简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
Linux-uboot-学习笔记(9):uboot硬件驱动一、uboot与linux驱动1、驱动是什么?驱动的狭义概念:操作系统中用来具体操控硬件的那部分代码。裸机程序中是直接操控硬件的,而操作系统中必须通过驱动来操控硬件。裸机程序和驱动这两者同样都是控制硬件的,它们之间有什么区别呢?答:驱动有分层结构。操作系统(指的是linux)下MMU肯定是开启的,也就是说linux驱动中肯定都使...
Xilinx-PYNQ_Z2系列-学习笔记(13):在PYNQ-Z2上安装Keras/Tensorflow 库的方法PYNQ-Z2开发板是PYNQ开源框架的硬件平台。在ARM A9 CPU上 运行的软件包括:载有Jupyter Notebooks 设计环境的网络服务器Ipython 内核和程序包LinuxFPGA的基本硬件库和API查阅了网上一些安装方法,发现都有部分不完善的地方,...
Xilinx-PYNQ_Z2系列-学习笔记(13):在PYNQ-Z2上安装Keras/Tensorflow 库的方法PYNQ-Z2开发板是PYNQ开源框架的硬件平台。在ARM A9 CPU上 运行的软件包括:载有Jupyter Notebooks 设计环境的网络服务器Ipython 内核和程序包LinuxFPGA的基本硬件库和API查阅了网上一些安装方法,发现都有部分不完善的地方,...
Python-深度学习-学习笔记(18):Kmeans聚类算法与elbow method一、Kmeans聚类算法对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的数据集进行模型学习,从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记..
Python-深度学习-学习笔记(13):keras搭建卷积神经网络(对二维数据进行一维卷积)卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率。一、搭建..