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3上手,30精通!—— 深度学习FPGA加速器设计

3 入门实例 我们需要使用一个简单的实例来进行入门学习。...既然目标是让大家快速上手深度学习加速器的硬件设计,那么我们的实战示例就选择使用目前最火爆、最具代表性的深度学习算法——卷积神经网络 (CNN)。...我们选取卷积神经网络前向计算中耗时最长的卷积操作作为我们加速设计的目标。接下来,需完成以下步骤: 1....其中,数据类型我们指定为单精度浮点 (float),网络层参数如下: ?...30 精通学习 在完成了上面的 3 入门实例后,大家可以进一步学习和实践 FPGA 加速器的设计,这一部分我们推荐大家利用 3 到 4 周的时间对相关知识进行详细、系统的学习。

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神经网络加速器应用实例:图像分类

不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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10代码,Python实现爬取淘宝猫评论

要做数据分析首先得有数据才。对于我等平民来说,最廉价的获取数据的方法,应该是用爬虫在网络上爬取数据了。本文记录一下笔者爬取猫某商品的全过程,淘宝上面的店铺也是类似的做法,不赘述。...原来猫使用了ajax加密,它会从另外的页面中读取评论数据。...IE 11就发挥作用了(当然你也可以使用其他的流量监控工具),使用前,先打开上述网址,待页面打开后,清除一下IE 11的缓存、历史文件等,然后按F12,会出现如下界面 这时候点击绿色的三角形按钮,启动网络流量捕获...mytable =pd .read_json (myjson )mytable .to_csv ('mytable.txt') mytable .to_excel ('mytable.xls') 九!...十不到,我们就完成了一个简单的爬虫程序,并且能够爬取到猫上的数据了!是不是跃跃欲试了? 当然,这只是一个简单的示例文件。要想实用,还要加入一些功能,比如找出评论共有多少页,逐页读取评论。

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手机cydia无法访问网络

iPhone手机由于网络授权的功能,因此越狱后cydia无法访问网络,iOS 10及以上系统版本,任何应用首次打开,如果有请求网络的行为,都会提示网络请求授权的对话框。...cydia无法联网时,打开cydia会显示 似乎已断开与互联网的连接 解决cydia无法访问网络的步骤如下: 在电脑上安装 爱思助手,iPhone手机连接后,安装爱思助手移动端,爱思助手安装后,打开爱思助手...打开 乐网app 后,点击 全局拦截及允许它设置手机网络 设置完 乐网app 后,重新启动cydia,如果cydia还处于打开状态,就先把它杀掉再打开。...(国内的源访问网络比较快) 添加完 源地址 后,搜索 openssh 进行安装 安装完 openssh 后,查看iPhone IP,通过mac中的ssh程序连接iPhone 国手机允许应用上网的配置如下...,cydia也能这样访问网络,任意安装好玩有趣的插件了。

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只加两代码,为什么要用两

“只加了两代码,为什么你要用两天时间?”...这种问法看似合理,但背后却隐藏着几种荒谬的思维方式: 代码行数 = 工作量 代码行数 = 价值 代码之间没有区别,各自对等 很明显,以上三条都是胡说八道。...开发者面对这样的指责,翻白眼之余却也不免委屈,软件开发是把物理世界映射到虚拟世界的一种神奇魔法,回顾我们做出的变更,有太多理由能解释这两代码为什么要用两天时间。...你只看到了我增加了两代码,却没看到我在背后分析为什么要加这两代码,这两代码为什么要以这种方式实现。 2 一就写几行代码,时间都在干嘛?...不少团队的绩效考核指标都曾被爆出过是以“代码行数”为主,部分测试人员则以查杀“Bug”数为依据,各大互联网大厂也都曾把团队动辄千万甚至上亿代码作为品宣卖点。

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将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。...在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

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中堃数据携手浪潮共推认知加速解决方案

2017年7月18日,中堃数据和计算专家浪潮在无锡联合发布了认知加速解决方案。...此次中堃数据与浪潮在大数据标准和认知计算维度深度合作,共同推出认知加速解决方案。...在19日的教育分论坛上,江苏中堃数据技术有限公司副总经理赵德滨博士详细介绍了认知加速解决方案教育版。...从技术层面诠释了认知加速解决方案教育版如何通过教学评估、教育资源推荐模型、教育舆情监测、学生画像、学业评价等手段解决教育资源分配不均、因材施教、个性化教育等问题,从而带来提升教育舆情分析能力、增加教育综合管控能力...本次中堃数据携手浪潮推出认知加速解决方案,与浪潮在市场全面合作,根据市场和用户的需求,共同发挥优势,联合推广,合作共赢。

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2021安全创客汇总决赛落幕:北京探真荣膺全国总冠军 | 腾讯产业加速器·学员动态

来源|腾讯产业加速器云原生首期项目-探真科技 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资金...而今年也邀请到了元禾重元基金、中信建投、国投创合、IDG资本、诚通基金、国新风险投资、银河创新资本、中国电信、沸点资本、云晖资本、中科创星、中电智慧投资投资、睿、国开开元、晟龙元和、嘉豪投资、百度风投...、密码资本、创资本、启迪科服、元起资本、领沨资本、常垒资本等多家相关创投资本及相关机构参与。...北京探真科技有限公司、北京安帝科技有限公司、北京未来智安科技有限公司、北京擎天信安科技有限公司、北京数安科技有限公司、上海富数科技有限公司、上海碳泽信息科技有限公司、北京防安全科技有限公司、上海物盾信息科技有限公司...———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持

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100Python代码,轻松搞定神经网络

大数据文摘出品 来源:eisenjulian 编译:周家乐、钱培 用tensorflow,pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。...但其实,瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西,能更好的帮助你理解这些网络究竟是如何工作的。 所以今天,文摘菌就来手把手教大家搭一个神经网络。原料就是简单的python和numpy代码!...在本文中, 我们的方法主要用于按顺序逐层搭建的神经网络, 但同样的方法也适用于计算梯度的其他算法或计算图。...最后 希望通过搭建这个简单的神经网络,你已经掌握了用python和numpy实现神经网络的基本思路。 在这篇文章中,我们只定义了三种类型的层和一个损失函数, 所以还有很多事情可做,但基本原理都相似。...感兴趣的同学可以试着实现更复杂的神经网络哦!

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