子的28nm7系列FPGAJFM7VX690T80的全国产化8通道光纤双FMC接口数据预处理平台，该板卡采用复旦微的高性能7系列FPGA作为实时处理器，实现4路10GSFP+光纤以及1路QSFP+通信接口、实现1路X8PCIE数据传输的功能。板载2组独立的64位DDR3SDRAM大容量缓存。板卡具有2个FMC+扩展接口，可以插不同的子板以实现不同的接口功能，可以快速搭建起基于FMC接口PCIE总线的数据采集、处理平台。该板卡还支持1路RJ45千兆以太网口，通过以太网实现与上位机的数据交互。该板卡为标准的全高PCIE板卡，可以插在标准的P
