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概述
本文用于展示在zynq平台下如何通过linux系统编写驱动操作axi gpio。
注意
开发环境：linux4.9，VirtualBox 6.1，ubuntu 16.04，开发板：TLZ7x-EasyEVM-A3。
另外，小编所有文章均是自己亲手编写验证，由于文件太多，小编就不在公众号后台一一回复列举了，若需要小编的工程代码，请关注公众号，后台回复需要的工程文件。如想要本文中的工程源文件可回复“听说Zynq-linux下axi gpio操作工程文件”，小编看到后会第一时间回复。
以下为工程目录文件内容。有需要的小伙伴后台发送相关信息给小编获取。
文件内容如下：
axi_gpio_led_demo_xc7z020：vivado工程。
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ZYNQ嵌入式Linux专题四——应用层配置使用双通道AXI_GPIO
在ZYNQLinux移植上，实现对AXI_GPIO双通道的配置，可以设置GPIO初始值、读取GPIO的值
Zynq-7000系列之linux开发学习笔记：PS和PL端的GPIO使用（三）
开发板：Zynq7030数据采集板 PC平台：Ubuntu-18.04 + MobaXterm 开发环境：Xilinx Vivado + SDK -18.3 学习目标：PS通过EMIO、AXI_GPIO口来控制PL端LED 一、MIO、EMIO、AXI_GPIO GPIO是最常见的一种IO外设。在Zynq7000平台下，Xilinx为我们提供了 MIO、EMIO、AXI_GPIO ，三种类型...
Zynq-7000系列之linux开发学习笔记：Linux下的MIO/EMIO GPIO驱动与操作（八）
开发板：Zynq7030数据采集板 PC平台：Ubuntu-18.04 + MobaXterm 开发环境：Xilinx Vivado + SDK -18.3 交叉编译工具：arm-linux-gnueabihf- 学习目标：通过Linux下GPIO驱动控制开发板上的LED灯 一、Zynq Linux的GPIO驱动 在前面文章：Zynq-7000系列之linux开发学习笔记：PS和PL端的GPI...
ZYNQ在linux通过AXI_GPIO操作灯
在project-spec/meta-user/recipes-bsp/device-tree/files/pl.dtsi。|gpiochip*|该目录下保存系统中GPIO寄存器信息：每个寄存器控制引脚的起始编号base，寄存器名称，引脚总数||edge|设置GPIO口输入时触发方式：“none”, “rising”, “falling”, or “both”||value|GPIO为输出时可设置GPIO口电平，"0"为低电平；|direction|配置GPIO口输方面，"in"为输入；
ZYNQ axi uart16550 IP核扩展485接口使用
UART16550除了拥有AXI UART Lite的全部功能外，还提供1.5bit和2bit停止位，在可配置波特率的基础上还可以使用外部时钟供给串口接收模块，经测试发现，其波特率可以达到linux中tty设备定义的最大波特率，也就是4.5Mbps。5，将启动文件复制到SD卡，打开PC端的串口调试助手，查看/dev下的文件，可以看到系统中多了ttyS0~ttyS15,本次系统中可以使用的是ttyS2~ttyS11, 因为在aliases节点下ARM端的两个串口已经占用了serial0和serial1。
ZYNQ开发系列——GPIO_AXI、MIO、EMIO点灯
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 ZYNQ开发系列——GPIO_AXI、MIO、EMIO点灯前言三种GPIO控制方式 前言 一般来说程序跑起来都需要一个运行灯，以便指示PS和PL目前在正常运行，没有挂死。 趁着这个需求，我将PS控制灯的几种方式重新温习一下， 三种GPIO控制方式 PS控制LED灯包含下面三种方式 1、 MIO 2、 EMIO 3、 AXI GPIO 使用MIO是LED的管脚在MIO上面，而使用EMIO和AXI GPIO IP则因为LED的管脚在PL那边.
