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JTAG下载器连接FPGA不加载flash里程序

:当板断电或断开电缆连接,Vivado将在硬件管理器中关闭硬件目标。 重新打开板电源或重新连接电缆后,Vivado现在将自动尝试Hardware Manager中重新打开硬件目标。...电路板电或正在上电 (上面描述就是我们说JTAG下载器连接FPGA不加载flash里程序,基本就一样不差) 如果使用了任何配置接口(JTAG除外),并且还连接了JTAG电缆,则JTAG...以下三种情况下可能会发生此问题(上面情况必发生): 设备电或重启。脉冲PROGRAM_B不会导致此问题,因为Vivado硬件管理器看不到电缆断开连接并执行了电缆自动检测。...有关更多信息,请参见《(UG894)Vivado Design Suite用户指南中使用Tcl脚本》中加载和运行Tcl脚本”一章。...也试过重新过程中关闭Vivado(不让JTAG工作),也是可以正常启动,其他方式大家可以多去尝试。 官方这种处理方式有一定便携性和局限性,各有优缺点,不知道大家怎么看。 NOW现在行动!

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远程,你分辨率低于A×B,某些项目可能无法屏幕显示

跟客户端远程软件和客户端硬件有关 比如客户端屏幕最大就1366*768,那你再怎么调也达不到1920*1440 你客户端屏幕足够牛逼,范围足够广,用multidesk 随便调整窗口 推荐远程软件multidesk,可以远程分辨率自适应窗口大小...,最大可以屏幕那样大,其他看你把multidesk窗口调多大,调好窗口大小后重连就会填满整个窗口,用mstsc有个弊端在这里有提到 分享个Windows远程会话管理工具,非常赞,谁用谁知道 我最喜欢它地方在于...(如果是Windows系统自带mstsc,除非屏幕是严格16:9分辨率比如1600×900、1920×1080,否则远程全屏后就是有水平或垂直滚动条,我很烦这一点。)

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Spark Pipeline官方文档

转换为另一个DataFrame,通常这种转换是通过原基础增加一列或者多列,例如: 一个特征转换器接收一个DataFrame,读取其中一列(比如text),将其映射到一个新列上(比如feature...此时该model就是一个转换器); 一个Pipeline就是一个预测器,因此,Pipelinefit方法运行后会产生一个PipelineModel,同样是一个转换器,这个PipelineModel测试时间使用...上图中,PipelineModel与原Pipeline有同样数量阶段,但是原Pipeline中所有的预测器都变成了转换器,当PipelineModeltranform方法测试集上调用时,数据将按顺序经过被...Pipeline可以操作DataFrame可变数据类型,因此它不能使用编译期类型检查,Pipeline和PipelineModel真正运行会进行运行时检查,这种类型检查使用DataFrameschema...主版本:不保证兼容,但是会尽最大努力保持兼容; 次版本和patch版本:保证向后兼容性; 格式提示:不保证有一个稳定持久化格式,但是模型加载是通过向后兼容性决定; 模型行为:模型或Pipeline是否

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仅需2小学习,基于模型强化学习方法可以Atari实现人类水平

研究人员一系列雅达利游戏测试评估了 SimPLe,结果显示,仅仅通过 10 万次智能体和环境之间交互(40 万帧),SimPLe 就可得到有竞争力结果。...为使模型可微,反向传播根据 Kaiser & Bengio (2018) 方法避开离散化,并训练第三个基于 LSTM 网络,以在给定先前比特近似估计当前比特。...通关游戏 另人惊喜是, pong 和 Freeway 两款游戏,本文完全模拟环境下训练智能体真实游戏中表现突出:分别获得了最高分。需要强调是,没有为每个游戏单独调整方法和超参数。...由智能体操控鸡,进行随机探索上升速度很慢,因为它总是会被汽车撞到。这使得它完全通过马路并获得非零奖励几乎是不可能。...我们一系列雅达利游戏测试评估了 SimPLe,实验结果显示,仅通过 10 万次智能体和环境之间交互(40 万帧),约 2 小时实时学习,SimPLe 就可获得有竞争力结果。 ?

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从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

Spark 官网上展示了逻辑回归算法 Spark 和 Hadoop 运行性能比较,从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。 ?...上表总结了 Spark MLlib 支持功能结构,可以看出它所提供算法丰富,但算法种类较少并且老旧,因此 Spark MLlib 算法支持与 kylin 项目有些脱节,它主要功能更多是与特征相关...一般 transform 过程是输入 DataFrame 添加一列或者多列 ,Transformer.transform也是惰性执行,只会生成新 DataFrame 变量,而不会去提交 job...尤其是解决推荐算法相关任务遇到问题。...为此,设计 Bamboo 我们遵循以下原则: 1.layer 之间通过 tensor 进行交互,layer 输入是 tensor,输出也是 tensor; 2.为了最大限度地提高离线与在线效率,没有采用太多高级

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从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

