君正的T31泽拉图方案现在运用还是非常广泛的，它支持快速启动，所以在这个领域优势很大，但是君正很多东西光看文档很难搞的非常清楚，这个tag文件的制作和使用就很有学问。   首先这个tag文件是用来干嘛的呢，它是用来确定flash里面分区以及很多参数配置的作用。比如，内核在flash里面是从什么地址到什么地址，占用多大的空间，就是由tag文件决定的。   这个文件的制作，在SDK的tools/m

前言 在 IOT （ 物联网 ）中，当我们的一些设备。例如（ 监控、传感器等 ）需要将收集到的数据和信息进行汇总时，我们就需要一个 API 网关来接收从千百个终端发出的请求，它实现对外统一接口，对内进行负载均衡的功能。极大的方便了 API系统 的开发与维护。如果有需要，API 网关也可以根据各终端使用的不同通信协议来进行协议适配，从而方便应用层进行数据采集和分析。 什么是 API 网关？ 在想了

一、什么是WDM技术？ 在同一根光纤中同时让两个或两个以上的光波长信号通过不同光信道各自传输信息，称为光波分复用技术，简称WDM。 二、WDM的工作原理 WDM是将载有信息但波长不同的光信号合成一束，沿着单根光纤传输；在发送端经复用器（也称合波器，MulTIplexer）汇合在一起，并耦合到光线路的同一根光纤中进行传输的技术；在接收端，经解复用器（也称分波器或称去复用器，DemulTIplexer

【中国，深圳，2021年4月9日 】在深圳召开的第九届中国电子信息博览会上，中央广播电视总台联合鹏城实验室、广东省超高清视频创新中心等单位共同发布了《8K超高清大屏幕系统视音频技术要求》。同时在2021中国国际8K超高清视频技术专业论坛上，上海海思副总裁屈亚新现场发表了重要的主题演讲，全文如下： 对普通用户来说，8K是分辨率比4K提升了4倍，使直播和点播等内容变得更清晰；是8K机顶盒, 8K智慧屏

1. Android 内存参数 Android系统内存性能分析, 可以分为系统级内存性能分析和应用级别内存性能分析。系统层面的内存性能分析主要从Android Dalvik配置、GC策略、LMK策略三点展开。 Android 应用级别内存性能分析方法主要遵循google官方推荐的高性能应用编程注意事项。 2.Android Dalvik参数 Dalvik虚拟机参数主要是用于Zygote初始化阶段用

1. 前言 总结下android init启动流程； 为平时debug梳理思路 2.Init代码结构 Init 源代码目录：system/core/init/ , 源文件如下： ├── Android.mk ├── bootchart.c ├── bootchart.h ├── builtins.c ├── devices.c ├── devices.h ├── drv_display.h ├──

1. 前言 基于上一篇继续说明 https://www.ebaina.com/articles/140000012378 2. init.rc目录结构 system/core/rootdir/ ├── Android.mk ├── etc │   ├── hosts │   ├── init.testmenu │   └── mountd.conf ├── init.environ.rc.in ├

文章目录 【深度学习】卷积神经网络速成 1 概述 2 组成 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 全连接层 3 一个案例 4 详细分析 1 概述 前馈神经网络（feedforward neural network，FNN），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元。在此种神经网络中，各神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生输出到下一层。第

物联网消息队列 什么是消息队列 消息队列（ Message queue ）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，软件的贮列用来处理一系列的输入，通常是来自用户。 消息队列提供了异步的通信协议，每一个贮列中的纪录包含详细说明的资料，包含发生的时间，输入设备的种类，以及特定的输入参数，也就是说：消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。消息会保存在队列中，直到接收者取回它。 --

文章目录 1 JSON序列化模型 2 YAML格式 3 模型增量更新 4 神网检查点 5 导入模型 6 可视化训练过程 神经网络的变种目前有很多，如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN-适用于图像识别）、时间递归神经网络（Long short-term Memory Netwo

