mpc8260 10

位  位 域 配置值 意                 义
0 EARB 0 使用8260内部仲裁。单CPU方式时,必须为0。
  1 使用8260外部仲裁。
1 EXMC 0 使用8260内部存储控制器。单CPU方式时,必须为0。
  1 使用8260外部存储控制器。
2 CDIS 0 使能8260内部CORE。单CPU方式时,必须为0。
  1 禁止8260内部CORE,被作为从CPU。
3 EBM 0 外部总线为SINGLE模式。
  1 外部总线方式为60X兼容方式。
4-5 BPS 00 BOOTROM的端口大小为64bit。
  01 BOOTROM的端口大小为8bit。
  10 BOOTROM的端口大小为16bit。
  11 BOOTROM的端口大小为32bit。
6 CIP 0 使能MSR[IP]=1,中断矢量表地址的初始前缀为0xFFFn-nnnn。
  1 使能MSR[IP]=0,中断矢量表地址的初始前缀为0x000n-nnnn。
7 ISPS 0 8260内部空间作为一个64位PORT SIZE的空间被外部MASTER访问。
  1 8260内部空间作为一个32位PORT SIZE的空间被外部MASTER访问。
8-9 L2CPC 00~11 定义L2CACHE管脚的配置,具体参考SIUMCR寄存器的L2CPC位域的配置。
10-11 DPPC 00~11 定义数据校验位管脚的配置,具体参考SIUMCR寄存器的DPPC位域的配置。
12 - - 保留位。一般置0。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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