前言: 本文用于解决win7以上系统使用dnw难装驱动问题，使用新驱动: zadig-2.3.exe，支持xp，win7/win8/win10系统，安装方便、高效，欢迎试用。
以JZ2440开发板为例，烧录程序到S3C2440。可以使用dnw软件进行烧录。在windows下，一般dnw的驱动都装不好，一般需要禁止数字签名才能装好。所以我们可以把dnw装到linux下，在linux下烧录程序。
答:可以用, USB 2.0分两种，全速12M，高速480M； 所谓全速12M也就是USB 1.1的速率。
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通过wind把SD卡格式化为FAT32模式 sudo fdisk -l //查看分区信息
我们买开发板的目的就是把电脑上编写编译好的程序烧写到板子上验证学习。因此开发板上一定有个烧写口，例如JTAG烧写口。但电脑上是不会有这个JTAG口的，因此需要一个USB烧写器将两者连接，例如Jlink、OP/EOP。Jlink本来用的人很多，但随着版权意识的提高以及Jlink公司对盗版的打击，Jlink现在用得越来越少了。EesyOpenJtag是OpenJtag的便宜版本，他和我们的开发板是绝配，他可以直接烧写Nand Flash和Nor Flash，操作简单，价格便宜。
该文章介绍了如何通过U-Boot在ARM平台上进行Linux内核的编译、烧写和启动。首先介绍了U-Boot的编译过程，然后说明了如何将编译好的U-Boot刷入NAND Flash并启动内核。文章还介绍了如何使用U-Boot的串口终端进行命令行交互，并总结了如何在U-Boot中编译Linux内核的步骤和注意事项。
0,安装VC6英文版。 1,安装WinXP DDK。要完全安装，不然会比较麻烦。 2,安装DS。最好也完全安装，要不也是很麻烦。 3,DS安装好以后，运行"开始菜单"->"Compuware DriverStudio\Develop"->"DDK Build Settings"。第一页DDK根目录那里，一般自动设置好了，如果没有，自己选择DDL的根目录，比如："E:\WINDDK\2600"。执行下面的Launch Program，打开一个VC的IDE，从这个IDE打开驱动项目，就可以编译了。 4,先不要急
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【导语】Rust 也能实现神经网络？在前一篇帖子中，作者介绍了MNIST数据集以及分辨手写数字的问题。在这篇文章中，他将利用前一篇帖子中的代码，通过Rust实现一个简单的神经网络。其目标是探索用Rust实现数据科学工作流程的性能以及人工效率。
2.在“服务”中启动“VMware USB Arbitration Service”服务项。
光标移到起始行，输入ma 光标移到结束行，输入mb 光标移到粘贴行，输入mc 然后 :'a,'b co 'c
众所周知，JZ2440 V2很小巧，精致。今天单就JZ2440的串口来讨论一些问题。我们在用串口进行调试的时候，需要用JZ2440自带的一根USB线连接电脑USB口和开发板的USB-com1口。先来看一下JZ2440的串口大致连接图：
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终于自动挂载文件系统成功了！！！出错的地方两个！！！ 第一，恢复出厂设置一定要用eop下载uboot，dnw下载的不行！！！最后记得erase nand params！！ 第二，set bootargs noinitrd root=/dev/nfs nfsroot=202.193.61.195:/work/nfs_root/first_fs ip=202.193.61.196:202.193.61.195:202.193.61.1:255.255.255.0::eth0:off init=/linuxrc console=ttySAC0 参数解读： nfsroot=202.193.61.195: ubuntu ip地址 /work/nfs_root/first_fs要挂载的目录 ip=202.193.61.196: 单板ip（恢复出厂设置后记得先配置ip，手动挂载下能不能成功，可以成功的话再修改bootargs自动挂载！） 202.193.61.195: 依然是ubuntu ip ！！！！！注意！！！ 202.193.61.1: 网关，只要处于同一网段就好。 255.255.255.0:: 子网掩码 eth0: 网卡，一般都是0 off 是否自动配置 off就可以
本文介绍了如何使用反向传播算法来训练神经网络，并使用MNIST数据集进行手写数字分类。首先介绍了反向传播算法的基本原理，然后通过一个具体的例子展示了如何使用该算法来训练神经网络，最后给出了一个完整的代码实现。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分：
