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baidu开源apollo 硬件文档

”提供了安装** Apollo Project **的所有硬件组件和系统软件的说明。 文档 以下一组文档描述了Apollo 1.0: [阿波罗硬件和系统安装指南] - 提供安装车辆硬件组件和系统软件的说明: Ubuntu Linux Apollo Linux内核 工业PC(IPC) 全球定位系统 关键硬件组件 要安装的关键硬件组件包括: 车载计算机系统 - Neousys Nuvo-5095GC 控制器局域网(CAN)卡 - ESD CAN-PCIe / 402-1 通用定位系统(GPS)和惯性测量单元 安装任务的步骤 本节介绍安装步骤: 关键的硬件和软件组件 车内的硬件 在办公室里 执行这些任务: 准备IPC: 安装CAN卡 安装或更换硬盘 准备IPC加电 安装IPC的软件: Ubuntu Linux 下一步 完成车辆硬件安装后,请参阅Apollo快速入门以完成软件安装步骤。 ?

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    开源硬件的知识产权管理

    关键词:开源硬件;知识产权;开源许可;证明商标 引言 开源硬件延伸着开源软件的理念,包括硬件设计及基于此设计的产品都使用具有开源性质的许可协议,自由使用分享。 1 代表性开源硬件社区组织 在本部分,将重点关注专门针对开源硬件的代表性社区组织,包括发布开源硬件定义和管理开源硬件标志的开源硬件协会( Open Source Hardware Association (一)注册商标管理 为了规范与推广开源硬件开源硬件协会发布了开源硬件标志,并明确只有符合其开源硬件定义的硬件才可以使用该标志。 但公司自身的商标并不必然表明其产品满足开源硬件的标准,从开源硬件社区统一标准规范的角度,仍需要开源硬件社区组织注册相应的证明商标,以对开源硬件更有效地进行认证管理。 [20] 作为开源硬件社区组织,可以借鉴 OSI 的经验,在开源硬件认证标准的基础上,推动开源硬件许可协议的发展完善,统一开源硬件许可协议的认证标准,以具体的开源硬件许可协议为依托进行开源硬件认证管理。

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    使用开源工具升级你的 Linux PC 硬件

    在我的文章《使用开源工具识别 Linux 性能瓶颈》中,我解释了一些使用开源的图形用户界面(GUI)工具监测 Linux 性能的简单方法。 你也可以通过硬件升级来提高电脑的性能。本文重点介绍可以给你带来最大回报的升级。 开源工具是关键。GUI 工具可以帮助你监控你的系统,预测哪些硬件改进会有效。否则,你可能买了硬件后发现它并没有提高性能。 这篇文章概述了一种简单的 PC 硬件升级的方法,其“秘诀”是开源的 GUI 工具。 如何升级内存 几年前,升级内存是不用多想的。增加内存几乎总是能提高性能。 今天,情况不再是这样了。 各种各样的开源工具可以帮助你进行这种监测,不过我用的是 GNOME 系统监视器。它在大多数 Linux 软件库中都有。 或者,你可以直接输入这些 Linux 命令行: 与所有的硬件升级一样,事先拔掉计算机的电源插头。在你接触硬件之前,将自己接地 —— 即使是最微小的电涌也会损坏电路。将内存条完全插入主板的插槽中。

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    XK265:开源视频编解码硬件IP核

    本次分享的主题是视频编解码IP硬件开源。 首先我会介绍硬件和软件编码器的差别;接下来重点介绍硬件编解码的硬件微架构,包括开源版本、高性能版本都基于统一架构;随后将分享面向芯片实现的高性能X1编码器和面向FPGA实现的低硬件成本的K1编码器,以及开源的版本 在芯片领域,国内外的硬件IP开源非常少,硬件开源项目没有软件开源项目多,相关开发人员也比较少,需要更多的硬件开发者为开源社区做贡献。 而视频编码器软核IP就不存在平台依赖问题,目前来讲,开源的软核硬件IP很少,开源的视频编解码IP核全世界也就我们团队在做。 2.3 软件和硬件的区别 接下来我想与大家解释软件与硬件编码器有何差别。 06 — 开源路线图 K1和X1都是面向产业的高性能版本,目前阶段还不开源。此外,我们还有一个开源的版本,开源和闭源版本的硬件架构是一样的,区别在于面积、算法复杂度和支持的分辨率性能方面。

