【NiosII学习】第七篇、自定义PWM的IP核.zip这个压缩包文件主要涵盖了FPGA（Field-Programmable Gate Array）中的嵌入式处理器NiosII与自定义脉宽调制（PWM）IP核的设计与应用。下面将详细阐述相关知识点。 一、NiosII处理器 NiosII是Altera公司开发的一种软核处理器，它可以在FPGA内部进行配置，具有可定制性和灵活性。NiosII家族包含三种不同类型的内核：快速型（NiosII/f）、经济型（NiosII/e）和完整型（NiosII/r），分别适用于不同的性能、功耗和资源需求。通过使用NiosII，用户可以构建完整的嵌入式系统，包括CPU、存储器接口、外设控制器等，满足特定应用的需求。 二、FPGA基础 FPGA是一种可编程逻辑器件，其内部由大量的可编程逻辑单元（CLB）、I/O单元和互连资源组成。用户可以根据设计需求，通过配置逻辑单元实现所需的电路功能。与ASIC相比，FPGA具有更快的上市时间和更低的初始成本，但功耗和性能可能稍逊一筹。 三、自定义PWM IP核 脉宽调制（PWM）是一种模拟信号控制技术，通过改变数字信号的占空比来模拟连续变化的电压或电流。在FPGA中，我们可以自定义设计一个PWM IP核，实现对输出脉冲宽度的精确控制。这通常涉及到定时器、计数器和比较器等模块。自定义IP核的好处在于可以针对特定应用优化性能，例如高精度、低延迟或低功耗。 四、设计流程 设计一个自定义PWM IP核通常包括以下步骤： 1. 需求分析：确定PWM的分辨率、频率范围、占空比调整范围等。 2. 模块划分：将设计划分为基本组件，如时钟发生器、计数器、比较器和控制逻辑。 3. 设计实现：使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编写模块代码。 4. 逻辑综合：将代码转换为门级网表，优化逻辑资源。 5. 布局布线：分配FPGA内部资源并连接各模块。 6. 功能验证：通过仿真软件验证设计是否符合预期功能。 7. 硬件调试：在实际FPGA板上进行测试，确保系统工作正常。 五、Project7_Design_PWM_IP_dpt项目 这个文件可能是博主提供的一个示例项目，其中包含了设计自定义PWM IP核的工程文件。可能包括了Verilog代码、 Quartus II工程文件、测试平台、配置文件等。通过研究这个项目，学习者可以了解如何在NiosII系统中集成和控制自定义的PWM IP核，以及如何进行系统级的验证和调试。 总结来说，本压缩包中的内容涉及了嵌入式系统设计、FPGA开发、NiosII处理器应用以及自定义PWM IP核的设计和实现。对于想要深入理解和实践FPGA中嵌入式处理系统的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。

深度学习模型涨点注意力模块 即插即用，优化论文模型质量 # 1. SGE Attention SGE Attention在不增加参数量和计算量的情况下允许分类与检测性能得到极强的增益。同时，与其他attention模块相比，利用local与global的相似性作为attention mask的generation source，可进行较强语义表示信息。 2. A 2 Attention 作者提出的A 2-Net的核心思想是首先将整个空间的关键特征收集到一个紧凑的集合中，然后自适应地将其分布到每个位置，这样后续的卷积层即使没有很大的接收域也可以感知整个空间的特征。 第一级的注意力集中操作有选择地从整个空间中收集关键特征，而第二级的注意力集中操作采用另一种注意力机制，自适应地分配关键特征的子集，这些特征有助于补充高级任务的每个时空位置。 3. AFT Attention 注意力机制作为现代深度学习模型的基石，能够毫不费力地对长期依赖进行建模，并关注输入序列中的相关信息。然而，需要点积自注意力 - 广泛使用是在Transformer架构中的一个关键组件 - 已被证明