文章目录 【深度学习】Dropout与学习率衰减 1 概述 2 在Keras中使用Dropout 2.1 输入中使用（噪声） 2.2 Hidden层 3 LR衰减 3.1 线性衰减 3.2 指数衰减 3.3 备注 1 概述 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下

文章目录 【深度学习】Keras实现回归和二分类问题讲解 1 回归问题 1.1 波士顿房价预测数据集 1.2 构建基准模型 1.3 数据预处理 1.4 超参数 2 二分类 2.1 银行营销分类数据集 2.2 预处理 2.3 构建基准模型 2.4 数据格式化 2.5 优化网络图 1 回归问题 1.1 波士顿房价预测数据集 波士顿

一般来讲单纤模块和双纤模块有以下区别 外观使用上的区别：单纤光模块有一个光纤接口，连接一条光纤；双纤光模块有两个光纤接口，连接两条光纤； 常规波长的区别：单纤模块包含了2个不同的波长，双纤模块只有一个波长； 单纤的常规波长： 千兆单纤： TX1310nm/RX1550nm TX1550nm/RX1310nm TX1310nm/RX1490nm TX1490nm/RX1310nm TX1490nm/

瑞芯微结构光模组RSML Module，全系列均配置专业DSP，支持深度计算，具有高精度、高环境兼容性、高灵活性的特性；针对人像的ISP优化，在复杂光环境下确保清晰人脸效果。应用方向涵盖刷脸支付、门锁、活体认证、3D建模/游戏、3D AR等。 瑞芯微电子 瑞芯微结构光方案四大技术优势详解：强光逆光都清晰 / 深度精度更准确 / 自动断电保护人眼 / 独有的一站式设计服务 #瑞芯微#Rockchip

BIDI模块相对于传统的双纤模块能更好的节省光纤资源。光纤的减少节约了布线基础设施的成本，有助于光纤的管理。 BIDI单纤光模块的应用领域非常广泛，常见的应用场景有安防监控，如下图所示：

背景 公司新做了一块3516Dv300的开发板，其中有MIPI Tx接口，刚好公司库房还有好几百块的LCD屏，LCD屏是800x480的，还是原装屏，不用掉怪可惜的了，所以就让硬件的同事化了个转接板，使用的芯片是ICN6211，这货最大分辨率可以支持到1920x1200,感兴趣的小伙伴自己下个手册看看。 调试过程 MIPI屏一般都有一组寄存器需要初始化，这个可以根据使用的芯片资料来初始化，大部分厂

Node-RED系列文章目前已经写了16篇，介绍了Node-RED的安装以及默认安装的一些基本节点的使用，作为物联网的一个可视化拖动的流程,Node-RED的确实很容易上手。还没开始学习的同学可以先看下我以前的文章。 Node-RED教程（一）：Node-RED的介绍与安装 Node-RED教程（二）：Node-RED的面板的操作 Node-RED教程（三）：Node-RED公共节点的

前言 用长江后浪推前浪来形容流水线，可谓之形象。硬件中的流水线技术，就是将数据一级一级的推进，后一级推进前一级，前一级则更近一层。 为什么要使用流水线？这要从组合逻辑的延迟话题说起，之后引出时序逻辑的核心元素触发器或者寄存器，进而进入流水线的正式内容。 流水线是解决时序问题的关键技术，起到疏导作用，一提到疏导，这关键程度可见一斑。之所以需要疏导，就意味着堵塞了，堵塞了的系统是有问题的，例如人体内的

前言 上篇文章：FPGA硬件算法（1）长江后浪推前浪之流水线已经谈了流水线的基础内容。 其实本篇是上一篇的一个补充，上篇内容属于本篇的一部分，它们都可以归入retiming技术之内。 retiming技术是逻辑设计的润滑剂，起到疏通的作用，一起看看吧。 组合逻辑的性能 在常识以及上篇文章中我都都有讲到，组合逻辑的问题是延迟大，组合逻辑的互联也会堆积延迟，大延迟就造成设计性能的下降，造成很多不必要的