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    硬件开源,始于FPGA,走向P4可编程PISA

    这篇blog的目的是为简要介绍2020-2021年我在参与NYU的一个项目时所开发的面向Xilinx FPGA并支持P4编程的RMT/PISA硬件流水线,这个开源流水线的512b版本可在Ultrascale 为什么需要一个开源RMT的FPGA实现? 言归正传,那为什么要做一个开源的RMT? 很早以前组里就讨论过:P4的关键是它的底层硬件设计,如果交换机/网卡无法支持将P4规则映射到芯片,那P4语言就是无米之炊。 乍一看P4NetFPGA是一个跟我们的开源RMT很像的工作,然而事实并不是这样。 然而,实话实说,这部分内容应当如何映射为硬件设计我始终没有想明白(若有童鞋知道,欢迎拍我!)。这也是我所设计的开源RMT流水线没有支持这个feature的原因。

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    Google的开源人工智能引擎预示着重大硬件变革

    2015年11月9日,Google将其人工智能引擎(AI)作为开源项目发布到互联网上,作为最重要的创新项目之一,这显示了计算机软件行业正在发生着的变革。 最近,互联网巨头们接二连三地公开自己线上的核心业务软件,这些开源加快了技术发展的进程。 深度学习软件会改进,移动设备硬件也在发展。有人认为,深度学习的未来是在小巧灵活的移动设备上。 于此呼应的是,GPU正在试图寻找置入手机的方式,硬件制造商也在不断改进CPU的速度和效率。 而且据Google工程师称,他们开发的TensorFlow引擎能让工程师们轻而易举地迁移到其它硬件平台上。随着该引擎工具的开源,外部人员也可以使用,应该可以移植到更广泛的额外硬件上了。 综上可见,硬件行业也正经历着变革——和软件界一样日新月异。

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    全球首个软硬件推理平台 :NVDLA编译器正式开源

    近日,英伟达开源了软硬件推理平台 NVADLA 编译器,一起来围观一下吧。 而最近,英伟达在 GitHub 上开源了 NVDLA 编译器的源代码,这是世界上首个软硬件推理平台的完整开源代码。系统架构师和软件开发者们,现在已可访问这个软硬件推理平台。 ? 一方面能最大限度地利用计算硬件,另一方面尽可能地减少数据移动。 NVDLA 核心硬件有六个专门的硬件单元,可以实现同时调度,或者在流水线配置中实现调度。 ? SiFive 使用 NVDLA 进行深度学习推理 据悉,SiFive 在一年前首次在自己的平台上开始使用 NVDLA,而经过了性能优化的开源 NVDLA 编译器,能够创建特定领域的优化 SoC 设计,为 项目开源地址: https://github.com/nvdla/sw/releases/tag/v1.2.0-OC 内容来源: Nvidia Developer Blog (*本文为AI科技大本营转载文章

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    开源硬件打一场冠状病毒歼灭战

    概述 首先,全球的硬件开发人员正在努力使用开放源代码解决供应链中的弱点,在过去30年中,这种哲学推动了新软件技术的泛滥。 以前成功的硬件运动包括RepRap项目,开源生态和开源蜂箱,这些成功的案例足以证明使用开源硬件对抗冠状病毒是可行的。 开源硬件设备和机械项目也越来越受欢迎。首先,有先进且功能强大的测试设备。其次,对于没有其他选择的方案,开源硬件可能是最好的选择,因为开源硬件可以按需定制,就像3D打印机一样,想做什么就做什么。 下面会介绍一些典型的开源硬件抗击冠状病毒的故事。 从数据显示,现在的情况变得越来越糟,有一些国家已经进入了战时状态,这是自第二次世界大战以来头一次进入这种状态。 下面就让我来解释哪些开源硬件或项目参与了这次战争: Opentrons公司和它的开源硬件 Opentrons的开放源实验室自动化平台包括一套开源硬件,经过验证的实验室设备,消耗品,试剂和工作站。

