50天学习FPGA第41天-PCIe的的介绍及使用

50天学习FPGA第41天-PCIe的的介绍及使用

目录

简介

配置过程


简介

XDMA是一种DMA/Bridge Subsystem for PCI Express IP,由Xilinx提供。

XDMA IP核设计使用Xilinx提供的DMASubsystem for PCI Express IP是一个高性能、可配置的适用于PCIE 2.0、PCIE 3.0的SG模式DMA,提供用户可选择的AXI4接口或者AXI4-Stream接口。一般情况下配置成AXI4接口可以加入到系统总线互联,适用于大数据量异步传输,通常情况都会使用到DDR,AXI4-Stream接口适用于低延迟数据流传输。XDMA是SGDMA,并非Block DMA,SG模式下,主机会把要传输的数据组成链表的形式,然后将链表首地址通过BAR传送给XDMA,XDMA会根据链表结构首地址依次完成链表所指定的传输任务

配置过程

本文以viado17.4为例,打开blockdesin 选择DMA/Bridge Subsystem for PCI Express

IP核添加后,如下图

Read more

014、文本到图像生成:CLIP引导与潜在对齐

一、从一次深夜调试说起 上周在复现一个文本到图像的生成实验时,遇到了一个典型问题:模型生成的图像看起来“还行”,但总感觉和输入文本差了那么点意思。比如输入“一只戴着墨镜的柴犬在沙滩上晒太阳”,出来的图像柴犬倒是像,但墨镜时有时无,沙滩背景也经常混入奇怪的植被。损失函数在下降,指标看着也正常,但就是不对劲。 这种“不对劲”往往不是模型结构的问题,而是文本和图像两个模态的“对齐”没做好。今天要聊的CLIP引导和潜在对齐,就是解决这个问题的关键思路。 二、CLIP为什么能成为“翻译官” CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)本身是一个多模态模型,它的训练方式很巧妙:让模型学会判断哪些文本和哪些图像是配对的。它不生成任何东西,只做“匹配判断”。这个特性让它成了文本和图像之间的一个高质量“翻译官”。 在扩散模型中引入CLIP,核心目的是用CLIP的跨模态理解能力,来约束图像生成过程,让生成的图像在语义上更贴近文本描述。这里常见的做法是在扩散过程的采样阶段,用CLIP的文本编码和图像编码计算相似度,作为额外的引导信号。 三、CLI

【数据结构与算法】希尔排序

【数据结构与算法】希尔排序

👨‍💻 关于作者:会编程的土豆 “不是因为看见希望才坚持,而是坚持了才看见希望。” 你好,我是会编程的土豆,一名热爱后端技术的Java学习者。 📚 正在更新中的专栏: * 《数据结构与算法》😊😊😊 * 《leetcode hot 100》🥰🥰🥰🤩🤩🤩 * 《数据库mysql》 💕作者简介:后端学习者 概念 希尔排序 = 插入排序 + 分组跳跃 它不是一次只和前面相邻的元素比,而是先隔着很远比,然后慢慢缩小距离,最后变成普通的插入排序 为什么需要希尔排序? 简单插入排序有个明显的软肋:当较小的数都堆在数组尾部时,排序效率会很低。因为插入排序每次只能交换相邻元素,要把尾部的小数挪到前面,需要一步一步“冒泡”过去,非常耗时。 看一下插入排序的代码: public static void insertionSort(int[] arr) { int len = arr.length; for (int i = 1; i <

每日两道力扣,day6

每日两道力扣,day6

每日两道力扣,day6 每日两道力扣,day6 每日两道力扣,今天是: 11. 盛最多水的容器 - 力扣(LeetCode) 15. 三数之和 - 力扣(LeetCode) 第一题:盛最多水的容器 11. 盛最多水的容器 - 力扣(LeetCode) 1.思路: 在写这个题之前,咱们需要了解一个经典原理——木桶效应。 显然,在相同底面积的情况下,木桶盛水的最大值,由最短的那块板决定。这个题很明显是双指针算法的应用场景。因为这个题目给出的是一个平面切割图,咱们定义left,right左右两个指针。底面积S = right - left。高度应是min(height[left],height[right]),所以体积v就是这二者的乘积。观察题目给的示例图,当height[left] <

Codex / OpenCode / Cursor / OpenClaw 对比指南

前提说明:这四个工具并不处于同一维度。Cursor 和 Codex 更接近“主开发工作台”,OpenCode 是“开源终端 Agent”,OpenClaw 则更像“把 Agent 接入聊天软件的网关”。因此在横向对比前,先明确各自定位,才不会拿错标尺。 核心定位速览 工具本质定位主要使用界面模型 / 生态策略最适合谁CodexOpenAI 原生编程 Agent / 自动化开发平台CLI 终端、本地环境、云端任务流以 OpenAI 模型体系为核心已深度使用 ChatGPT / OpenAI,希望 Agent 直接读写仓库、执行命令、跑自动化流程CursorAI 原生 IDE(编辑器中心)编辑器主界面 + 内置终端 + Diff 审查支持 OpenAI / Anthropic / Google 等多模型,切换灵活追求一体化开发体验,希望写码、