听说Zynq-petalinux编译linux程序
PetaLinux 是一种嵌入式 Linux 软件开发套件 (SDK)，主要用于赛灵思 FPGA 基片上系统设计。
ZYNQ Linux下AXI GPIO炫酷控制指南：从点灯到光立方
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-V7udeWKo-1751242633101)(https://example.com/zynq_gpio_design.png)]灯光不只是简单的亮与灭，当512颗LED在精确到微秒的控制下同步舞动时，我们看到的是硬件与软件完美融合的数字艺术。在ZYNQ异构计算平台中，AXI GPIO是连接PS（处理系统）和PL（可编程逻辑）的关键组件。通过本文我们完成了从基础的GPIO操作到复杂的3D光立方控制的技术跨越。
基于ZYNQ 7020的AXI GPIO驱动开发与PYNQ实战
ZYNQ 7020的核心架构由两个关键部分组成：：包含双核ARM Cortex-A9处理器、内存控制器、外设接口等，运行Linux操作系统，负责软件逻辑与系统控制。：基于Xilinx 7系列FPGA架构，用于实现高速并行处理、定制外设与算法加速。PS与PL之间通过AXI总线协议进行高效通信，实现软硬件资源的无缝协作。在使用Vivado进行ZYNQ 7020的硬件设计时，首先需要创建一个工程（Project），并正确选择目标器件（Target Device）。
COMSOL中的动网格
首先我们先了解几个概念 （1）网格重划分（remesh）：就是在某些特定的区域进行网格的重新划分，在Maxwell软件中的直线运动区域，当运动物体运动后，这个区域进行重新划分。 （2）morph：网格不重新划分，小范围的进行网格变形，针对运动物体运动位移较小，对变形区域不进行重划分，能够提高效率。 （3）网格滑移（sliding）：针对圆形运动区域，运动与非运动区域进行网格滑移，当然边界上两侧网格不共节点，该方法不需要网格重新划分，大部分软件针对圆形运动区域采用该方法，比如maxwell的band，b
PX4 Gazebo仿真进阶：自定义飞机模型和地图的完整指南
本文详细介绍了如何在PX4 Gazebo仿真中自定义飞机模型和地图模型，包括文件架构解析、参数调整指南、地图定制技巧及常见问题解决方案。通过实战步骤和性能优化建议，帮助开发者高效完成复杂场景的飞行控制算法测试。
WslRegisterDistribution failed with error_ 0x8007019e、0x800701bc、0x80370102
Ubuntu 20.04.4 LTS 报错解决方案。分别涉及到三个错误：WslRegisterDistribution failed with error: 0x8007019e、WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc和WslRegisterDistribution failed with error: 0x80370102
YOLOv5/v7/v8首发革新改进——轻巧、创新的LADH检测头
本文介绍了一种原创改进的轻量化非对称多级压缩LADH检测头，该检测头能够实现即插即用，并在YOLOv5/v7/v8检测器中取得了显著的性能提升。本文将介绍一种原创改进的轻量级非对称多级压缩LADH（Lightweight Asymmetric Dual-Head）检测头，该检测头能够实现即插即用，并显著提升YOLO检测器的性能。因此，我们提出了一种非对称多级压缩的方法，即对不同类别的检测头采用不同的压缩比例。然而，为了进一步提高YOLO的性能，我们进行了一项原创改进，设计了一种轻巧且创新的LADH检测头。
评估篇| 大模型评测综述
1、基于人类的评测。与针对基础大语言模型的自动化评测不同，微调大语言模型的评测更加注重模型在实际应用场景中的表现，如与人类交互的自然度、对齐度等。2、基于模型的评测。例如，AlpacaEval 排行榜 基于由大语言模型合成的人类需求指令作为评测任务，然后收集待评估大模型的回应，并采用 GPT-4 等大语言模型作为评测员，将待评估大语言模型的输出与参考输出进行成对比较。1、大语言模型对评估设置极为敏感，包括问题的表述方式、提示样本的选择以及答案的解析策略等，这些细微的差别都可能导致评估结果的显著变化。
PCB_Project.PrjPcb 4 Not in version control
Altium Designer中PCB项目出现"NOT in version control"错误的解决方法：1. 禁用不需要的版本控制集成（DXP→Preferences→Version Control）；2. 清理项目缓存（Projects面板右键→Clean Project）；3. 检查文件读写权限；4. 如无效可新建项目重新添加文件。如需使用SVN版本控制，需正确配置SVN客户端路径，创建或连接SVN仓库，并将项目文件提交至版本控制系统。注意新建SVN仓库必须使用空目录，建议使用
Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）
Yolov5自定义数据训练及测试1. 图像数据获取、标注2. 数据集划分及准备3. 配置训练参数，准备训练：3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件4. 开始训练5. 测试训练后的模型： 1. 图像数据获取、标注 如果自定义训练自己的数据集，首先需要数据标注，至于数据来源可以是下载现有的开发数据集、拍照、爬虫等等。 如果是拍照、爬虫等获取的数据图片，需要进行数据标注，这个过程可以使用工具来做，但也需要一些手动操作 。。并且图片越多越好，如果
从零构建简历智能匹配系统：AI技术助力高效招聘
本文详细介绍了简历智能匹配系统的开发过程，从数据收集、预处理、特征提取到模型匹配和结果展示，每一步都提供了详细的代码实例。通过使用TF-IDF、Word2Vec和BERT等技术，我们能够有效地将求职者的简历与职位描述进行匹配，从而提高招聘效率。未来，随着自然语言处理技术的进一步发展，简历智能匹配系统将变得更加智能和高效，为企业和求职者提供更好的服务。
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OV9734 DATASHEET，完整规格书
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蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
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