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CSON使用实例声明结构体: /** 项目结构体 */struct project{ int id; char *name;};/** 仓库结构体 */struct hub{ int id; char *user; struct project *cson;}; 定义数据模型: 对每一个需要使用cson的结构体,都需要定义相对应的数据模型 /** 项目结构体数据模型 */CsonModel projectModel[] ={ CSON_MODEL_OBJ(struct project), CSO
coloredlogs介绍 coloredlogs是一个Python库,它允许开发人员在控制台打印彩色日志。这个库的主要优点是它可以很容易地改变日志消息的颜色,从而使日志更易于阅读和理解。这对于长时间运行的应用程序或者需要详细查看日志信息的情况非常有用。 coloredlogs库的使用1.安装coloredlogs 在使用前我们需要在Python中下载它 pip install coloredlogs 2.设置logger日志级别 首先,在我们记录日志时,需要先设置日志级别和格式 colored
触觉传感器在仿生机器人假肢的开发中发挥着至关重要的作用,特别是在提供触觉反馈方面。然而,现有的传感技术在高压下的灵敏度和对非平坦工作表面的适应性方面仍然存在不足。此外,触觉传感器的制造通常需要复杂且昂贵的制造工艺,限制了其广泛应用。 据麦姆斯咨询报道,近日,英国曼彻斯特大学(The University of Manchester)、牛津大学(University of Oxford)、索尔福德大学(University of Salford)和中国吉林大学的研究人员组成的团队在Communi
一、前言 在基于FPGA和 SoC器件的产品设计过程中,从器件选择到系统级电源设计、散热设计,电源功率估算对于设计方案确定至关重要;早期进行极端情况下的功耗分析,可以帮助用户产品避免进入系统电源、散热设计过度或设计不足的陷阱。从Xilinx Power Estimator (XPE)工具问世以来,一直都是领先的FPGA 电源估算工具;但是随着 FPGA、MPSoC 以及Versal ACAP 器件的逻辑容量、复杂性不断增加,XPE工具面临如下一些挑战: A. 只支持Windows操作系统; B
以前用rand和srand生成过伪随机数,伪随机数的序列是固定的,今天学习生成真正的随机数的生成。 熵池 利用/dev/urandom可以生成随机数的值,/dev/urandomLinux下的熵池,所谓熵池就是当前系统下的环境噪音,描述了一个系统的混乱程度,环境噪音由这几个方面组成,如内存的使用,文件的使用量,不同类型的进程数量等等。 利用/dev/urandom可以生成随机数的值,/dev/urandomLinux下的熵池,所谓熵池就是当前系统下的环境噪音,描述了一个系统的混乱程度,环境噪音
此项目解释了如何在FPGA上使用resizer IP来调整图像的大小。其中对比了两种图像大小调整的解决方案的运算速度,其中之一为使用Python Image Library通过软件算法实现图像大小调整,另一种使用Xilinx xfopencv library实现了在FPGA上硬件加速的图像大小调整。 初始化 1. 首先在SD卡内配置Pynq-Z2最新镜像PYNQ image v2.5并烧录在其中 2. 根据pynq.io上的官方指南配置环境 (https://pynq.readthedocs.
电子发烧友网>MEMS/传感技术>英飞凌试用Archetype AI新AI开发者模型,以加强AI传感器解决方案创新 --> 英飞凌(136454) 英飞凌(136454) 传感器(733810) 传感器(733810) --> 声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉 发布 查看更多 已全部加载完成 关注 关注 关注 -->
最近,CF中某些主播“开(下称KG)挂”升上热搜,作为十年老兵,瓜是吃的饱饱的。之后官方下场进行检测,但是没有检测到软件KG行为,而是检测到主播有硬件设备异常情况。关于事件的来龙去脉就不过多赘述了,大家可以去某些社区吃瓜,我们今天只谈技术,不吃瓜。 现在已经是3202年了,软件KG已经是过去式了,因为可以检测到电脑中的数据异常,所以游戏官方对于这种G是一查一个准。现在的高级G都是硬件G,而硬件G中一个最常见的就是FPGA做的DMA G。 原理 使用FPGA进行DMA(Direct Memory
该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。 介绍 鉴于机器学习和人工智能等应用的 FPGA 设计中硬件加速的兴起,现在是剥开几层“云雾”并讨论 HDL 之间来回传递数据(主要指FPGA 的可编程逻辑 (PL) 中运行的代码以及 FPGA 中的硬核或软核处理器上运行的相应软件之间传输数据)的基础知识的好时机。 硬件加速可以总结为在硬件(也称为 FPGA 的可编程逻辑)中实现某些功能的基本思想,这些功能之前在位于主机 PC 上或在
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