fpga实操训练第21页

Linux下VCS与Verdi联合仿真（Verilog与VHDL混仿）

很多公司ASIC设计所使用的还是更加专业的EDA软件，即Synopsys下的VCS、Verdi这种（Vivado大多针对于自家FPGA），VCS编译速度极快，仿真效率高，Verdi支持信号追溯、无缝增加信号波形等功能

超能力MAX·2025-02-25 08:29

YOLOv10（训练完全版更新）

YOLOv10目前还不支持项目上的硬件板使用，等待后续。requirements.txt中已更新（torch版本更新了，提高了些精度）（我新加入了其他库）torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime==1.15.1pycocotools==2.0.7PyYAML==6.0.1scipy==1.13.0onnxsim==0.4.36on

小远披荆斩棘·2025-02-25 07:56

Golang从入门到精通

课程概述Golang从入门到精通，本课程以学习Golang语言开发互联网产品为目标，从基础理论知识入手，详实地讲解Golang语言的开发方法与技巧，并通过大量的线上训练，带领同学们全面掌握服务端高并发、

Wxhzy930120·2025-02-25 06:13

为什么DeepSeek必须开源（以及它为何不会打败OpenAI）

这家中国AI实验室训练出了R1——一款开

新加坡内哥谈技术·2025-02-25 05:12

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。

真智AI·2025-02-25 05:11

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战，传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

项目上传github步骤

例如：gitcommit-m"添加了新的训练模型"3.推送更改到远程仓库然后

虾饺爱下棋·2025-02-25 03:51

【AI-38】为什么开源的是预训练好的模型权重，而不是预训练模型呢？

开源预训练好的模型权重而不是整个预训练模型，主要有以下几方面原因：知识产权与商业考量保护核心技术与数据：模型开发者可能希望保护模型的某些核心技术细节、独特算法或私有数据，这些是模型的关键竞争力所在。

W Y·2025-02-25 01:38

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

接着，我们收集模型输出的排名数据集，使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进

·2025-02-24 23:50

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

cap4：YoloV5的TensorRT部署指南（python版）

专栏文章目录：《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1：TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2：1000分类的ResNet的TensorRT部署指南（python版）cap3：自定义数据集训练

我是一个对称矩阵·2025-02-24 21:14

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

模型训练：使用训练数据对模型进行训练。模型评估：使

go5463158465·2025-02-24 20:06

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/

reset2021·2025-02-24 19:29

Unlocking SoC Debugging Challenges: Paving the Way for Efficient Prototyping

integrationscalesexpandandtime-to-marketpressuresgrow,asaresult,designverificationhasbecomeincreasinglychallenging.Inmulti-FPGAenvironments

思尔芯S2C·2025-02-24 19:29

解锁SoC “调试”挑战，开启高效原型验证之路

特别是在多FPGA环境中，设计调试和验证的复杂性进一步增加，传统的调试手段难以满足对高性能、高效率的需求。因此，高效的调试（Debugging）手段在原型验证中显得尤为重要。

思尔芯S2C·2025-02-24 19:59

高密原型验证系统解决方案（上篇）

0引言随着当今SoC设计规模的快速膨胀，仅仅靠几颗当代最先进的FPGA已经无法满足原型验证的需求。

思尔芯S2C·2025-02-24 19:58

PROTOTYPICAL II - The Practice of FPGA Prototyping for SoC Design

TheArtofthe“Start”Thesemiconductorindustryrevolvesaroundthe“start.”ChipdesignstartsleadtomoreEDAtoolpurchases,morewaferstarts,andeventuallytomoreproductshipments.Productroadmapsdeveloptoextendshipment

思尔芯S2C·2025-02-24 19:28

What is ASIC Prototyping?

ASICprototypingreferstotheprocessofcreatingapreliminaryphysicalversionofanApplication-SpecificIntegratedCircuit(ASIC)usingtechnologieslikeField-ProgrammableGateArrays(FPGAs

思尔芯S2C·2025-02-24 19:28

软考高项备考技巧

分阶段备考：将备考过程分为不同的阶段，如基础学习阶段、强化训练阶段和冲刺复习阶段。每个阶段都有明确的学习目标和任务，确保备考过程有条不紊。

chengxuyuan1213_·2025-02-24 19:26

Meta官宣Llama3：迄今为止最强大的开源大模型

此版本具有经过预训练和指令微调的语言模型，具有8B(80亿)和70B(700亿)参数，可以支持广泛的用例。Llama3在各种行业基准上展示了最先进的性能，并提供了新功能，包括改进的推理能力。

·2025-02-24 19:09

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch

OreoCC·2025-02-24 18:50

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

从零开始：如何训练自己的AI模型在人工智能的世界里，训练一个属于自己的AI模型，就像是在培养一个新生儿。你需要耐心、技巧，以及对数据的深刻理解。

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练

moton2017·2025-02-24 18:47

P3405 [USACO16DEC] Cities and States S题解

为了训练奶牛们的智力，FarmerJohn在谷仓的墙上放了一张美国地图。地图上表明了每个城市及其所在州的代码（前两位大写字母）。由于奶牛在谷仓里花了很多时间看这张地图，他们开始注意到一些奇怪的关系。

互联网的猫·2025-02-24 18:17

DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南

1.主题背景1.1Why混合精度训练（价值）混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式，在保证模型精度的前提下实现：40-60%显存占用降低（ResNet50案例：从7.8GB降至4.2GB）1.5

燃灯工作室·2025-02-24 15:33

Qwen2.5-Coder Technical Report

Qwen2.5-Coder技术报告摘要1引言2模型架构3预训练3.1预训练数据3.1.1数据组成3.1.2数据混合3.2训练策略3.2.1文件级预训练3.2.2仓库级预训练4后训练4.1指令数据的配方4.2

