专家详解 EDDP,直播文档开放下载

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EDDP(Electric Drives Demonstration Platform,电机控制开发平台)是一个基于赛灵思 Zynq SoC 的开源电机控制套件,可实现高性能的磁场定向控制算法(FOC)。它采用了新颖的高层次开发方法,配合赛灵思 SDSoC 工具,可以用 C++ 实现核心的算法,从而让不熟悉硬件描述语言的工程师快速上手,充分发挥 Zynq SoC 软硬结合的优势,评估和开发高性能电机控制应用。


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直播课件下载链接:https://forums.xilinx.com/t5/%E7%BB%BC%E5%90%88%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%AE%A8%E8%AE%BA/%E4%B8%93%E5%AE%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3-EDDP-%E4%B8%80%E6%AC%BE%E5%BC%80%E6%BA%90%E7%9A%84%E7%94%B5%E6%9C%BA%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B9%B3%E5%8F%B0-%E7%9B%B4%E6%92%AD%E8%AF%BE%E4%BB%B6%E4%B8%8B%E8%BD%BD/m-p/849744#M1261







  EDDP 获取方式

EDDP 开源代码下载:

https://github.com/Xilinx/IIoT-EDDP (或者,点击“阅读原文”,即可浏览下载。

EDDP 套件资料下载/购买/技术支持

https://china.xilinx.com/products/boards-and-kits/1-rv9go9.html


本文转载自XILINX公众号,如涉及侵权,请私信小编删除。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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