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RSS订阅原创 算能边缘盒子性能测试
SE9-16的TPU算力是：32TOPS@INT4;模型端到端推理耗时为：6.592+2.422+ 27.805+24.594=模型端到端推理耗时为：4.645+2.320+22.299+16.525=模型端到端推理耗时为：4.645+1.802+11.202+16.562=模型端到端推理耗时为：6.567+2.429+98.383+22.943=模型端到端推理耗时为：6.702+2.452+7.593+24.163=视频推理，平均每帧端到端推理时间：4.815+7.434+22.668=
2024-03-12 17:23:31
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转载 Rockchip RK3399 - DRM子系统
DRMlinuxFB设备：Framebuffer图形显示框架;DRM：直接渲染管理器（），是linux目前主流的图形显示框架；在实际场景中，具体选择哪一种图形设备驱动框架取决于我们自己的业务需求。学习DRM驱动其实就是学习上面各个元素的实现及用法，如果你能掌握这些知识点，那么在编写DRM驱动的时候就能游刃有余。元素说明CRTC从中读取待显示的图像，并按照响应的格式输出给encoder，其主要承担的作用为（1）配置适合显示的显示模式、分辨率、刷新率等参数，并输出相应的时序；（2）扫描。
2024-01-22 21:36:27
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转载 Rockchip RK3399 - Mali-T860 GPU驱动
OpenGL（全写）是一套开放的图形编程接口规范。它定义了一系列函数、常量和数据类型，用于渲染2D和3D图形，并提供了与图形硬件交互的方法。OpenGL规范由组织制定和维护，它是跨平台的，可以在不同的操作系统（如windowslinuxmacOS等）和硬件上使用。通过遵循OpenGL规范，开发人员可以编写跨平台的图形应用程序，而不必关心底层图形硬件的差异。不同的GPU供应商可以实现自己的OpenGL驱动程序来支持该规范，并提供硬件加速的图形渲染功能。开发人员可以使用OpenGL。
2024-01-22 20:46:16
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转载 PHY驱动调试之 ---PHY设备驱动(三)
1 . ## 连接符号“##” 连接符号其功能是在带参数的宏定义中将两个子串(token)联接起来，从而形成一个新的子串。但它不可以是第一个或者最后一个子串。所谓的子串(token)就是指编译器能够识别的最小语法单元。简单的说，“##”是一种分隔连接方式，它的作用是先分隔，然后进行强制连接。其中，分隔的作用类似于空格。我们知道在普通的宏定义中，预处理器一般把空格解释成分段标志，并把分隔后的每一段和前面的定义比较，相同的就被替换。如果采用空格来分隔，被替换后段与段之间存在一些空格。
2023-12-28 13:17:13
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转载 PHY驱动调试之 --- PHY控制器驱动(二)
原文链接：https://www.cnblogs.com/jianhua1992/p/16852787.html内核版本：linux 4.9.225，以freescale为例。PHY芯片为OSI的最底层-物理层(Physical Layer)，通过MII/GMII/RMII/SGMII/XGMII等多种媒体独立接口(介质无关接口)与数据链路层的MAC芯片相连，并通过MDIO接口实现对PHY状态的监控、配置和管理。
2023-12-28 13:01:48
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转载 PHY驱动调试之 --- MDIO/MDC接口22号和45号条款(一)
MDIO接口最初是由IEEE RFC802.3中的22号条款定义的，在最初的定义中，一个单独的MDIO接口可以访问32个不同的PHY设备中的32个寄存器，这些寄存器提供状态和控制信息，例如：连接状态、传输速度能力、当前选择的传速、低压消耗时的下电情况、全双工还是半双工、自动协商、错误提示以及反馈信息等等。在第22中，一个单独的帧指定要读或写的地址和数据，同时完成了这些工作。为了弥补22号的条款中定义的缺陷，45号条款中增添了对低压设备的支持，最低可到1.2V，同时扩充了帧格式，能够访问更多的设备和寄存器。
2023-12-28 12:51:31
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转载 Jetson Orin Nano开发套件评测
Jetson开发者现已突破百万，新加入的开发者可以直接从Orin系列上手。这个平台已经比多年前更加友好。Jetson Orin Nano开发套件官方定价为499美元，大家应该很快就能在市场上买到了。这个价格虽然比上一代Jetson Nano开发套件高了不少，但绝对物超所值。已有Jetson AGX Orin开发套件的用户可以在原硬件上模拟Jetson Nano的性能，而不用购买新套件。Orin系列提供了6种不同规格的模组，算力从20TOPs到275TOPs，为大家做产品提供了更灵活的选型。
2023-12-28 08:37:42
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转载 NVIDIA JETSON XAVIER NX TX2 NANO 比较及与显卡算力对比
下图所示的Jetson 系列边缘计算模块将广泛流行的DNN 模型和ML 框架部署到具有高性能推断的边缘侧，用于实时分类和对象检测、姿势估计、语义分割和自然语言处理（NLP）等任务。下表显示了使用最新JetPack 版本的Jetson 系列的主流视觉深度神经网络DNN 的推理性能测评。通过从GitHub 运行。，GPU计算能力(Compute Capability)主要指GPU能够支持的计算类型的版本，可以作为评估算力的主要参考。详细的各个版本的不同请查看。项目，可以重现这些结果。
