__author__=“ila”

时间: 2024-06-15 21:09:06 浏览: 96
__author__=“ila”是Python代码中的一个特殊变量,用于指定代码的作者。它通常出现在Python脚本的顶部,用于标识代码的作者身份。这个变量的值可以是任何字符串,表示代码的作者姓名或者用户名。 相关问题: 1. Python中的__author__变量有什么作用? 2. 除了__author__,还有哪些特殊变量可以在Python代码中使用? 3. 如何在Python代码中添加__author__变量?
相关问题

u_r429_ila : xil_defaultlib.r429_ila

C知道: 这是一个看起来像是Xilinx Vivado工具生成的综合库的文件路径。xil_defaultlib.r429_ila代表了一个综合库,其中的r429_ila是库中的一个模块或实例的名称。这个文件可能包含一些硬件描述语言(HDL)代码,用于实现特定的逻辑功能。它可能是用于FPGA设计或数字电路设计的一部分。不过,具体的功能和用途需要根据上下文和具体情况来确定。如果您有更多的相关信息或问题,请告诉我,我会尽力帮助您!

【vivado】ILA调试报错 The debug hub core was not detected 以及 Data read from hw_ila [hw_ila_1] is corrupted...

这种错误通常是由于以下原因之一导致的: 1. 未正确连接调试接口:请确保正确连接调试接口,并在使用ILA前进行硬件调试。 2. 未正确配置调试IP核:请确保正确配置了调试IP核并生成了比特流文件。 3. 调试IP核版本不兼容:请确保调试IP核版本与Vivado版本兼容,并尝试更新调试IP核版本。 4. 设计中存在错误:请检查设计中是否存在错误,并尝试进行修复。 对于报错 "Data read from hw_ila [hw_ila_1] is corrupted",一般是由于存储数据的缓存区大小不够导致的。可以尝试增加缓存区大小,或者减小采样率以降低数据传输速率,以解决此问题。

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这段代码设计了一个怎样的滤波器reg [15:0] data_out; reg[7:0] delay_pipeline1= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline2= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline3= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline4= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline5= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline6= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline7= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline8= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline9= 8'b0 ; always@(posedge clk_sample) begin delay_pipeline1 <= ad_data ; delay_pipeline2 <= delay_pipeline1 ; delay_pipeline3 <= delay_pipeline2 ; delay_pipeline4 <= delay_pipeline3 ; delay_pipeline5 <= delay_pipeline4 ; delay_pipeline6 <= delay_pipeline5 ; delay_pipeline7 <= delay_pipeline6 ; delay_pipeline8 <=delay_pipeline7 ; delay_pipeline9<= delay_pipeline8 ; end wire[7:0] coeff1 = 8'd7; wire[7:0] coeff2 = 8'd5; wire[7:0] coeff3 = 8'd51; wire[7:0] coeff4 = 8'd135; wire[7:0] coeff5 = 8'd179; wire[7:0] coeff6 = 8'd135; wire[7:0] coeff7 = 8'd51; wire[7:0] coeff8 = 8'd5; wire[7:0] coeff9 = 8'd7; reg signed [16:0] multi_data1=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data2=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data3=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data4=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data5=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data6=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data7=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data8=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data9=17'b0 ; always@(posedge clk_sample) begin multi_data1 <= delay_pipeline1*coeff1 ; multi_data2 <= delay_pipeline2*coeff2 ; multi_data3 <= delay_pipeline3*coeff3 ; multi_data4 <= delay_pipeline4*coeff4 ; multi_data5 <= delay_pipeline5*coeff5 ; multi_data6 <= delay_pipeline6*coeff6 ; multi_data7 <= delay_pipeline7*coeff7; multi_data8 <= delay_pipeline8*coeff8; multi_data9 <= delay_pipeline9*coeff9 ; data_out <= multi_data1 + multi_data2 + multi_data3 + multi_data4 +multi_data5 + multi_data6 + multi_data7 + multi_data8 + multi_data9 ; end ila_0 ila_1( .clk(clk), .probe0(ad_clk), .probe1(data_out), .probe2(ad_data) ); endmodule

zip
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行

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