FPGA实际运行时，寄存器（变量）的值乱跳的解决办法
下面是串口接收代码。实际运行时，发现i有时候会从10跳变为2或8，但程序中却没有这样的语句，让人百思不得其解。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768module UARTReceiv
AXI总线协议规范
综述官方协议下载链接： https://www.arm.com/architecture/system-architectures/amba/amba-specifications
解决archlinux下vitis_hls无法启动gui
通过命令行启动定位为java兼容性问题 /home/dnsnat/workspace/Xilinx/Vitis_HLS/2022.2/bin/vitis_hls -showguiout 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
卷积(convolution)最容易理解的解释[转]
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，
对比FPGA和NPU在AI图像预处理中应用
在AI图像预处理的应用中，FPGA（现场可编程门阵列）和NPU（神经处理单元）各自具有独特的优势和适用场景。以下是对两者在AI图像预处理中的比较： FPGA在AI图像预处理中的应用与优势 灵活性与可定制性： FPGA允许开发者根据具体的图像处理需求进行硬件级别的定制，能够实现多种图像预处理算法（如滤波、缩放、边缘检测、图像增强等）。 并行处理能力： FPGA具有高度的并行处理能力，能够同时处理