2023-12-28 08:28:57
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转载 条件概率的理解
P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)…p(a)为1，p(x and a)等于p(x)。所以求P(A|B)时需要将P(AB)/P(B)，把P(B)发生的概率变为1，将样本空间缩小到事件B。：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)…分母部分由全概率公式P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)…全概率公式的意义就在于：当P(A)不好求时，就像《哈利波特》中7个魂器拼成了一个伏地魔一般，先将P(A)碎片化，最后Summation，构成一个完整的P(A)。
2023-06-02 19:19:51
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转载 形象解释清了内存颗粒、单双面、主板布线和双通道的那些事儿
原文链接主流平台切换到DDR4内存已经有好几年时间了，最早是Skylake上面增加的支持，不过当时的6代、7代酷睿都保留了对于DDR3的支持，同时也因为当时内存狂涨一波，很多朋友都只能选择最基础的DDR4-2133/2400规格，买两条4GB的组个双通道凑合用着。而现在内存条价格长期处于低位，高频内存也不贵了，所以很多玩家朋友会在装新机的时候选择一个比较常见的高频规格，比如DDR4-3200，所以本期课堂就简单讲一讲现在市面上常见的超频能力强的内存颗粒、单面双面内存的区别、主板内存布线和弹性双通道那些事儿
2022-05-10 13:25:35
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原创 AES100通过网络利用DD命令备份及恢复Atlas200模块的系统Image
1. 依赖工具的准备1.1. Netcat编译安装1.1.1. netcat编译从以下地址获取netcat_1.10.orig.tar.gz与netcat_1.10-38.diff.gz其中 netcat_1.10.orig.tar.gz是原生的 nc，netcat_1.10- 38.diff.gz 是升级包。由于atlas200的架构是arm架构，所以执行文件要编译成支持arm架构，建议在atlas200系统中编译。下载完成后先解压：$ lsnetcat_1.10-38.diff.gz*
2022-05-09 13:45:13
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转载 A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning
Towards intuitive understanding of convolutions through visualizationsIf you’ve heard of different kinds of convolutions in Deep Learning (e.g. 2D / 3D / 1x1 / Transposed / Dilated (Atrous) / Spatially Separable / Depthwise Separable / Flattened / Groupe
2022-04-21 16:16:15
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转载 卷积神经网络之卷积计算、作用与思想
博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如3×3、5×5等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中F为滤波器，X为图像，O为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋转后的滤波器进行相关运算。两者在计算方式上可以等价，有时为了简化，虽然名义上说是“卷积”，但实际实现时是相关。在二维图
2022-04-21 16:10:44
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转载 rtx和gtx区别_gtx和rtx显卡哪个好
更新时间：2021-01-29 16:52:54作者：haoxtgtx与rtx是NVIDIA英伟达的高端旗舰级独立显卡，许多用户纠结显卡买rtx还是gtx，那么同样是高端独立显卡，rtx和gtx有什么区别？gtx和rtx显卡哪个好？gtx和rtx的区别主要在于架构不同，下面小编就详细和大家分析一下显卡gtx和rtx区别。相关阅读：2021显卡天梯排行榜一、rtx和gtx区别是什么先来了解gtx和rtx的命名怎么来的。在NVIDIA显卡中，从2004年的Geforce 6800系列开始出现“GT”
2022-04-21 12:00:45
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转载 自动驾驶的算力（TOPS）谎言
当前，自动驾驶运算系统正在进入一场算力的竞赛中，特斯拉刚以自研的达到72TOPS算力、业内最强的FSD/HW3.0升级HW2.5不久，英伟达最新推出的芯片系统达到了2000TOPS的惊人算力。然而，自动驾驶首要确保的安全性和算力并没有直接关系，即便1000E（T的百万倍）OPS也达不到L4级别，这只是硬件厂家的数字游戏而已，内行人从不当真。这些所谓高算力实际针对乘积累加运算的高算力。乘积累加运算（英语：MultiplyAccumulate, MAC）。这种运算的操作，是将乘法的乘积结果和累加器 A 的值相
