他建议嵌入式工程师学习因特网有关的技术，对职业生涯发展会有加分效果，例如他目前负责的几个开发案，都是在嵌入式系统中嵌入虚拟(virtual)的XML，好让一些小型连网设备能具备“即插即用”的运作模 式。对 嵌入式工程师来说，确保自己对软硬件技术都很了解，是非常宝贵的价值。驱动与底层硬件直接打交道，按照硬件设备的具体工作方式，读写设备的寄存器，完成设备的轮询、中断处理、DMA通信，进行物理内存向虚拟

目前看来，小米畅快连、小米妙享、小米"一指连"UWB技术、小爱5.0、Works With Mijia开放生态，Xiaomi Vela软件平台、小米IoT模组家族以及丰富的小米生态链产品，都在从硬件到软件、从技术到服务、从产 品 到生态等各种维度加强"手机+AIoT"的生态场景体验与繁荣，积极推动整个AIoT场景与行业健康发展，小米物联网技术护城河才真正要建起来。众所周知，小米及其生态链企业的产品

假设一张小图像包含的数据量为1000×1000×3(rgb，3通道)，如果把这些数据直接作为神经网络的输入层，将会导致输入层单元非常多，从而导致计算量非常大（假设隐藏层单元有1000个，则输入层和第二层之间的权重向量的大小为3,000,000×1000）。相比于把整个图像所含的数据直接作为输入层数据的方法，CNN中的参数只有卷积核中的参数，还可以算上偏置(bias)这一个参数。因此，在卷积操作之前

第 j 个输出神经元的输入： y ^ j = f ( β j − θ j ) 其中 θ j 为输出层的阈值 第j个输出神经元的输入：\hat{y}_{j}=f(\beta _{j}-\theta _{j}) 其中\theta _{j}为输出层的阈值。第 h 个隐层神经元的输出： b h = f ( α h − γ h ) 其中 γ h 为隐藏层的阈值 第h个隐层神经元的输出：b_{h}=f(\al

卷积运算的详细过程：（1）取（3 x 3）输入图像中的（2 x 2）矩阵，然后与（2 x 2）卷积核进行卷积运算，得到一个计算结果（ 0 * 0 + 1 * 1 + 3 * 2 + 4 * 3 = 19）；（2）通过滑窗，循环计算得到输出特征图（2 x 2）。（2）一般取卷积核=3；（3）【=1】不改变感受野；self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_ch

对于分类问题，在网络的最后需要输出各个类别的概率，并认为最大概率的类别为最终分类结果，因此在Affine层之后还需要连接一层输出层，把每个类别的输出值转换为0~1之间的概率，转换函数通常使用Softmax函数。既然是窗口滑动，就涉及到滑动步长step的选择，step可以取固定的1，2，3...，但是要求满足条件step+c...

具体链接。

Linux内核中一般采用的是3级映射模型，第一层是页面目录(PDG)，第二层是中间目录(PMD)，页表(PTE)，其三级映射的框图如下：对于IMX6UL架构中，可以采用按段来映射，这时候采用的是一级页表，内存中有一个映射段，表中有4096个表项，每个表项大小为4Byte，所以这个映射表的大小为16KB，而且其位置必须是16KB边界对齐，每个段表项可以寻址1MB的大小的地址空间。当CPU访问内存时，

前面已经分析把物理内存添加到memblock以及给物理内存建立页表映射，这里我们分析内存模型。在Linux内核中支持3种内存模型，分别为flat memory modelDiscontiguous memory modelsparse memory model所谓memory model，其实就是从cpu的角度看，其物理内存的分布情况，在linux kernel中，使用什么的方式来管理这些物理内存

当将第三方开源框架（如TensorFlow, PyTorch等）训练的神经网络模型转化为适配当前处理器（如GPU, FPGA, ASIC等）的模型时，可能会遇到不支持的算子。在推理（Inference）阶段，为了提高模型的执行速度和效率，开发者会采用多种优化策略，其中算子融合（Operator Fusion）是一种常见的技术。例如，将卷积层（Convolution）和批量归一化层（Batch No