FSK（Frequency Shift Keying）和PCM（Pulse Code Modulation）是两种常见的数字信号调制和编码方法。FSK是一种基于频率的数字调制方法，它利用不同的频率表示不同的二进制信息。FSK的原理是将二进制信息转换为对应的频率，然后将这些频率转换成的波形发送出去。接收端接收到波形后，再将其转换回二进制信息。

Vivado综合工具参数优化指南 Vivado提供多种参数控制综合优化方向，主要包括： 1.层次优化：flatten_hierarchy选项控制模块展平程度，full完全展平，none保留层次，rebuilt折中方案； 2.状态机处理：fsm_extraction自动优化编码，可指定onehot或sequential编码； 3.资源共享：resource_sharing控制算术运算共享，contr

本文介绍了FPGA时序约束中的多周期路径约束方法，主要包含四种场景：1. 同频同相多周期路径约束，适用于门控时钟等需多周期传输数据的电路；2. 同频异相多周期路径约束，适用于PLL移相等时钟同频不同相的情况；3. 慢时钟到快时钟域约束；4. 快时钟到慢时钟域约束。通过set_multicycle_path命令设置建立时间和保持时间的周期数，可调整时序分析工具默认的单周期检查规则，使其匹配实际电路需

在自然语言处理（NLP）等领域中，模型需要处理长序列的数据，例如句子或文档。然而，传统的神经网络在处理长序列时可能会遇到困难，因为它们难以有效地捕捉序列中不同位置之间的长期依赖关系。注意力机制的出现就是为了解决这个问题，它允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列中的不同部分，从而更好地利用序列中的信息。

在传统监督学习范式中，模型需要大量标注数据才能达到理想性能。然而，在许多现实场景中（如医疗影像分析、稀有物种识别、历史文本分类等），标注数据极度稀缺。小样本学习（Few-Shot Learning, FSL）旨在解决这一问题，其核心目标是通过少量标注样本（通常为 1-5 个）训练模型，使其能够对新类别进行有效分类或回归。本文将深入探讨小样本监督学习的核心原理、数学模型及前沿方法。小样本监督学习通过

生成式大模型的评价涉及多个指标，以全面衡量其性能和质量。困惑度用于评估语言模型的预测能力，值越低表示模型预测越准确。BLEU通过n-gram重叠度评估机器翻译质量，结合精确率和长度惩罚。ROUGE则基于召回率，评估自动摘要与参考摘要的重叠程度，适用于文本摘要和问答系统。BERTScore利用BERT模型的语义理解能力，通过计算生成文本与参考文本在语义空间中的相似度来评估质量，适用于多种自然语言生成

FPGA+GPU异构架构通过功能互补实现高频量化交易中"实时性"与"复杂性"的平衡：FPGA专注纳秒级实时交易链路（延迟≤200ns），GPU负责机器学习模型等复杂计算（算力达19.5TFLOPS）。三层架构设计（实时执行层、智能分析层、数据支撑层）通过PCIe4.0/5.0（延迟≤10ns）、PTP时间同步（误差≤5ns）和动态任务调度实现高效协同，满足微

深度学习训练是将数据输入到模型中，调整模型的参数（例如神经网络中的权重）以使其能够准确预测或分类新数据的过程。模型训练的主要目标是通过不断优化模型参数来最小化损失函数（例如，交叉熵、均方误差等），从而提高模型在测试数据上的泛化能力。常用的训练方式包括CPU训练、GPU训练以及多GPU训练。

所以采用 draft-and-verify 的方式，使用 drafter（小参数模型）一次生成多个候选 tokens，然后让大参数模型对所有生成的 tokens 并行验证，达到一次生成多个 tokens 的目标，从而提高吞吐率。假设大模型生成一个 token 的时间为T1，小模型生成n个候选 tokens 的时间为T2，大模型验证个候选 tokens 的时间为T3，在理想情况下，当T2+T3=T1

DCP文件是Xilinx Vivado中的设计检查点文件，用于FPGA设计全流程管理。文章介绍了DCP文件的概念及其在综合、布局布线等阶段的应用，展示了不同阶段生成的DCP文件内容。重点讲解了两个应用场景：一是通过设置out_of_context模式生成封装DCP文件，二是利用DCP文件实现增量编译锁定，包括具体操作步骤和注意事项。DCP文件在FPGA设计协作、模块复用和知识产权保护方面具有重要作