ODIN的配置

原创 已于 2022-11-15 23:23:06 修改 · 1.1k 阅读 · 6 ·
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#fpga开发 #神经网络 #硬件工程

于 2022-10-30 22:39:57 首次发布
博客围绕FPGA开发展开，涉及SPI和神经元参数设置、时间参考事件，介绍了不同状态下的外部神经元脉冲事件（SPI_OPEN_LOOP=0和SPI_OPEN_LOOP=1），还提及MNIST分类，最后附有vivado系统框图。
Odin Inspector 系列教程 --- 验证器配置文件设置与使用
su9257的博客
11-21 774
前言：笔者在上一篇文章何为验证器Validator中简述了验证器的操作相关，这篇文章介绍验证器配置文件的使用和相关设置 在第一次打开验证器的时候会看到初始的五个配置,选择对应的扫描文件进行扫描，就可以对标记的字段进行验证了 Scan Entire Project Scan All Assets Scan All Scenes Scan Open Scenes...
Out-of-distribution Detection系列专栏（三）
qq_36478718的博客
01-12 3048
OOD Detection系列专栏（三）：ODIN
Enhancing The Reliability of Out-of-distribution Image Detection in Neural Networks解读
pingguolou的博客
11-16 1506
[40]Liang S, Li Y, Srikant R. Enhancing The Reliability of Out-of-distribution Image Detection in Neural Networks[C]//International Conference on Learning Representations. 2018. 1.摘要 1.1问题：我们考虑了在神经网络中检测分布外图像的问题。 1.2方法：我们提出了ODIN，这是一种简单有效的方法，不需要对预先训练的神经网络
ODIN SNN处理器
wkn_cxy的博客
04-12 2247
一、 ODIN ODIN SNN处理器的框图概述： ODIN中共有256个神经元，256x256=64k突触； ODIN可以划分出以下模块：neuron_core、synapse_core、controller、scheduler、spi_slave、aer_out这6大模块。 1.scheduler模块 在外部和内部产生的spike event之间进行仲裁。 （1）当外部输入spike event时，会触发 neuron event，此时，controller会进入PUSH状态，控制scheduler模
ODIN:ODIN在线学习数字加标神经网络（SNN）处理器-HDL源代码和文档-Source code learning
03-25
ODIN尖刺神经网络（SNN）处理器 比利时鲁汶天主教大学（UCLouvain）版权所有（C）2016-2019。 ODIN的Digital HDL源代码是免费的：您可以根据Solderpad硬件许可证v2.0的条款重新分发和/或修改它，该版本扩展了Apache v2.0许可证以供硬件使用。 提供根据本许可分发的软件，硬件和材料，希望它们可以按“原样”使用，而没有任何明示或暗示的保证或条件； 甚至不暗示适销性或适用于特定目的的暗示保证。 有关更多详细信息，请参见Solderpad硬件许可证。 您应该已经收到了Solderpad硬件许可证以及ODIN HDL文件的副本（请参阅文件）。 如果不是，请参阅 。 ODIN是O n第学习二gital尖峰Ñeuromorphic处理器在鲁汶天主教大学（UCLouvain）设计和原型在28纳米FDSOI CMOS，在生物医学电路与系统轴颈IEEE
Odin3 v3.14.1_3B_PatcheD_odin_Odin3B_patched版odin_3bodin_源码
10-04
"Odin3.ini"则是Odin的配置文件，它包含了工具的设置和参数，这些设置可能会影响到刷机过程中的一些行为，如自动重启选项、端口选择等。在使用Patched版时，这些配置可能已经被调整以适应特定的设备或刷机场景。 总...
Odin - Inspector and Serializer 3.0.13
02-28
1. **配置文件管理**：在处理大量的配置数据时，Odin的强大序列化能力可以帮助开发者快速、准确地读写配置文件，简化了配置的维护工作。 2. **场景和对象保存**：利用Odin Inspector，开发者可以方便地保存和加载...
odin3.ini，三星刷机软件的配置文件，初始化
04-08
三星刷机工具，Odini3的原代码的ini文件。 确保用机的方式是正确的
unity游戏序列化编辑器插件Odin - Inspector and Serializer v3.0.3
07-08
在导入后，开发者可以通过Unity的Inspector窗口查看和配置插件设置，然后开始自定义他们的游戏对象属性展示和数据序列化方式。 总之，`Odin Inspector and Serializer`插件是Unity开发中的得力助手，它扩展了Unity...
