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设备树 dtb结构

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Dtb文件组成

Dtb文件由4部分组成:fdt_header、memory reserve map、device-tree structure、device-tree strings。 前三部分都是4字节对齐,最后一部分——“device-tree strings”不要求4字节对齐。 struct fdt_header定义 struct fdt_header { fdt32_t magic; …

2.2设备树的规范(dts和dtb)——DTB格式

本节讲述设备树的dtb格式。 上节讲述了dts格式。回顾上节,在dts文件和dtsi文件中,可以使用C语言的define和include,使用方法和作用也同C语言相同。 编写dts文件后,需要使用dtc工具将dts文件编译成dtb文件。dtc工具可以检查dts文…

latex bmatrix_Latex语法使用指南

? LaTex 中文介绍.pdf(全) 1 公式显示位置 1.1 行内公式 在公式两边各自加上一个美元符号即是行内公式: 这是文本 $a^2b^2c^2$ 这是文本 效果: 这是文本 这是文本 1.2 行间公式 在公式两边各自加上两个美元符号即是行间公式: 这是文本 $$a^…

算法:2-3平衡树与B树的详细探讨

2-3树是最简单的B树,B树是B树的升级 B树的来源 为什么要有树 描述 1 - 多,N-M、层次等关系从最根本的原因来看,使用树结构是为了提升整体的效率:插入、删除、查找(索引),尤其是索引操作。因为相比于链表,…

MySQL官方教程及各平台的安装教程和配置详解入口

官方文档入口: https://dev.mysql.com/doc/ 一般选择MySQL服务器版本入口: https://dev.mysql.com/doc/refman/en/ 在右侧有版本选择: 比如安装教程的入口: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/installing.html 还有很多官…

torch.nn模块 池化层

以上一篇中的图像卷积后的结果为例,对其进行最大值池化、平均值池化与自适应平均值池化 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image ##PIL包读取图像数据##读取图像 转化为灰度图像 转化为nu…

Pytorch 深度学习入门与实践 第二章 pytorch快速入门 (1)

python常用库及模块 (1)文件管理的相关库 os:该模块为操作系统接口模块,提供了一些方便使用操作系统的相关功能函数,在读写文件时比较方便。 (2)时间和日期 time:该模块为时间的访问和转换模块&#xff…

深度学习入门之im2col函数的实现

此篇博客为作者对《深度学习入门——基于Python的理论和实现》一书中的im2col函数的笔记 1 学习该函数前需要具备什么知识? 需要了解卷积的相关知识 2 im2col函数的作用(为什么要使用im2co函数)? 卷积运算需要好几层for语句,这样实现麻烦,而且numpy中存在使用for语句…

【数字图像处理】【Matlab】【实验一】图像处理基本操作

author:zox 实验环境:Matlab2019a 图像处理基本操作 一、实验目的二、实验题目三、实验内容3.1 相关知识1.图像分类2.RGB图像如何转换为灰度图像3.RGB图像如何转换为黑白图像4.代数运算5.实验中直接使用的函数 3.2 实验代码【主函数:sy1.m】【…

池化层:最大池化MaxPool、平均池化AvgPool、自适应池化AdaptiveMaxPool区别--基于pytorch框架

文章目录 MaxPool2d最大池化AvgPool2d平均池化AdaptiveAvgPool2d自适应平均池化 池化操作的一个重要的目的就是对卷积后得到的特征进行进一步处理,池化层可以起到对数据进一步浓缩的效果,从而缓解计算时内存的压力。 在pytoch中提供很多池化的类&#xf…

Numpy入门之数据类型及数组创建

Numpy入门之数据类型及数组创建 下面我将通过一系列例子来介绍Numpy的数据类型及numpy数组的创建。 数据类型 基础数据类型 Python 原生的数据类型相对较少, bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而,对于科学计算,…

MySQL中的两种存储引擎MyISAM和Innodb

本文目录: 1、概述 2、MyISAM 3、Innodb 4、对比 5、总结 1、概述 数据库存储引擎是数据库底层软件组件,数据库管理系统使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用…

杭电计算机组成原理课程设计-实验十三-实现R-I-J型指令的CPU设计实验

R-I-J CPU 设计实验 实验内容实验原理汇编指令与.coe文件功能模块说明逻辑引脚图仿真时序波形图(以beq-J组合为例)R-I CPU 完整代码测试用例代码探索与思考(非标准答案) 实验内容 设计一个MIPS单周期R-I-J-CPU 实验原理 实验流…

pytorch学习笔记——2.4torch.nn模块简介

前言 torch.nn模块包含torch为我们准备好的各种层,方便我们调用以构建网络。我们主要介绍卷积层、池化层、激活函数层、循环层、全连接层等的相关使用方法。 一、卷积层 卷积可以看作是输入与卷积核之间的内积运算,是两个实值函数之间的一种数学运算。在…

神经网络与深度学习第三周总结

深度学习网络 在深度学习网络中,我们通常需要设计一盒模型的损失函数来约束训练过程。模型的训练不是漫无目的的,而是朝着最小化损失函数的方向去训练,通常使用的算法是随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD&#xff09…

casa天文软件全代码记录

最近的工作使用casa的频率不少,但是我经常写了代码或者弄好的脚本想要复用找起来很麻烦。我想记录一下成图所有使用过的东西,到时候我复用起来比较方便。 首先放一个doc的文档,当你知道什么代码可以实现什么功能之后,就可以自己搜…

SMART-AM40使用armbian的基本debian环境安装xfce4桌面

SMART-AM40使用armbian的基本debian环境安装xfce4桌面 系统环境 系统镜像:Armbian_24.11.0_rockchip_smart-am40_bookworm_6.1.114_server_2024.11.01.img 本文默认读者有一些基本的操作技能,比如通过MobaXterm使用ssh,使用vnc远程桌面&…

MyIM2006开发报告1:概要

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【Android】【移动应用开发】APP案列

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