然后将smdk2440下的smdk2410.c改为smdk2440.c,以及修改更改好的Makefile
op或者eop支持将代码烧写到Nor flash或nand flash，而市面上的jlink只能将代码烧写到nor flash中。
spacemacs_HowToUse_常用概念和模式切换 常用概念 概念 Description project 在某目录里建立一个空文件.projectile。就成功创建了一个project目录 window 窗口，可以分栏 frame 是一个emacs框架。可以包含多个window buffer 文件加载到emacs里，就称之为一个buffer。一个emacs可以存在很多很多buffer。可以在打开的多个buffer里搜索关键词或者文件名 Registers 剪贴板在 Vim 里面被称为寄存器（Regi
最近在学习系统移植的相关知识，在学习和调试过程中，发现了很多问题，也解决了很多问题，但总是对于我们的开发结果有一种莫名其妙的感觉，纠其原因，主要对于我们的开发环境没有一个深刻的认识，有时候几个简单的命令就可以完成非常复杂的功能，可是我们有没有想过，为什么会有这样的效果？如果没有去追问，只是机械地完成，并且看到实验效果，这样做其实并没有真正的掌握系统移植的本质。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了神经网络的基本模型结构，可分类为前向传播神经网络，循环神经网络（RNN）；介绍了神经网络中，梯度下降的原理推导，以小球下坡作为实例阐述梯度下降；分析了神经网络模型解决机器学习问题，与传统的机器学习算法的异同；并初步介绍了手写字分类的背景知识，欢迎参考： 下面，通过经典的手写字数据集来进一步认识神经网络模型解决分类问题的思
在众多嵌入式操作系统中，Linux目前发展最快、应用最为广泛。性能优良、源码开放的Linux具有体积小、内核可裁减、网络功能完善、可移植性强等诸多优点，非常适合作为嵌入式操作系统。一个最基本的Linux操作系统应该包括：引导程序、内核与根文件系统三部分。
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在上节制作busybox后(位于/work/nfs_root/mini_fs)， 然后根据以下5个来构建最小根文件系统: (1)/dev/console(终端控制台, 提供标准输入、标准输出以及标准错
使用make smdk2440_config命令（命令便会调用include/configs/smdk2440.h和board/samsung/smdk2440里的文件来配置uboot） 同样的，在windows下把u-boot-2012.04.01.tar_2\u-boot-2012.04.01\board\samsung下的smdk2410拷贝成smdk2440，把u-boot-2012.04.01.tar_2\u-boot-2012.04.01\include\configs smdk2410.h复制为smdk2440.h。在source insight中添加2440相关的文件，去掉2410部分。
从飞行员角度拍摄Cybathlon 2016BrainRunners电子游戏的快照。
上篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Further into Backpropagation中，我们小试牛刀，将反向传播算法运用到了一个两层的神经网络结构中！然后往往实际中的神经网络拥有3层甚至更多层的结构，我们接下来就已一个三层的神经网络结构为例，分析如何运用动态规划来优化反向传播时微分的计算！
本系列文章面向程序员，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第二篇。 作者李理，MDCC 2016 移动开发者大会人工智能与机器人专场的出品人，邀请人工智能一线专家担任演讲嘉宾，从无人驾驶、智能机器人、智能应用开发实战等方面解读人工智能技术的内涵及其对移动开发工作的影响。 大会目前火热报名中，门票6.8折优惠即将结束，倒计时2天！（票务详情链接，欲购从
1.6 实现我们的网络来分类数字 好吧，现在让我们写一个学习如何识别手写数字的程序，使用随机梯度下降算法和 MNIST训练数据。我们需要做的第一件事情是获取 MNIST 数据。如果你是一个 git 用戶，那么你能够 通过克隆这本书的代码仓库获得数据， git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 如果你不使用 git，也可以从这里下载数据和代码。 顺便提一下，当我在之前描述 MNIST 数据时，我