UnknownBody·2025-02-24 13:16

什么是Grok-3？技术特点，场景，潜在问题与挑战

Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入：Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU，分两个阶段训练（第一阶段10万GPU训练144天，第二阶段20万GPU训练92天），总计算量是前代

AndrewHZ·2025-02-24 13:46

ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战

公司于2020年底研发GLM预训练架构，2021年训练完成百亿参数模型GLM-10B，利用MoE架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型，2

ErbaoLiu·2025-02-24 13:45

模型算力需求估算

计算模型的算力需求，通常基于模型的参数量（BillionParameters，简称B）和训练/推理的计算任务复杂度，结合硬件计算能力（例如每秒浮点运算次数，FLOPS）来估算。

由数入道·2025-02-24 12:06

蓝桥杯训练题(1)

幂ab的末3位数是多少？输入两个正整数a，b。1≤a≤100，1≤b≤10000。输出从高位到低位输出幂的末三位数字，中间无分隔符。若幂本身不足三位，在前面补零。样例输入72011样例输出743答案#includeintmain(){inta,b;intret=1;scanf("%d%d",&a,&b);inti;for(i=0;i

wuhu_king·2025-02-24 11:58

蓝桥杯真题训练

目录1.2.3.4.5.1..题目描述在电子计算机普及以前，人们经常用一个粗略的方法来验算四则运算是否正确。比如：248*15=3720把乘数和被乘数分别逐位求和，如果是多位数再逐位求和，直到是1位数，得2+4+8=14==>1+4=5;1+5=65*6而结果逐位求和为35*6的结果逐位求和与3符合，说明正确的可能性很大！！（不能排除错误）请你写一个计算机程序，对给定的字符串逐位求和：输入输入为一

怀化第一深情·2025-02-24 11:26

蓝桥杯训练题No.6

#includeusingnamespacestd;signedmain()//正在研究signed{intn;cin>>n;cout.fill('0');//不足位数补0coutusingnamespacestd;typedeflonglongll;lla[100005];llw[105];intmain(){intn;cin>>n;for(lli=0;i>w[i];a[0]=1;memset(

GC_Lion·2025-02-24 11:56

蓝桥杯真题训练五一 4/5

1217垒骰子矩阵快速幂op[i]表示的是与i的对面的数。如果有面互斥，就在矩阵中标记为零，否则标记为4，代表顶和底确定的时候可以有四种情况。（矩阵乘法）就是快速幂里面的乘法变成了矩阵乘法。#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;typedeflonglongll;constintmaxn=6;lln,m;inta,b;intvis[7][7];in

iuk11·2025-02-24 10:55

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

在数据标注和AI训练过程中，数据的归类与定义是关键步骤，不同的数据分析方法可以用于不同的场景。

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

冬训周报（四）

一、补题天梯赛训练补题-CSDN博客蓝桥杯训练补题-CSDN博客二、算法本周主要是蓝桥杯的一个训练，这其中对于搜索和二分的算法居多，对于搜索而言，简单的搜索可能还不成问题，但稍微一复杂写起来还是有些吃力的

HL0614SC·2025-02-24 10:49

冬训周报（二）

一、天梯训练赛L2-1插松枝模拟题：有一个推送器和一个盒子，推送器会给出松针片，松针下面的片一定要比上面的大，看能组合成一些什么样的松针感觉没什么特别的地方，模拟就行了，但是赛时写拉了，只拿了19分#includeusingnamespacestd

HL0614SC·2025-02-24 10:49

暑期集训周报（第一周）

第☝️周训练内容个人赛为主，加上题单的练习，主要的算法包括二分，三分，栈，队列，01分数规划等等。

HL0614SC·2025-02-24 10:19

蓝桥杯-算法训练-无聊的逗c++

问题描述逗志芃在干了很多事情后终于闲下来了，然后就陷入了深深的无聊中。不过他想到了一个游戏来使他更无聊。他拿出n个木棍，然后选出其中一些粘成一根长的，然后再选一些粘成另一个长的，他想知道在两根一样长的情况下长度最长是多少。输入格式第一行一个数n，表示n个棍子。第二行n个数，每个数表示一根棍子的长度。输出格式一个数，最大的长度。样例输入41231样例输出3数据规模和约定n<=15解题思路观察这道题，

懵懂1111·2025-02-24 10:48

LLM的MoE架构的“动态路由”为什么能训练出来？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文大型语言模型（MoE）架构中的“动态路由”之所以能够被有效训练，关键在于其设计融合了可微分的路由机制、专家协同优化以及负载均衡约束。

互联网之路.·2025-02-24 09:46

React 探秘(四)：手撸 mini-react

fiber树处理工作单元实现createfiber加入difffiber的逻辑commit阶段hooks实现源码地址参考文章背景前文中学习了react中核心的fiber架构，时间切片，双缓存等，接下来这篇文章实操实现一个

家里有蜘蛛·2025-02-24 09:43

适用于呼叫中心质检的离线ASR模型

优势：预训练模型基于AIShell等中文数据集，准确率高。低延迟，适合实时处理（如质检中的实时监控）。支持GPU/CPU部署，提供Python和C++接口。部署

狂爱代码的码农·2025-02-24 08:07

DeepSeek模型微调的原理和方法

预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练，学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性，可以迁移到其他相关的任务中。

alankuo·2025-02-24 07:01

垂类大模型微调（二）：使用LLaMA-Factory

上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具，并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理，今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调；一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

Yolov8-pose：从零开始训练Yolov8关键点检测模型

/ultralytics#创建预训练模型文件夹，并下载关键点检测预训练模型mkdirweightscd.