Spark 官网上展示了逻辑回归算法 Spark 和 Hadoop 运行性能比较,从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。 ?...上表总结了 Spark MLlib 支持功能结构,可以看出它所提供算法丰富,但算法种类较少并且老旧,因此 Spark MLlib 算法支持与 kylin 项目有些脱节,它主要功能更多是与特征相关...一般 transform 过程是输入 DataFrame 添加一列或者多列 ,Transformer.transform也是惰性执行,只会生成新 DataFrame 变量,而不会去提交 job...尤其是解决推荐算法相关任务遇到问题。...为此,设计 Bamboo 我们遵循以下原则: 1.layer 之间通过 tensor 进行交互,layer 输入是 tensor,输出也是 tensor; 2.为了最大限度地提高离线与在线效率,没有采用太多高级

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2011年12月13日 Go生态洞察:从零到Go,谷歌首页24小飞跃

2011年12月13日 Go生态洞察:从零到Go,谷歌首页24小飞跃 摘要 搜索词条:Go语言, Google Doodle, 开发速度, App Engine, 图像处理 猫头虎博主报道!...今天我们来谈谈Go语言现实世界中一个精彩案例:如何在短短24小内,使用Go编写程序,并成功部署在数百万用户访问谷歌首页。这不仅是对Go语言性能证明,更是对开发速度极致挑战。...这里是一些关键Go代码片段,用于处理请求和绘制图像: // dirs 和 urlMap 定义了图像路径和URL参数映射。 // layoutMap 映射了每个布局元素背景图像位置。...// elements 包含了所有加载到内存图像元素。 // backgroundImage 是背景图像。 // defaultImage 是出错返回默认图像。...不到24小内,他就能够学习Go并构建出一个超快速、可用于生产涂鸦生成器。这强调了Go语言开发速度方面的巨大潜力。本文被猫头虎Go生态洞察专栏收录,详情点击这里。

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基于Spark机器学习实践 (八) - 分类算法

有关spark.ml实现更多信息可以决策树部分中找到。 示例 以下示例以LibSVM格式加载数据集,将其拆分为训练和测试集,第一个数据集训练,然后评估保持测试集。...例如,学习算法是Estimator,其DataFrame训练并产生模型。...这些阶段按顺序运行,输入DataFrame通过每个阶段进行转换。 对于Transformer阶段,DataFrame上调用transform()方法。...因此,Pipelinefit()方法运行之后,它会生成一个PipelineModel,它是一个Transformer。这个PipelineModel测试使用;下图说明了这种用法。...当在测试数据集上调用PipelineModeltransform()方法,数据将按顺序通过拟合管道传递。 每个阶段transform()方法都会更新数据集并将其传递给下一个阶段。

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基于Spark机器学习实践 (八) - 分类算法

有关spark.ml实现更多信息可以决策树部分中找到。 示例 以下示例以LibSVM格式加载数据集,将其拆分为训练和测试集,第一个数据集训练,然后评估保持测试集。...例如,学习算法是Estimator,其DataFrame训练并产生模型。...这些阶段按顺序运行,输入DataFrame通过每个阶段进行转换。 对于Transformer阶段,DataFrame上调用transform()方法。...因此,Pipelinefit()方法运行之后,它会生成一个PipelineModel,它是一个Transformer。这个PipelineModel测试使用;下图说明了这种用法。...当在测试数据集上调用PipelineModeltransform()方法,数据将按顺序通过拟合管道传递。 每个阶段transform()方法都会更新数据集并将其传递给下一个阶段。

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MLlib

Spark是基于内存计算框架,使得数据尽量不存放在磁盘上,直接在内存上进行数据操作。 MLlib只包含能够集群运行良好并行算法。...评估器estimator指的是学习算法或在训练数据训练方法抽象概念,本质就是一个算法。 参数parameter用来进行参数设置。...流水线.fit()方法运行之后,产生一个PipelineModel,变成了一个Transformer # pyspark.ml依赖numpy:sudo pip3 install numpy from...model = pipeline.fit(training) # 变成了一个PipelineModel,是一个转换器 # 构建测试数据 test = spark.createDataFrame([...IDF:是一个评估器,在数据集应用IDFfit方法,会产生一个IDFmodel from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer sentenceData

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图解大数据 | Spark机器学习()-工作流与特征工程

是一个包含多个步骤流水线式工作: 源数据ETL(抽取、转化、加载) 数据预处理 指标提取 模型训练与交叉验证 新数据预测 MLlib 已足够简单易用,但在一些情况下使用 MLlib 将会让程序结构复杂...(3)Estimator(估计器/评估器) 是学习算法或在训练数据训练方法概念抽象。 Pipeline 里通常是被用来操作 DataFrame 数据,并生产一个 Transformer。...从技术讲,Estimator 实现了一个方法fit(),它接受一个DataFrame 并产生一个Transformer转换器。...这个调用会返回一个 PipelineModel 类实例,进而被用来预测测试数据标签 ③ 工作流各个阶段按顺序运行,输入DataFrame它通过每个阶段被转换。...对于Estimator估计器阶段,调用fit()方法来生成一个转换器(它成为PipelineModel一部分或拟合Pipeline),并且DataFrame上调用该转换器 transform()

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