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    刚刚,Facebook把服务27亿人的AI硬件系统开源

    机器之心编译 机器之心编辑部 一直以来,社区对 Facebook 的硬件研究比较关注。 在今日的开放计算项目全球峰会上,Facebook 技术策略主管 Vijay Rao 开源了全新的 AI 硬件:面向 AI 训练与推理的硬件系统 Zion 与 Kings Canyon,以及针对视频转码的 AI 硬件 AI 工作负载的使用贯穿 Facebook 的架构,使其服务相关性更强,并改善用户使用服务的体验。 从一个稳定的基础开始,Facebook 专注于创建与供应商无关的整合硬件设计,并且为实现工作效率最大化,继续坚持分解设计原则。结果就是 Facebook 推出了用于工作负载训练和推理的下一代硬件。 ASIC 将安装在带有集成散热器的 M.2 模块上,因为这种常见的电气外形可以在不同硬件平台上重复利用。

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    开源硬件是趋势,Arm 却走了一条与众不同的路

    虽然开源一直都在产生积极的影响 —— 随着开源微处理器指令集架构 RISC-V 的日益普及,推动软件创新的开源运动现在正在微处理器领域引起轰动,但半导体 IP 提供商 Arm(为 95% 的智能手机嵌入式处理器提供了支持 ) 并不是开源的狂热爱好者。 近日,外媒 Synced 与 Arm 嵌入式、物联网和汽车营销高级总监 Rhonda Dirvin 进行了一次对话,探讨开源硬件开源软件之间的区别,以及由此对 Arm 进行决策带来的影响。 Dirvin 认为,当今的开源硬件格局并不像看起来那样简单明了:“我们开始看到有人说免费并非真正的免费。因为归根结底,他们必须考虑验收所需的内容以及实现指令或架构所需的内容。 那么,验收开源硬件与验证开源软件有何不同?Mellanox Technologies 的外部董事 Thomas J Riordan 告诉 Synced,他认为两者面临的挑战实际上非常相似。

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    硬件分配

    以前做的是把一个软件分配到硬件,只需要让用背包问题最大化硬件的使用,但是没有让所有资源最大化。 对于下面的软件,假设 A 的性价比是最高,那么使用的算法就会优化A。 ? 假设 A 不使用硬件优化时需要运行时间是 12 如果使用硬件优化,需要硬件面积是5,优化后运行时间是3 B 不使用硬件优化时需要运行时间是 5 如果使用硬件优化,需要硬件面积是2.5,优化后运行时间是3 C 不使用硬件优化时需要运行时间是 5 如果使用硬件优化,需要硬件面积是2.5,优化后运行时间是3 D 不使用硬件优化时需要运行时间是 6 如果使用硬件优化,需要硬件面积是5,优化后运行时间是2 硬件总面积是 优化A会占有所有的硬件,也就是BCD无法使用硬件。 如果A使用硬件,那么不仅占用宝贵的硬件面积,而且软件部分没有被使用,而如果能同时使用软件资源和硬件资源,这样是最好的。 当然,在A的性价比高到一定程度,使用A硬件也是很好。 如果优化A,使用时间是 A=3,B=5,C=5,D=6 ,需要时间是19。

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    解码斯坦福开源狗DogGo--附硬件清单、源码、图纸、论文

    设计团队在2019年初陆续开源了该机器人的设计图、代码以及材料清单。 Stanford Doggo采用并行腿控制,每一条腿为2个自由度,一共为8个自由度。目前在所有机器人中保持着最高弹跳记录。 当然,相比于波士顿动力、Laikago、浙大的绝影、MIT的小狗而言,它没有强大的硬件支持和更复杂的控制系统,但是单从研发时间、研发成本、以及最终效果来说,斯坦福的DogGo绝对是性价比最高的四足机器人 可以在我的百度网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1elqJJBABecBmznyr-N_-uA 提取码:ddaz 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 三、硬件 以上是官方给的所有硬件的清单,想要PDF文档的话可以在这下载(硬件清单)看上去很多,但其实最最核心的硬件不过就下面列出的: 材料 数量 Teensy 3.5(单片机) 1 ODrives(驱动器) 4 各硬件连接如下: ?