Unity插件-Odin Inspector 3.0.4版本.zip
06-10
Odin Inspector是一款针对Unity的高级序列化和属性检查器，它能够极大地提升开发者的生产力，使代码的调试、配置和可视化变得更加容易。 Odin Inspector 3.0.4版本是一个更新，旨在修复已知问题，增强性能，并引入...
odin：使用WordPress开发的框架和基本主题
02-04
Odin框架 项目描述 欢迎使用Odin，这是由开发的基本主题，可帮助敏捷开发WordPress主题。 安装 将文件夹“ odin”从WordPress wp-content/themes发送到默认主题文件夹，或使用WordPress主题安装程序发送zipball。 文献资料 有关如何使用Odin中的类和函数的信息，请参见 插件支持 Odin本机支持以下插件： 无限滚动 参考文献 错误和提示 Odin Framework是一个开源项目。 任何人都可以（并且应该）帮助我们进行改进。 使用报告错误或提出建议 为项目做贡献 要做出贡献，只需单击Fork按钮，创建一个Branch ，改进代码并
ODIN3修改版
05-06
三星odin刷机工具破解版，可用于盗版系统直接刷为官方系统
三星设备专用Odin3-v1.85刷机工具使用指南
weixin_42300144的博客
10-03 3993
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Odin3-v1.85是三星官方的固件升级工具，用于系统级别的操作，包括安装定制ROM、恢复出厂设置和获取ROOT权限。本文档介绍如何使用此工具对三星I9003手机进行安卓2.3.6系统ROOT操作，包括准备ROOT文件、进入Download Mode、连接电脑并使用Odin3软件进行刷机等步骤。同时强调ROOT操作的风险和对Andr...
数字IC实践项目（9）—SNN加速器的设计和实现(tiny_ODIN)
HFUT90S的博客
03-16 4732
SNN硬件加速器是一种专为脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）设计的硬件加速器。脉冲神经网络模拟了生物大脑中神经元之间的工作方式，通过离散的脉冲信号传递信息。SNN硬件加速器可以加速脉冲神经网络模型的训练和推理过程，提高神经网络的效率和能耗表现。通过在硬件级别优化脉冲神经网络的计算，SNN硬件加速器可以实现更快的推理速度和更低的能耗，适用于诸如智能感知、边缘计算和神经形态学计算等领域。本项目是对经典SNN的复现，是从开源的ODIN SNN处理器进行调整而来tinyODIN。
Tiny ODIN数字尖峰神经形态处理器
最新发布
houkunkun0918的博客
02-12 1081
为了解SNN脉冲神经网络是如何部署在硬件平台上，以开源项目tiny ODIN处理器进行学习，了解简单数字尖峰神经形态处理器。以下为博主阅读论文《A 0.086-mm2 12.7-pJ/SOP 64k-Synapse 256-Neuron Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28nm CMOS》以及开源项目Tiny ODIN的学习记录。
Daily Paper(4):Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28nm CMOS
weixin_44085642的博客
01-21 1425
Frenkel C , Lefebvre M , Legat J D , et al. A 0.086-mm2^22 12.7-pJ/SOP 64k-Synapse 256-Neuron Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28-nm CMOS[J]. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 2019, 13(1):145-158. A 0.086-mm2 .
基于SNN脉冲神经网络的FPGA实现介绍
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-09 6411
SNN神经网络系统的开发主要是通过专用芯片、FPGA芯片或者ARM芯片等可编程芯片来实现。但是专用的芯片成本往往较大，ARM芯片的数据处理方式为顺序执行方式，其处理速度较慢，每个时钟周期内完成一个处理任务，而FPGA芯片则采用的是并行执行方式，每个时钟周期内完成多个处理任务。其次FPGA芯片大规模、高集成度、性能稳定以及使用灵活等优势。
FPGA VTR quickstart example
xiongyuqing的博客
11-01 1870
This is a quick introduction to VTR which covers how to run VTR and some if its associated tools (VPR, Odin II, ABC).
评论 6
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