ZynqMP PL固件通过U-BOOT从指定位置加载FPGA BIT

原因 PL固件可能经常修改,而BOOT.BIN和文件系统、内核实际上基本不会变,在一个平台上可以用同一份。如果每次修改都要重新打包PL 固件到BOOT.BIN,操作起来非常麻烦。所以希望PL 的固件可以直接从指定位置加载。典型的可以从SD卡的FAT32分区加载。 https://xilinx-wik

面试官:字节流可以处理一切文件为什么还需要字符流呢?

一、写在开头 在计算机领域中百分之九十以上的程序拥有着和外部设备交互的功能,这就是我们常说的IO(Input/Output:输入/输出),所谓输入就是外部数据导入计算机内存中的过程,输出则是将内存或者说程序中的数据导入到外部存储中,如数据库、文件以及其他本地磁盘等。 二、什么是IO流 这种输入输出往

前端使用 Konva 实现可视化设计器(15)- 自定义连接点、连接优化

本章将处理一些缺陷的同时,实现支持连接点的自定义,一个节点可以定义多个连接点,最终可以满足类似图元接线的效果。

有点东西,template可以直接使用setup语法糖中的变量原来是因为这个

你知道为什么setup语法糖中的顶层绑定可以在template中直接使用的呢?setup语法糖是如何编译成setup函数的呢?

讯飞有一个可以根据描述文本自动生成PPT的AI接口,有趣

文档:https://www.xfyun.cn/doc/spark/PPTGeneration.html 价格方面提供了免费1000点的额度,生成一次是10点,正好100次,如果要购买的话最低要购买1344元的,没有按量付费的模式,个人小开发者可买不起。 让我们跑起来玩玩,官方提供了python的s

前端使用 Konva 实现可视化设计器(14)- 折线 - 最优路径应用【代码篇】

话接上回[《前端使用 Konva 实现可视化设计器(13)- 折线 - 最优路径应用【思路篇】》](https://www.cnblogs.com/xachary/p/18238704),这一章继续说说相关的代码如何构思的,如何一步步构建数据模型可供 AStar 算法进行路径规划,最终画出节点之间的...

前端使用 Konva 实现可视化设计器(13)- 折线 - 最优路径应用【思路篇】

这一章把直线连接改为折线连接,沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算,使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划,启发方式为 曼哈顿距离,且不允许对角线移动。 请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示

Yolov8和Yolov10的差异以及后处理实现

Yolo模型可分为4个维度的概念 模型版本、数据集、模型变体(Variants)、动态/静态模型。 Yolo各模型版本进展历史 Yolov(2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布)Yolov2(2016年Joseph Redmon发布)Yolov3(20

Java中可以用的大数据推荐算法

在Java中实现大数据推荐算法时,通常会使用一些开源的机器学习库,如Apache Mahout、Weka、DL4J(DeepLearning4j,用于深度学习)或者Spark MLlib(用于在Spark集群上运行)。由于完整实现一个大数据推荐算法的代码量可能非常大,并且需要配合具体的数据集和环境进

【Socket】解决UDP丢包问题

UDP是一种不可靠的、无连接的、基于数据报的传输层协议。相比于TCP就比较简单,像写信一样,直接打包丢过去,就不用管了,而不用TCP这样的反复确认。所以UDP的优势就是速度快,开销小。

搭建高可用k8s

搭建k8s高可用 高可用只针对于api-server,需要用到nginx + keepalived,nginx提供4层负载,keepalived提供vip(虚拟IP) 系统采用openEuler 22.03 LTS 1. 前期准备 因为机器内存只有16G,所有我采用3master + 1node 主

(性能测试)--记录一次高可用场景导致CPU资源升高

测试场景:高可用场景--限流测试; 被测交易:查询类交易,HTTP协议; 交易链路:jmeter - web - coimpre(前置服务) -- coimbp -- cobp (coimbp 、coimpre 都会访问同一个数据库); 注:cobp 为合肥机房,其他服务均为北京机房,要注意跨网段存

Apisix网关-使用Grafana可视化Apisix的Prometheus数据

Apisix安装部署 Apisix官网安装教程 Apisix Dashboard官网安装教程 本次教程使用RPM包安装方式 使用systemctl管理服务 Apisix配置要点 /usr/local/apisix/conf/config.yaml Apisix服务监听 etcd连接配置 admin_

LLVM技术在GaussDB等数据库中的应用

数据库引入LLVM之后,可以为具体的查询生成定制化的机器码,并尽可能地将数据存储在CPU的寄存器中进一步加快计算的速度。

前端使用 Konva 实现可视化设计器(12)- 连接线 - 直线

这一章实现的连接线,目前仅支持直线连接,为了能够不影响原有的其它功能,尝试了2、3个实现思路,最终实测这个实现方式目前来说最为合适了。 请大家动动小手,给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug,欢迎来提 Issue 哟~ github源码 gitee源码 示例地址 相关定义 连接点 记

Stable Diffusion WebUI详细使用指南

本指南可以作为一步步跟随的教程,帮助你从基础开始学习如何使用A1111。通过实际操作的例子,你可以逐步了解每个功能的作用和配置方法。当你已经熟悉了基本操作后,你可以将这个指南作为快速参考手册。在需要使用特定功能或解决特定问题时,可以快速查阅相关内容。

【终极指南】使用Python可视化分析文本情感倾向

通过本文的介绍和示例代码,读者可以轻松了解如何使用Python进行情感分析,并通过可视化展示结果,从而更好地理解和分析文本数据中的情感信息。

京东面试:SpringBoot同时可以处理多少请求?

Spring Boot 作为 Java 开发中必备的框架,它为开发者提供了高效且易用的开发工具,所以和它相关的面试题自然也很重要,咱们今天就来看这道经典的面试题:SpringBoot同时可以处理多少个请求 ? 准确的来说,Spring Boot 同时可以处理多少个请求,并不取决于 Spring Bo

NumPy 正态分布与 Seaborn 可视化指南

正态分布(高斯分布)是重要的概率模型,具有钟形曲线特征,由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数,Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均...

前端使用 Konva 实现可视化设计器(11)- 对齐效果

这一章补充一个效果,在多选的情况下,对目标进行对齐。基于多选整体区域对齐的基础上,还支持基于其中一个节点进行对齐。