2022-04-21 11:50:03
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原创 n2n在MacOS Big Sur(11.4)系统中编译
n2n在MacOS Big Sur(11.4)系统中编译1. 下载源码git clone -b 3.0-stable https://github.com/ntop/n2n.git n2n 2. 安装工具工具使用brew安装，如果没有brew 参考：https://brew.sh/index_zh-cnbrew install --cask tuntap如果遇到以下错误：installer: The install failed. (安装器遇到了一个错误，导致安装失败。请联系软件生产企业
2021-11-17 11:48:43
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原创 DLAP221开发环境部署
DLAP221开发环境部署1. 概述开发者基于DLAP221进行AI应用开发前，需要在制作SD卡时准备的Ubuntu服务器中部署开发环境，有以下三种场景：独立部署开发套件包，基于后台命令行的方式进行交叉开发。部署MindStudio，基于MindStudio开发工具进行AI应用开发，MindStudio安装时需要同时安装开发套件包（Cann Toolkit）。Cann Toolkit为开发者提供基于昇腾AI处理器的相关算法开发工具包，旨在帮助开发者进行快速、高效的人工智能算法开发。Mind
2021-09-30 21:11:48
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原创 使用N2N软件远程管理DLAP221设备
使用N2N软件远程管理DLAP221设备在大多数的情况下边缘设备DLAP221一般部署在内网，如果要远程维护设备，则需要通过公网穿透到内网来登录设备，这里介绍的N2N软件正好可以实现这个功能。N2N分为SuperNode和EdgeNode,前者被称为超级节点,能够在EdgeNode之间建立握手并为无法直连的EdgeNode中转数据,是网络的核心部分。当然由于SuperNode的重要性,N2N支持为EdgeNode指定多个SuperNode,以便组成更复杂的网络,并且防止单个SuperNode出问题导致的
2021-09-06 16:00:49
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原创 麒麟系统安装CANN开发环境
麒麟系统安装CANN开发环境1. 更新麒麟系统从麒麟公司获取，OS Patch包: V10SP1-aarch64-patch03-20201202.tar.gz， 解压缩到任意目录，如：/root/[root@localhost ~]# ls -la总用量 3181500dr-xr-x--- 16 root root 4096 5月 28 16:36 .dr-xr-xr-x. 20 root root 282 5月 28 16:16 ..-rw-------
2021-08-27 15:31:28
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原创 DLAP221启动镜像制作
制作启动镜像目前，凌华科技的DLAP221边缘计算设备仅支持SD卡启动，所以目前制作启动系统仅支持SD方式。Atlas 200 AI加速模块（型号 3000）作为主/协处理器时，有两种方式制作OS：前提条件一张SD卡（推荐使用64G (class10)及以上）。一张USB读卡器。一台带USB端口的Linux服务器或虚拟机（建议安装Ubuntu 16.04/18.04系统）。Linux服务器已安装qemu-user-static、binfmtsupport、yaml、squashfs-tools
2021-08-14 10:38:19
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原创 DLAP221上Yolov5s性能测试
1. 导出yolov5 ONNX模型选择一台x64的PC机，OS为Ubuntu18.04，在此台机器上完成Yolov5模型转ONNX模型。1.1 下载原始yolov5代码、模型和权重文件下载yolov5源代码$ git clone -b v2.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.gitCloning into 'yolov5'...remote: Enumerating objects: 6233, done.remote: Counting o
2021-08-14 09:06:09
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原创 Darkent Yolov3转华为om模型
在将darknet转换caffe模型的时候，为了验证转换是否正确，采用开源项目caffe-yolov3对模型进行验证，但是caffe-yolov3缺省需要cuda支持，首先找了RTX3090来测试，发现由于RTX3090需要CUDA11.1，而caffe不支持cuda11.1， 所以降cuda版本到10.1，在GPU：RTX2080Ti上测试。现将环境安装和测试过程记录如下：显卡：RTX2080Ti系统：Ubuntu18.04LTSCUDA版本: 10.1cudnn版本：7.6.5本教程主要包
2021-08-13 18:50:56
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原创 K8s和KubeEdge v1.6.1安装及应用部署到DLAP221指南