在这个“0基础深度学习项目3：基于pytorch实现天气识别”的教程中，我们将探索如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架来构建一个模型，该模型能够根据图像内容判断天气状况。这个项目对于初学者来说是一个很好的实践机会，因为它涵盖了深度学习的基础概念，包括图像分类、卷积神经网络（CNN）以及训练和验证模型的基本步骤。 我们要理解数据集在深度学习中的重要性。数据集是模型训练的基础，它包含了一系列用于训练和测试模型的样本。在这个项目中，你可能需要一个包含不同天气条件下的图像的数据集。每个样本应有对应的标签，表明该图像显示的是晴天、阴天、雨天、雪天等。在实际操作中，你可能需要下载或创建这样的数据集，确保其均衡，即各种天气类型的样本数量相近，以避免模型过拟合某一类。 接下来，我们将使用Python和PyTorch库来预处理数据。这包括将图像转换为合适的尺寸，归一化像素值，以及将标签编码为模型可以理解的形式。预处理数据是提高模型性能的关键步骤，因为它帮助减少噪声并使模型更容易学习特征。 进入模型构建阶段，我们将利用PyTorch的nn.Module子类化创建自定义的CNN架构。CNN因其在图像处理任务上的优异性能而广泛使用。一个典型的CNN包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）和全连接层。在设计模型时，你需要考虑网络的深度、宽度，以及是否使用批量归一化和dropout等正则化技术来防止过拟合。 接下来是模型的训练过程。我们将定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam或SGD），然后使用训练数据集迭代地调整模型参数。每一轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。同时，我们还需要保留一部分数据进行验证，以监控模型在未见数据上的表现，避免过拟合。 在模型训练完成后，我们需要评估模型性能。这通常通过计算验证集上的准确率来完成。如果模型达到满意的性能，你可以进一步将其应用于新的天气图像上，预测天气情况。 项目可能会涉及模型的保存和加载，以便将来可以快速部署和使用。PyTorch提供了方便的方法来保存模型的权重和架构，这样即使模型训练后也可以随时恢复。 这个基于PyTorch的天气识别项目提供了一个很好的平台，让你了解深度学习从数据准备到模型训练的完整流程。通过实践，你可以掌握如何运用深度学习解决实际问题，并对PyTorch有更深入的理解。在完成这个项目后，你将具备基础的深度学习技能，为进一步探索更复杂的计算机视觉任务打下坚实基础。

C#学习笔记11：winform上位机与西门子PLC网口通信_下篇 文章配套真题工程 今日终于到了winform上位机与西门子PLC网口通信的系列收为阶段了，一直没一口气更新完，手头上也没有可以测试用的PLC设备，虚拟仿真用到的博图软件也不想下载（会让我电脑变卡）。 于是等了些日子购买西门子PLC（S7200_SMART），目前还是没彻底明白 主要知识点有：IP地址填写检查方法、读取写入方法、西门子PLC变量地址与类型的关系

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《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》 在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义数据集进行标注和训练YOLO模型。我们来了解Darknet YOLO的工作原理。 YOLO是一种实时的目标检测系统，它通过单次网络前传就能预测图像中的边界框和类别。Darknet是YOLO的开源实现，它提供了一个简洁高效的深度学习框架，适合于小规模计算资源的环境。自定义数据集的训练对于适应特定应用场景至关重要，下面我们将按照步骤详细解析整个流程。 1. 数据预处理： - 清理train文件夹：在训练开始前，我们需要确保数据集整洁无误。`0——清理train文件下的img、xml、txt文件文件.cmd`用于删除或整理不必要的文件，确保训练过程不受干扰。 - 去除文件名中的空格和括号：`批量去名称空格和括号.cmd`用于处理文件名中可能存在的特殊字符，防止在后续处理中出现错误。 2. 数据标注： - 使用LabelImg工具：`1——LabelImg.cmd`启动LabelImg，这是一个方便的图形界面工具，可以用于手动标注图像中的目标。用户需要为每个目标画出边界框并指定类别。 3. 转换标注格式： - 格式转换：`2——Label_generate_traintxt.cmd`和`3——Label_conver_voc_2_yolo.cmd`将PASCAL VOC格式的标注文件转换为YOLO所需的格式。YOLO需要每张图像对应的txt文件，其中包含边界框坐标和类别信息。 4. 定义锚框（Anchor Boxes）： - `kmeans-anchor-boxes.py`用于自动生成合适的锚框。锚框是YOLO模型预测目标的基础，它们是预先定义的边界框模板，覆盖了不同大小和比例的目标。通过K-means聚类算法，我们可以找到最佳的锚框组合，以提高检测性能。 5. 文件管理： - `copy_file.py`和`remove_space_bracket_in_folder.py`这两个脚本可能用于复制或重命名文件，确保数据集的结构符合Darknet的训练要求。 6. 训练过程： - 配置文件：在开始训练之前，需要修改Darknet配置文件（如`yolov3.cfg`），设定网络架构、学习率等参数，并指定训练和验证的数据路径。 - 训练命令：运行`darknet detector train`命令开始训练。训练过程中，可以使用`drawLossPlot.py`绘制损失函数图，监控模型的学习进度。 7. 模型评估与微调： - 在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，根据结果调整学习率或优化器设置。 - 训练完成后，保存模型权重，用于后续推理或微调。 8. 应用与优化： - 使用保存的权重文件进行推理，检测新的图像或视频流。 - 如果模型性能不佳，可以考虑数据增强、迁移学习或更复杂的网络结构来进一步优化。 总结来说，Darknet YOLO的自定义数据标注与训练涉及多个步骤，包括数据预处理、标注、格式转换、锚框选择、训练以及模型评估。理解并掌握这些步骤，对于成功构建和优化YOLO模型至关重要。通过实践和迭代，我们可以构建出适应特定应用场景的高效目标检测系统。

