https://blog.csdn.net/jingliangliu/article/details/52245497 .jic           JTAG Indirect Configuration File .pin           Pin-Out File .pof           Programmer Object File .qpf           Quartus II Project File .qsf           Quartus II Settings Fi

1.  新建一个文本文件,保存为任意但有意义的名字,如:sof_to_rbf.bat,注意,保存时请不要使用默认的格式,应该手动从.txt切换为all files 2.  在文本中输入以下内容: %QUARTUS_ROOTDIR%\\bin64\\quartus_cpf -c DE1_SOC_golden_top.sof soc_system.rbf pause 其中,DE1_SOC_golden_top.sof为待转换的sof文件的名字,我们可以改成自己实际sof的文件名字,如:led.sof

rbf文件是Quartus编译生成的fpga配置文件的二进制数据量格式的文件,主要用于使用外部主机通过PS方式配置FPGA. 在含ARM硬核的SoC FPGA中,可以使用HPS配置FPGA,配置时分为两种情况,一种是在HPS处于uboot启动阶段时通过u-boot配置,一种是Linux启动之后通过应用程序配置.这两种配置方式都需要用到rbf格式的配置文件,但是两种方式所需的rbf格式的配置文件却又存在着差异,其中,uboot阶段配置fpga需要使用未经压缩的rbf格式文件,而在Linux应用程序

该笔记主要记录SoC的软件开发流程,主要包含一些Linux下的操作命令 1. 编写design file .c .h 2. 编写makefile    可执行文件名,交叉编译环境,compile flags  3. 拷贝文件到SD Card     (1)通过USB mount       1)mount命令格式:         mount [-t vfstype] [-o option] device dir      vfstype:windows 9x fst32文件系统:vfat  

Radial Basis Functions (RBFs) are set of functions which have same value at a fixed distance from a given central point. Even Gaussian Kernels with a covariance matrix which is diagonal and with constant variance will be radial in nature. In SVMs, RB

只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络.RBF 神经网络是其中一个特例.本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数就是映射到高维区间 前馈网络.递归网络和反馈网络 完全内插法 一.什么是径向基函数 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法.径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(|x|),

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne

Altera FPGA  AS,PS,Jtag配置模式区别 FPGA器件有三类配置下载方式:主动配置方式(AS)和被动配置方式(PS)和最常用的(JTAG)配置方式. AS模式(active serial configuration mode):AS是将程序烧到FPGA的配置芯片里,每次上电就写到FPGA里:FPGA每次上电时作为控制器,由FPGA器件引导配置操作过程,从配置芯片主动发出读取数据信号,从而把配置芯片的数据读入FPGA中,实现对FPGA的编程配置数据通过DATA0引脚送入 FPGA

Java中instanceof和isInstance的具体区别 在Think in Java泛型这一章遇到这个问题,一些博客模糊提到了isInstance是instanceof的动态实现,查阅文档参考SOF上的一些回答如下: obj.instanceof(class) 表示对象obj是否是class类或其子类的对象 一个对象是自身类的一个对象 一个对象是自身类父类和接口的一个对象 所有对象都是Object类的对象 凡是null有关的都是false class.isInstance(obj) 文档

所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数. 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小. 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围. 建议首选RBF核函数,因为: 能够实

  RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m.可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心.隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了.   RBF Network 通常只有三层.输入层.中间层计算输入 x 矢量与样本矢量 c 欧式距

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

一.RBF神经网络 RBF神经网络概述 径向基函数神经网络 与 BP 神经网络的区别在于训练过程--其参数初始化具有一定方法,并非随机,隐含层的末尾使用了径向基函数,它的输出经过加权和得到 LW2.1" role="presentation">LW2.1LW2.1 RBF神经网络重点函数介绍 newrbe()--创建精确的径向基网络 net = newrbe(P , T , Spread) P: 输入向量 T:输出向量 Spread:径向基的扩展速度 RBF代码使用实例

(搬运工) 逻辑回归(LR)与SVM的联系与区别 LR 和 SVM 都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题,如LR的Softmax回归用在深度学习的多分类中) 区别: 1.LR 是 参数模型,SVM是非参数模型,(svm中的 linear 和 rbf 是指线性可分和不可分的问题) 2.从目标函数来看,逻辑回归的目标是使得经验风险最小化,采用的是logistical loss,svm则是最大化分类间隔,使用的损失函数是合页损失( hinge损失):当样

经常有人问这种问题,用了些时间java之后,发现这俩玩意除了一小部分壳子长的还有能稍微凑合上,基本上没什么相似之处,可以说也就是马甲层面上的相似吧,还是比较短的马甲... 一般C#多用于业务系统的开发,快速实现,微软官方的各种封装,各种语法糖,使得c#在语义语法层面上更人性化,开发思路更专注于业务逻辑,对技术的实现并不需要关心的很细(当然这是指初级的入门程度),不过也带来的一些缺陷,当表面上的功夫不能满足的时候,.net程序员就不得不去了解微软封装起来的东西,所以我认识的.net程序员几乎人手一

jqery的语法和js的语法一样,算是把js升级了一下,这两种语法可以一起使用,只不过是用jqery更加方便 一个页面想要使用jqery的话,先要引入一下jqery包,jqery包从网上下一个就可以,一般用带有min的,是压缩版的,如果还要引用其他js文件的话,一定要juery包在上面,其他的引用放在他下面 先来看看如果使用Juery的话,怎么来引用Juery包 这样来引用,然后就可以用Juery方法了 和js的语法一样,都是写在<script type = "text/javascrip

来微信支付有2年多了,从2年前的互联网模式转变为O2O模式,主要的场景是跟线下的商户去打交道,不像以往的互联网模式,有产品经理提需求,我们帮忙去解决问题. 转型后是这样的,团队成员更多需要去寻找业务的方向,思考能为商户或者业务做点什么来体现其身价值,这样的转变是机会也是挑战,我一直相信在特别的环境下能迅速磨练出了跨岗位技能和综合素质,然而一路走来也发现了自己的短板(所谓的产品思维),并非想提升就可以,有时候感到自己很无能. 于是这样熬过来,暗示自己保持积极乐观的心态,平时使用一些通用的方法来提醒

一.问题来源 一直没有搞清楚NSString.NSArray.NSDictionary--属性描述关键字copy和strong的区别,看别人的项目中属性定义有的用copy,有的用strong.自己在开发中也是没有认真的去研究,至于使用copy还是用strong完全是根据心情随性而为,也一直没有出什么问题.可苹果竟然分了两个关键字,就肯定有其用意,为了提高自己还是要仔细的搞清楚其中之差别!好了,废话说完进入正题. 二.对象属性描述copy与strong的区别 直接上代码: ``` @propert

x86是指intel的开发的一种32位指令集,从386开始时代开始的,一直沿用至今,是一种cisc指令集,所有intel早期的cpu,amd早期的cpu都支持这种指令集,ntel官方文档里面称为"IA-32" x84_64是x86 CPU开始迈向64位的时候,有2选择:1.向下兼容x86.2.完全重新设计指令集,不兼容x86.AMD抢跑了,比Intel率先制造出了商用的兼容x86的CPU,AMD称之为AMD64,抢了64位PC的第一桶金,得到了用户的认同.而Intel选择了设计一种不兼