WSL 早已安装在 WSL 内安装 Anaconda这个帖子要sudo apt-get install build-essential我分别在科学上网前后操作后报Unable:在WSL中安装Anaconda3并建立独立环境这个帖子没说，于是忽略。安装成功

如何使用使用7z在命令行压缩？1.下载7z软件，7z真的很好用，自由软件，干净，方便，2.将_7z.exe_和_7z.dll_拷贝到系统某个环境变量目录下：3.即可在命令行下使用7z压缩和解压缩命令：参考这篇博文Windows下使用命令行解压和压缩zip7z a test.zip a.txt b.txt # 指定若干文件7z a test.zip f:/test/** # 压缩文...

翻了很长时间的帖子，虽然有介绍关于定点数的概念，但是没有很详细的用法。我用Vivado分别做了加减乘除的定点数仿真。有如下总结：加法和减法相对容易。（看本帖子之前最好看下其他的帖子）1 所有的数本质都是二进制数，定点数就是取固定位数作为二进制数，我们在vivado写verilog时不需要做额外的语法上的定义。2 乘法，我们知道 两个乘数的积的位数，是两个乘数的位数之和。很完美的是，两个定点乘数的位

DataFrame pandas

FPGA（现场可编程门阵列）设计中的流水线优化是一种提高设计性能的技术，它通过将设计分解为多个阶段或步骤来实现。每个阶段可以并行执行，从而提高整体的吞吐量和效率。

FPGA 人工智能推理推理一直想用FPGA做机器学习，所以要迁移算法。如何用FPGA做硬件加速，FPGA除了可以做训练外，还可以用来推理。因为FPGA可以在功耗和灵活性之间达到一个平衡。迁移算法呢，也就是如何推理呢？这不就是把模型参数导出吗？...

需要注意的是，脉冲神经网络的学习和使用可能涉及更多的生物学背景知识，适合对神经科学和计算神经网络感兴趣的研究者和开发者。：一个基于PyTorch的库，允许在深度学习框架中实现脉冲神经网络，非常适合将脉冲神经网络与其他深度学习模型结合。它提供了灵活的模型构建和高效的仿真能力。：一个用于构建和仿真脉冲神经网络的Python库，语法简洁易懂，适合快速原型开发。：一个灵活的神经工程工具，可以构建和仿真不同

talk is cheap,show the codex = 1:1:length(ecg);x = x/200;plot(x,ecg)有几点需要注意作为横轴，需要和数组ecg有相同个数的元素（可能会有“语法糖”的惊喜，这里只考虑通常情况）通过对x的放缩来放缩横轴的数值范围...

如果突触前神经元的脉冲先于突触后神经元，权重可能增加；这些无监督学习方法帮助脉冲神经网络在没有明确标签或监督信息的情况下，自动从数据中发现结构、特征和模式，对于自主学习和适应性具有重要意义。神经元之间存在竞争关系，更活跃的神经元在学习中会得到强化，而不活跃的神经元则可能受到抑制，从而促使网络形成对不同模式的区分能力。例如，当神经元频繁发放脉冲时，其相关突触权重可能会发生相应变化，以实现对输入信息的

需要注意的是，脉冲神经网络的学习和使用可能涉及更多的生物学背景知识，适合对神经科学和计算神经网络感兴趣的研究者和开发者。：一个基于PyTorch的库，允许在深度学习框架中实现脉冲神经网络，非常适合将脉冲神经网络与其他深度学习模型结合。它提供了灵活的模型构建和高效的仿真能力。：一个用于构建和仿真脉冲神经网络的Python库，语法简洁易懂，适合快速原型开发。：一个灵活的神经工程工具，可以构建和仿真不同