waf 是一个帮助构建和编译系统的框架。 利用waf比直接写make file 简单点，这是我学习时使用的例子。 压缩包里面的sendMessage例子，直接waf configure build -v就可以编译使用。共同学习进步。

人工智能-深度学习-tensorflow

机器学习 Myers Briggs 人格预测 ​ Myers-Briggs Type Indicator（MBTI）是一种用于评估个人人格类型的心理测量工具。它基于卡尔·荣格（Carl Jung）的心理类型理论，将个体的行为和偏好分为四个二元维度，每个维度有两种可能的特质，从而产生 16 种不同的人格类型。 以下是 MBTI 中的四个维度及其对应的特质： **外向（E）- 内向（I）：**外向倾向的人更喜欢与外部世界互动，善于社交，倾向于行动和表达。而内向倾向的人更喜欢独处，更关注内心世界，倾向于思考和反省。 **感觉（S）- 直觉（N）：**感觉型的人更注重现实、具体的事实和细节，喜欢实际经验和具体情况。直觉型的人更注重未来、想象力和可能性，喜欢探索新思想和理念。 **思考（T）- 情感（F）：**思考型的人更偏向于逻辑、客观分析和理性决策，倾向于基于事实和原则做出决定。情感型的人更注重情感、价值观和人际关系，倾向于考虑他人感受和价值观。 **判断（J）- 感知（P）：**判断型的人更喜欢有计划、有组织、按规则进行生活，倾向于做出决策并快速采取行动。感知型的人更喜欢灵活、开放、适应

深度学习溺水姿势检测素材是当前人工智能领域的一个重要应用，主要目标是通过计算机视觉技术来识别和预测水下的溺水情况。本数据集包含了532张从网络爬虫获取的水下拍摄的泳姿图片，这些图片可以作为训练深度学习模型的基础素材，帮助我们构建溺水检测系统。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，它能够通过大量的训练数据自我学习并改进模型，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出强大的性能。在溺水检测中，深度学习模型可以通过对大量泳姿图片的学习，掌握不同泳姿和溺水状态的特征，提高识别的准确性和及时性。 Python是实现深度学习的主要编程语言，它拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，这些工具极大地简化了模型构建和训练的过程。对于这个溺水姿势检测任务，我们可以利用Python编写数据预处理脚本，将图像数据进行归一化、增强等处理，然后构建深度学习模型进行训练。 溺水检测系统通常基于卷积神经网络（CNN）架构，这种网络擅长处理图像数据。CNN包含卷积层、池化层、全连接层等组件，能够自动提取图像中的关键特征。在训练过程中，模型会逐步学习到溺水和非溺水状态的关键区别，例如人体姿态、水中的动作、面部表情等。在训练完成后，模型可以实时分析摄像头捕获的水下画面，快速判断是否存在溺水风险。 数据集中的每张图片都可能代表一个独特的游泳姿势或溺水状态，比如eb076ba52d156f8fb512fb6ca2fbc64142781e53.jpg、istockphoto-459392451-612x612.jpg等，这些图片在训练过程中会被拆分成输入图像和对应的标签（溺水或非溺水）。通过反向传播和梯度下降等优化算法，模型可以调整其参数以最小化预测错误，从而提高识别精度。 在实际应用中，这样的溺水检测系统可以部署在游泳池、海滩等水域的安全监控设备上，实时监测水面状况，一旦检测到异常情况，可以立即发出警报，减少溺水事故的发生。此外，该系统还可以结合物联网技术，与其他智能设备联动，实现远程预警和应急响应。 这个溺水姿势检测素材集合为开发高效、准确的深度学习溺水检测系统提供了宝贵的数据资源。通过深入研究和优化模型，我们可以构建出能够保障水上安全、挽救生命的人工智能解决方案。