友晶科技的培训课件，关于DE10-Nano开发板，里面包括：
1、使用软件创建quartus工程
2、创建Qsys系统
3、使用System Console与FPGA交互
4、创建HPS系统
5、U-boot与FPGA交互
6、Linux与FPGA交互
2021-08-31 09:46:20
8.96MB
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仅在jetson系列开发板使用，预编译whl文件，版本号 1.13.1
2021-08-29 13:04:37
195.09MB
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适用于NVIDIA Jetson nano下安装TensorFlow1.13版本。python环境为3.6，jetpack为4.2版本，下载后直接sudo pip3 install就好。
2021-08-29 12:47:05
195.2MB
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注意：如果您的公司有禁止产品中使用开放源代码的政策，则所有QP框架都可以进行，在这种情况下，您无需使用任何开放源代码许可证，也不会违反您的政策。
什么是新的？
注意QP-nano已停止积极的开发和支持，不建议用于新设计。 此QP-nano存储库是为现有用户群保留的。
文献资料
此特定版本的QP-nano的脱机HTML文档位于文件夹html /中。 要查看脱机文档，请在Web浏览器中打开文件html / index.html。
最新版本的QP-nano的在线HTML文档位于： :
关于QP-nano
QP-nano（Quantum Platform Nano）是一种超轻量级的开源用于将现代嵌入式软件构建为异步的，事件驱动的（角色）系统。 框架是由 ， 和框架组成的更大家族的成员，这些框架均受到严格的质量控制，详尽的文档记录和。
更安全的并发模型
框架系列基于 （ actor ）设计模式，该模式固有地支持并自动实施以下并行编程最佳实践：
使数据隔离并绑定到活动对象的线程。 线程应该隐藏（封装）它们的私有数据和其他资源，并且不要与系统的其余部分共享它们。
通过事件对象在活动对象
2021-08-28 09:28:45
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terasic-de10-nano-kit信息库
该存储库包含与Terasic Technologies Inc.的Terasic DE10-Nano开发工具包一起使用的代码示例和教程。有关更多详细信息，请参阅每个子目录中的README文件。
您可以从Terasic Technologies Inc.购买Terasic DE10-Nano开发套件。
教程文档
如果您更愿意下载教程的PDF文档而不是源存储库，则可以从GitHub *版本下载页面（下载它们。
其他名称和品牌可能是其他所有者的财产。
2021-08-25 19:51:39
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在FGPA上实现的RISCV CPU
玩人生游戏
什么为什么
回到大学时，我建立了Little Computer 3，该计算机最终在FPGA上运行，并导致灯闪烁。 我在工作时使用FPGA，有一天我想到，再次在FPGA上构建LC3，使其比闪烁的灯光更有用，这很有趣。 在工作中，我使用Quartus来构建FPGA设计，并且可以使用免费的lite版本。 它将FPGA搜索限制在Altera / Intel，但是熟悉该软件将使项目的这一部分变得更容易。 经过一番搜索之后，我选择了DE10Nano-Lite，因为它有很多内置的东西我可以尝试驱动，例如HDMI，GPIO，Shield，DDR3等，这笔钱相当可观。 当我开始计划时，我想起了用LC3汇编语言编写代码是多么烦人，而且我不确定是否可以使用C编译器。 因此，我研究了其他架构。 Z80似乎有一个不错的库可以工作，也许68000可以。 然后，我研究了
2021-08-25 13:27:41
32.81MB
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寻找快速入门的JetBot吗？
现在有许多第三方工具包！
JetBot是一款基于NVIDIA Jetson Nano的开源机器人，价格合理-不到$ 150的Jetson Nano附加组件JetBot寻找快速上手的捷径吗？
现在有许多第三方工具包！
JetBot是一款基于NVIDIA Jetson Nano的开源机器人，价格合理-不到$ 150到Jetson Nano Educational的附加组件-从基本动作到基于AI的防撞教程都非常有趣！
-通过Web浏览器进行交互式编程构建并使用JetBot可提供创建全新AI项目所需的实践经验。
首先，请阅读JetBot Wiki。
2021-08-16 15:31:16
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一种自动导航搜索和救援机器人
该项目是我最后一年的顶峰项目-用于搜索和救援的自动导航机器人。 我们在ROS中构建了一个机器人，并集成了多个功能：自导航，对象检测和跟踪以及一个用于捕获简单对象的Arduino板。 最终的演示视频如下所示： : 或
项目概况
我们从淘宝网（ ）购买了用于SLAM的Nano机器人，然后添加了其他功能。 大多数软件包由卖方提供或由开源提供。 我们的贡献主要是将它们集成在一起以执行简化的“救援任务”-自主找到并捡起一个蓝色方块，然后将其返回原点。
我们使用gamping进行映射，使用move_base进行导航，并使用rosserial将Arduino与ROS链接。 我们介绍了三个原始节点：
object_detection：使用opencv-python基于颜色进行对象检测（路径：/ object detect / src / vision.py）
go_
2021-08-16 15:27:02
76.49MB
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