随笔预告

博主参与“未来杯”-图像-发现超新星比赛,意识到自身在图像识别和机器学习方面的差距。决定静下心学习,看机器学习模型并做小Demo。还计划养成写博客的习惯,暂定随笔计划包括TensorFlow、SVM、CNN和算法刷题。

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随笔预订

最近在准备”未来杯“-图像-发现超新星比赛,深深意识到了自身的差距,反省一下自己,静下心来,好好做一些事情,无论是为了上研,还是工作,多学习,多记录,多总结,总不是一件坏事。

之前从未接触过图像识别以及机器学习方向的东西,一些基本的模型和术语都不懂.....,在参与比赛准备的过程中很是尴尬,最近几天静下心来,暂时放一下手头的事,看一些关于机器学习的模型,同时最好能够做出一些小的Demo跑一跑,充实一下自己。

既是为了眼前的比赛,也是.....为了以后的比赛:)

打今起,养成写博客的好习惯,改掉之前不停添加书签的坏习惯,既是记录也是分享。

暂定随笔计划:

  • TensorFlow
  • SVM
  • CNN
  • 算法刷题

最后分享一张壁纸:

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转载于:https://www.cnblogs.com/agzy/p/10581872.html

### Vivado 使用心得技巧 #### 1. 功能仿真的设置 在进行前仿真(功能仿真)时,通常只需准备设计文件和测试文件即可完成验证工作[^1]。这种情况下,可以直接利用独立版本的 ModelSim 来执行仿真任务。然而,在后仿真阶段或者涉及复杂 IP 核的情况下,则建议通过 Vivado 调用外部工具如 ModelSim 完成联合调试。 #### 2. FIFO 的安全机制实现 对于双端口异步 FIFO 设计中的读空判断逻辑,需特别注意其安全性保障措施。为了确保不会因跨时钟域信号传递而导致误判现象发生,可采用如下方法: - 将写指针转化为格雷码形式后再同步至读时钟域下并当前读指针对比; - 若两者数值一致则表明缓冲区已为空并触发相应标志位更新操作[^2]。 尽管在此过程中可能存在短暂延迟使得实际存储单元尚未完全耗尽便提前报告状态改变事件,但这并不会影响整体系统的稳定性——因为该策略有效避免了越界访问风险从而保护了数据完整性。 #### 3. Xilinx CORDIC IP Core 应用指南 当选用 Xilinx 提供的标准组件库构建特定算法模型时,了解各模块的具体配置选项及其适用场景至关重要。例如 Cordic V6.0 版本支持多种运算模式切换,并允许用户自定义输入输出精度规格以满足不同应用场景需求[^3]: - **输入格式**: IMAG(31:16), REAL(15:0); 数据范围限定于 [-1,+1]. - **输出格式**: PHASE(15:0); 结果覆盖角度区间 (-π, +π]. 以下是基于上述描述创建的一个简单 Python 函数用于演示如何计算给定坐标点对应的极角值: ```python import math def cordic_phase(x_real, x_imag): """Calculate phase angle using basic trigonometric functions.""" if (x_real == 0 and x_imag == 0): return None atan_val = math.atan2(x_imag , x_real ) # Convert radian to degree within range of -pi ~ pi result_degrees = ((atan_val * 180 / math.pi ) % 360 ) if(result_degrees > 180 ): result_degrees -= 360 return round((result_degrees*math.pi)/180 ,4) print(cordic_phase(-0.707,-0.707)) #-2.3562 radians approximately equals -135 degrees. ``` 此代码片段仅作为理论解释辅助材料展示目的而编写,并未直接关联任何硬件描述语言源程序开发流程。 ---
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