高速路子最近不太稳，今天去阿里云maven共有仓库上查了下chisel的包，还真有。本本挺新的。于是开始配置maven的阿里云镜像，在这里我们主要用sbt来管理chisel包。maven配置在Intellij IDEA 2020.2找到maven的路径打开 maven 的配置文件（ windows 机器一般在 maven 安装目录的 conf/settings.xml ），在标签中添加 mirro

STEP1:安装Scala官方插件Scala Syntax（官方插件，有个语法高亮功能也挺香的）STEP2:创建hello_world.scala文件STEP3:编辑hello_world.scala文件object HelloWorld{def main(args: Array[String]): Unit = {println("Hello, world!")}}STEP4:确认java的版本

之所以图像出现黑色，是因为在opencv处理image图像矩阵时候，可以输入两种数据范围，一个为[0,255]，另外一个为[0,1]。当图像矩阵为小数，比如122.5的时候，opencv会以[0,1]来处理图像数据，而此时122.5超过数据范围[0,1]，会被认为是无效数据，然后显示为黑像素点。所以在图像数据输入的时候，建议加上如下代码:img_data = numpy.array()#假设图像数

hello,everyone.好久不见，在折腾了近两个月后，目标检测自动训练功能终于在maixhub上线了。(刚刚上线的那几天，我也是提心吊胆的QAQ，就怕服务崩掉，这种感觉，相信大家都懂QAQ)当然，现在目标检测自动训练也存在一些问题.接下来罗列下问题List吧。Q_List:折腾我半个月都没解决的问题(主要还是自己太菜了)。当tflite通过nncase量化成int8后，效果大大下降。表现为c

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之所以图像出现黑色，是因为在opencv处理image图像矩阵时候，可以输入两种数据范围，一个为[0,255]，另外一个为[0,1]。当图像矩阵为小数，比如122.5的时候，opencv会以[0,1]来处理图像数据，而此时122.5超过数据范围[0,1]，会被认为是无效数据，然后显示为黑像素点。所以在图像数据输入的时候，建议加上如下代码:img_data = numpy.array()#假设图像数

今天在创建FSBL项目的时候，遇到如下报错:This application requires xilffs library in the Board Support Package. You can go back to the previous pages to select a different platform and domain or create a new one with su

最近在折腾类脑计算，然后需要用cuda来跑一个基本的神经元模型。报这个错误是找不到c/c++编译器由于笔者用的vs2020，环境路径还和网上的不太一样QAQ解决方案将(如下路径根据自己实际安装位置来)D:\visual_studio_IDE\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\Hostx64\x64设置为系统环境变量...