SYSU-OpenEdgeAI Club 是一个由极客组成的社区，他们对Edge AI 技术有着创新的想法和极大的热情。 我们所有的作品都是开源的，我们真诚地欢迎所有Edge AI爱好者加入我们一起解决问题和学习！ 截止2020-12-27，我们已经上传了三个项目： 1. ov_carplate.zip是一个基于Zedboard Zynq-7000的车牌识别项目。 2. mnist_hls.zip 是使用 Vivado hls 工具实现 MNIST 手写数字识别的 Lenet 实现。 3. Rapidlayout.zip是FPGA上心跳加速器RapidLayout的端到端硬块放置和路由流程。 这是我们论文的源代码：https://ieeexplore.ieee.org/document/9221566。 如果您对我们的项目有任何疑问，请留下评论并与我们联系！

实验内容 使用类实现一个点餐系统，包括客户与卖家两种用户角色。系统提供客户角色预订、退 订功能；给卖家角色提供添加/删除菜单，查看/修改订单功能。除基本功能外，可稍微 发挥想象力，添加其他合理的、人性化的功能。 3.1 实验题目 请设计一个点餐系统。程序运行后，首先选择用户类型，然后从文本文件读入菜单信息 进行初始化，根据用户类型不同在控制台界面上提供不同功能选择。用户选择某项功能 后，根据提示进行操作；操作完成后，能返回功能选择菜单重新选择，直至用户退出。 客户功能： 1) 预订——打印出可选菜单，提示用户选择；在用户选择后，提示用户输入个人 信息，记录下信息，并保存至本地文件。 2) 查询/退订——显示所有的已订的订单列表，提示输入退订订单；用户输入后， 如果卖家尚未确认订单，则成功退订并修改本地文件；否则提示退订失败。 卖家功能： 1) 添加/删除菜单——菜单根据文件初始化后，卖家可以对其进行修改，包括添加 和删除菜式等，修改后将新菜单保存至文件，下次初始化仍可用。 2) 查询/修改订单——读取本地文件，显示所有的订单及其状态，提示确认订单或 不进行操作；卖家选择订单后，修改该订单为确认状态。

SYSU-MM01是一个流行的跨模态ReID数据集，其中包括来自4个可见光摄像机和2个红外摄像机的491个行人。 训练集包含19,659幅可见图像和395人的12,792幅红外图像，测试集包含96人。 有两种测试模式，即全搜索模式和室内搜索模式。 对于全搜索模式，将使用所有图像。 对于室内搜索模式，仅使用来自第一，第二，第三和第六个摄像机的室内图像。 对于这两种模式，均采用单张和多张设置，其中随机选择1或10个人的图像以形成gallery。 两种模式都将红外图像用作query，将可见图像用作gallery。

中山大学一直以来是中国acm强队之一，每年都会举行校内高层次比赛，以促进计算机专业学生的发展。文件包含了中山大学第二，三，四届的acm全部试题。

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计算机组成原理实验（课程项目） 使用 Verilog HDL 实现的简易单周期和多周期 CPU 设计。 中山大学计算机学院 操作系统原理实验（Laboratory of Computer Organization, DCS209） 教师：何朝东 2018-2019 学年第一学期（大二上） 目录说明 这些文件是从 Vivado 2018.1 的工程中提取的，仅保留了.srcs目录。 ：多周期 CPU 设计与实现。 ：单周期 CPU 设计与实现。 ：子模块，作用是将十六进制数转换为可供七段数码管显示的编码。

系统包括普通储户和信用账户两个部分，包含用户的基本信息，实现存取款，理财产品购买，外汇等业务，另外还有生日提醒，VIP用户等一系列业务。

njit-client_for_sysu njit-client_for_sysu旨在为Linux或Openwrt环境提供H3C 802.1X认证客户端。 简介 本项目解决了SYSU使用Linux或Openwrt登录认证问题。经测试SYSU完美兼容，兼容明文传输密码以及md5密码加密。 兼容iNode PC V3.6(E6208)、iNode PC V5.0(E0101)和iNode PC V5.1。 安装 从源码安装。先安装对应开发包。 对应Ubuntu/Debian的是： sudo apt-get install libpcap-dev libssl-dev 对应Fedora/Redhat的是： yum install libpcap-devel openssl-devel 从源码包开始编译客户端的命令为： tar xzf njit8021xlient-1.1.tar.gz cd n

SYSU-ForeSee ForeSee是基于大规模商业情报融合的企业智能实时分析及决策支持平台项目，提供包括前框架，数据挖掘内部的全栈解决方案。 欢迎访问平台以查看案例展示。 1. ForeSee_FrontEnd 前端模块基于 （ ）和 （ ）开源框架开发。 2. ForeSee_BackEnd 初步模块基于 （ ）， ， ，

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