鬼谷子被后世推崇为谋圣，因为他是研究谋略的大家，虽然他一生隐居，在当时才不显，名不彰，但是他教导的四大高徒张仪、苏秦、庞涓、孙膑却叱诧战国，成为当世无可匹敌的纵横家，为老师扬名天下！ 鬼谷子最厉害的就是识人术，修行大成，可以洞悉人心，天下人才皆为其用，这就是得人心者得天下的道理。用别人的缺点成就自己，用人性的弱点驾驭别人，今天为大家分享不可不学的六个驭人术，让你驾驭六类人：

1. U-BOOT概况总结一、 启动代码为start.S 二、 由于u-boot为裸板上第一个程序，所以要初始化各个外设，由于u-boot已经初始化了，

从卷积层、激活层、池化层到全连接层解析卷积神经网络的原理（转载）局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况。 所以我们应该把神经元和神经元之间的连接的权重个数降下来，但是降下来我们又不能保证它有较强的学习能力

ug471_7Series_SelectIO.pdf 介绍了i/o特性和逻辑资源 ug475_7Series_Pkg_Pinout.pdf

TinyML 也是机器学习的一种，他的特点就是缩小深度学习网络可以在微型硬件中使用，主要应用在智能设备上。 超低功耗嵌入式设备正在“入侵”我们的世界，借助新的嵌入式机器学习框架，它们将进一步推动人工智能驱动的物联网设备的普及。 FPGA一直以低功耗、可重构的特点在各个领域内应用，同时也可以大大增加物联网应用环境，所以在FPGA上应用TinyML是否是FPGA方便的最佳应用？我们接下来分析一下Tin

debug状态下无法抓取数据 dbg_hub >= ila时钟 > jtag时钟

调制实现基带信号生成实现DDS通常有两种方式，一种是读取ROM存放的正弦/余弦信号的查表法，另一种是用DDS IP核。

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在边缘 AI 领域，FPGA 的开源模型主要包括支持常见深度学习任务（如图像分类、目标检测和自然语言处理）的量化模型和优化实现。以下是一些推荐的开源模型和资源，经过优化以适合 FPGA 加速部署： 1. 图像分类

​ 根据状态机的输出是否与输入条件相关，可将状态机分为两大类，即摩尔(Moore)型状态机和米勒(Mealy)型状态机。 ➢ Mealy 状态机：组合逻辑的输出不仅取决于当前状态，还取决于输入状态。➢ Moore 状态机：组合逻辑的输出只取决于当前状态。