本设计主要介绍AXILite的设计开发,通过一个主机Master读写控制两个从机Slaver(通过基地址进行寄存器地址偏移),从而实现外设寄存器的控制。包括:IP的生成、各通道的信号讲解,以及基地址的使用。 包括三种设计方案,一是基于XILINX的AXI Crossbar IP的工程;二是基于XILINX的AXI Interconnect互联的Block Desing的工程;三是基于开源代码AXI的工程。
2024-04-30 14:25:12 33.5MB fpga
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全部可以运行,有时序仿真,频域分析,功率谱等
2024-04-29 19:01:25 3.14MB matlab
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普森 Pson是PHP的Gson! 一个用于PHP的Json反序列化器和序列化器
2024-04-29 15:51:57 26KB
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# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职,预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum
2024-04-29 13:29:17 253KB python
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标题:基于Sanic实现的jsRpc框架 简介:该博客资源是关于一个基于Sanic框架实现的jsRpc(JavaScript Remote Procedure Call)框架的详细说明和示例代码。该框架提供了一种简单而高效的方式来实现跨平台的远程过程调用。 描述: 这个博客资源详细介绍了如何使用Sanic框架构建一个强大而灵活的jsRpc框架,以便在不同的前端和后端应用之间进行远程过程调用。jsRpc是一种基于JavaScript的远程过程调用协议,可以让前端和后端应用之间进行无缝的通信和数据交换。 该博客资源包含以下内容: 介绍了什么是jsRpc以及它的特点和优势; 详细解释了Sanic框架的基本原理和设计思路; 提供了一个完整的示例代码,演示了如何在Sanic框架下实现一个简单的jsRpc服务端和客户端; 解释了如何处理jsRpc请求和响应,以及如何进行异常处理和错误处理; 提供了一些最佳实践和常见问题的解答。 通过学习这个博客资源,你将能够深入了解Sanic框架和jsRpc协议的工作原理,并掌握如何使用它们构建高效的跨平台应用程序。无论你是前端开发者还是后端开发者,都可以
2024-04-28 09:11:53 431KB javascript Python 爬虫
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窗户 这是一个RNNoise Windows平台演示。 已对其进行了修改和重组,以便可以使用MSVC,VS2017,VS2019进行编译。 除此之外,该项目还具有对其他平台的cmake支持。 有什么变化 在文件中,有些代码./src/celt_lpc.c , ./src/pitch.c ,已被修改,使rnnoise可以在Windows平台上运行。 这些代码是用C99标准编写的,MSVC无法完全支持这些语言标准,例如VLA。 某些培训python脚本已进行了更改,以修复错误,并且易于使用。 用法: 您可以在vs项目Rnnoise-windows引用rnnoise_demo()函数以获取更多详细信息。 初始化rnnoise模块。 DenoiseState* pRnnoise = rnnoise_create( NULL ); 噪声帧处理和输出 for ( size_t n = 0 ;
2024-04-27 19:05:22 1.86MB msvc
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钢琴88键声音,每个音阶一个文件。处理了0.1秒,0.5秒,1秒 共3个类型。
2024-04-25 23:25:44 17.76MB
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闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库,用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层(基于“)。 通过使用BLiTZ图层和utils,您可以以不影响图层之间的交互的简单方式(例如,就像使用标准PyTorch一样)添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类,您可以扩展和改进此库,从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap: 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确,存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ,可以使用pip命令: pip
2024-04-24 16:41:44 136KB pytorch pytorch-tutorial pytorch-implementation
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超市进销库存管理系统Java包含源代码文档等
2024-04-22 12:46:14 346KB java 开发语言
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TGA文件,也就是Targa文件,是一种图片的格式,在游戏和绘图领域中用得比较广泛。TGA文件是位图文件,存储着各个像素的颜色信息。本来想直接使用《OpenGL超级宝典》里面现成的TGA文件载入函数,然后修改成一个类,但遗憾的是,书上的代码并不适合于所有的TGA文件。有些由GIMP和Photoshop创建TGA文件无法载入。这真是让我感到不爽。好在自己有了几年的C/C++编程经验,通过上网查询TGA文件的格式规范,我终于了解到了TGA文件的奥秘。带着一份自信和一点探索精神,我用了大概一天的时间完成了TGA文件的读取。
2024-04-21 23:42:16 586KB OpenGL glut
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