因上几次读者反映，公式代码有乱码和不规整的问题，小编有改善哟，这篇文章开始亲们会看到效果的哟~
上面的Flash: *** failed *** 是属于uboot第二阶段函数board_init_r()里的代码, 代码如下所示(位于arch/arm/lib/board.c):
到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的数字手写体识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习的
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 📷 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数大于0），w = w – a 就能够让 w 的值减小
20 世纪五、六⼗年代，科学家 Frank Rosenblatt其受到 Warren McCulloch 和 Walter Pitts早期的⼯作的影响，发明了感知机（Perceptrons）。
在芯片生产过程中，暴露的金属线或者多晶硅(polysilicon)等导体，就像是一根根天线，会收集电荷（如等离子刻蚀产生的带电粒子）导致电位升高。天线越长，收集的电荷也就越多，电压就越高。若这片导体碰巧只接了MOS 的栅，那么高电压就可能把薄栅氧化层击穿，使电路失效，这种现象我们称之为“天线效应”。随着工艺技术的发展，栅的尺寸越来越小，金属的层数越来越多，发生天线效应的可能性就越大。
U-boot是一种开源bootloader, 作用是用来引导操作，以及给开发人员提供测试调试工具。本身算是个精简的Linux系统，主要是负责硬件的初始化和引导，本身带有一些工具，作为引导程序，常作为嵌入式设备的引导。当真正的系统开始运行的时候U-boot就把管理权限交了出去。
vim快速指南： vim 使用技巧： 1、认识.命令 最理想的编辑模式：一次按键移动，一次编辑操作 .命令可以重复上一次的修改操作 在普通模式下： j切换到下一行 A切换到本行的行末，并进入插入模式 注意：一般情况下将j.两个命令联合使用是比较常见的选择 可能这里你觉得.命令并没有什么特别的地方，but“上一次的修改”其实是有很多含义滴 比如： 普通模式下： x命令表示删除当前行光标所在字符，下一次执行.命令则是删除当前光标字符操作 >G命令表示修改当前行到行末(>g
在普通模式中，用的编辑器命令，比如移动光标，删除文本等等。这也是Vim启动后的默认模式。这正好和许多新用户期待的操作方式相反（大多数编辑器默认模式为插入模式）。 Vim强大的编辑能来自于其普通模式命令。普通模式命令往往需要一个操作符结尾。例如普通模式命令dd删除当前行，但是第一个”d”的后面可以跟另外的移动命令来代替第二个d，比如用移动到下一行的”j”键就可以删除当前行和下一行。另外还可以指定命令重复次数，2dd（重复dd两次），和dj的效果是一样的。用户学习了各种各样的文本间移动／跳转的命令和其他的普通模式的编辑命令，并且能够灵活组合使用的话，能够比那些没有模式的编辑器更加高效地进行文本编辑。 在普通模式中，有很多方法可以进入插入模式。比较普通的方式是按a（append／追加）键或者i（insert／插入）键。
最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指出。 📷 目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络的结构 3、BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 5、Python 实现源码解析 6、手写数字识别实例 7、训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果
深度学习是人工智能模型的先驱。从图像识别、语音识别，到文字理解，甚至自动驾驶，深度学习的来临极大地丰富了我们对AI潜力的想象。
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到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的手写体数字识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习
https://4sysops.com/archives/display-rdp-sessions-on-hidpi-monitors/
vim中Nyy可以复制光标后的N行。有时我们不容易得出行数，这时可以用做标记的方法来制定复制范围：
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