1. 系统配置1.1 系统环境ke-cloud 云端 192.168.31.4 k8s、docker、cloudcoreke-edge1 边缘端 192.168.2.21 docker、edgecore为了更能接近实际生产环境，此实验环境采用跨网段网络结构图： internet | 电信拨号router（192.168.31.1） |---------------|----------------|PC
2021-08-13 18:48:02
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原创 PyTorch1.6在DLAP221上的编译及安装
由于Pytorch官方没有发布基于Arm架构的安装包，互联网上的第三方编译出来的Pytorch1.6的安装包要依赖libc6_2.28这个版本，而DLAP221上的系统中libc不支持这个版本，尝试过通过源码升级libc6，但是由于libc6影响的软件包太多，没有成功，所以采用源码编译pytorch1.6的方式来安装。Torch 编译及安装1. 安装依赖首先安装一些编译需要的依赖库：sudo apt-get install libopenblas-dev cython3 libatlas-base-
2021-08-13 18:44:14
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原创 在DLAP221上部署容器进行推理操作
1. Install toolbox根据设备驱动版本，安装对应版本的Ascend-cann-toolbox_x.x.x_linux-aarch64.run，我的驱动版本是21.0.1，在此我安装的toolbox版本如下：HwHiAiUser@davinci-mini:~$ sudo ./Ascend-cann-toolbox_5.0.1_linux-aarch64.run --installVerifying archive integrity... All good.Uncompressing a
2021-08-13 18:42:01
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原创 如何在DLAP221上编译运行Demo程序
编译运行Demo程序分为两种方式：在PC开发环境利用MindStudio工具开发程序，编译与运行程序在设备端直接编译运行程序MindStudio编译运行demo程序以HwHiAiUser（运行用户）登录开发环境，默认密码为:123456Adlink基于开发环境上的“ACLlib组件的安装目录/acllib/sample”目录的样例程序，为各个样例下载好了原始模型，并提供脚本来转换模型。用户可以直接使用。样例包缺省在HwHiAiUser的Home下acl_sample目录（如果是采用Ad
2021-08-13 18:34:52
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原创 DLAP221 USB口电源控制
1. 安装依赖包sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev2. 下载并编译uhubctlgit clone https://github.com/mvp/uhubctlcd uhubctlmakej将在uhubctl目录中产生一个uhubctl二进制执行文件。 你可以选择是否安装，如果要安装，则运行以下命令，程序将安装到/usr/sbin目录sudo make install3. 查找USB设备在DLAP221的前面板USB口上，插入一个USB设备
2021-08-13 18:25:13
758
原创 如何利用Vscode远程调试atlas200设备上程序
1. 下载Vscode从官方网站下载最新版本的vscode, 本文以windows版本为例，做相关介绍2. 安装插件下载相关开发插件：C/C++ Themes, Chinese(Simplified) Language Pack for Visual Studio Code, Remote Development, Remote X11(SSH), Pylance, C/C++ Extension Pack, C/C++，安装完后的效果如下：3. 配置远程目标设备在vscode左侧工具栏选择
2021-08-13 18:22:20
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王锐的《OpenSceneGraph 3.0 Beginner's Guide》中文翻译版，个人读了翻译的很不错！值得推荐
2024-03-19
嵌入式硬件设计第二版（英文epub+mobi版本）.rar
2019-07-18
嵌入式硬件设计 第2版 英文原版
2019-07-18
FPGA入门经典书籍：VERILOG HDL数字设计与综合 第2版 本科教学版.pdf 带书签高清扫描版版
2019-01-04
《机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础》中文高清版带目录
2018-09-06
OpenCV实例精解中文版（高清PDF和Mobi版本及源代码）
2018-05-16
图像处理基础（第2版）英文版带完整目录
2018-04-28
Real-World Machine Learning epub和mobi版
2017-11-13
ARM嵌入式LINUX系统开发详解 第2版 弓雷著.pdf.part2
2016-04-16
ARM嵌入式LINUX系统开发详解 第2版 弓雷著.pdf.part5
2016-04-16
ARM嵌入式LINUX系统开发详解 第2版 弓雷著.pdf.part4
2016-04-16
ARM嵌入式LINUX系统开发详解 第2版 弓雷著.pdf.part3
2016-04-16
ARM嵌入式LINUX系统开发详解 第2版 弓雷著.pdf.part1
2016-04-16
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