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    OpenPilot:禁令后Comma.ai开源全部软硬件(附源代码下载)

    当所有人都觉得到此为止,并唏嘘智驾初创企业举步维艰的时候,黑客精神和开源貌似再一次拯救了GeoHot:北京时间11月30日凌晨两点,CommaOne全部软硬件开源,以OpenPilot的身份重新亮相。 本文讲述OpenPilot背后的故事,随后的文章会对开源代码进行分析和测试。 Geohot 的公司在经历了一些监管问题的为难后,正在开始另一条路径——开源,这次开源的不仅是自动驾驶技术平台 OpenPilot,还有关于如何建立硬件设备的说明(一个robotics 平台),名叫Comma 但如果想升级你的车,配以自动驾驶功能,你还需要硬件。但这家公司现在还没有开发出任何新产品。他们希望用户能有一份说明书,让你自己可以创建自己的机器人平台。 Comma.ai 此前将其机器学习和人工智能相关研究开源,受到大量粉丝的追捧。

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    码云周一见 | 7 款不可错过的开源智能硬件架构

    一、项目名称:Cupkee 智能硬件操作系统 ? 大多数硬件板不具备人机交互设施,而 cupkee 借用了板卡的 usb 作为 console 口,使用 PC 或 Mac 通过 usb 连接硬件板,使用常规的终端程序即可与 cupkee 进行交互,使得开发者可以随时对硬件编程并获得即时响应 本项目是使用 XPGWifiSDK 的开源代码示例 APP,可以帮助开发者快速入手,使用 XPGWifiSDK 开发连接机智云的物联 APP,其主要包括了以下几点净化器常用功能: 净化器电源的开关 净化器运行模式控制 ,睡眠,标准,强力,自动等 净化器定时开关机 室内空气质量显示 室外空气质量获取(该功能需要植入第三方API,开源代码中暂未加入) 滤网状态显示和重置 灵敏度控制 报警,故障的提示 如果开发者希望开发的设备与以上功能类似 项目简介:机智云智能净水器开源公版App,是针对智能家电中净水器类的产品。通过App可以操控净水器进行净水或冲洗滤芯。可以看到净水器设备运行状态和滤芯各部分的使用情况。

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    深度学习巅峰之年:技术、开源、兼并和硬件发展全回顾(附论文合集)

    【新智元导读】本文是对2016年深度学习领域的进展的综述和回顾,介绍了2016年该领域的一些重要研究成果,包括无监督学习、增强学习、生成对抗网络等,以及产业中的合作与并购,硬件和芯片方面的新动作等。 首先,有可用的计算能力和架构,例如快速的GPU,云服务提供商,以及工具(Tensorflow,Torch,Keras等);其次,有数量大、质量高的训练数据;以及第三,有使用训练数据,在硬件上运行的算法( 开源大势 实际上,以上提到的大部分研究都来自私营公司或非学术圈的非盈利组织,这表明了2016年非常明显的另一个趋势:AI发展的开放性。 硬件和芯片 我想通过对比作为深度学习核心的硬件设备和两家公司——英伟达和英特尔,来作为这篇综述的结尾。 然而,这些令人印象深刻的新产品和硬件空间的日益激烈的竞争其实对现金困难的初创公司有利,因为复杂的深度学习架构的成本变得更便宜,也更容易获得。

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    成为嵌入式高手,少不了这100多个软硬件开源项目

    LuatOS :LuatOS是运行在嵌入式硬件的实时操作系统,只需要少量内存的flash空间就能运行,用户编写lua代码就可完成各种功能。 LWIP:一个小型开源的TCP/IP协议栈 。 SQLite :一个开源的嵌入式关系数据库。 OpenBLT:一种开源引导加载程序。 yoxios:基于Linux开发的轻量级物联网系统和硬件平台。 ToughGFX:一个C++编写的GUI软件框架 。 emwin:一个老牌GUI库。 littlevGL :一个免费的开源图形库。 MCU-Development:基于51、430、STM32F10X、STM32F407X、T4MC123G平台的各常见硬件模块demo。 Arduino :开源电子原型平台。 codingdict开源软件:codingdict网站收集的各类开源软件集合。

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