NXP LS1021A 芯片技术规格

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"LS1021A是NXP公司的一款基于Arm Cortex-A7架构的微处理器芯片，具有高性能和低功耗的特点。该芯片包含了两个核心，每个核心都集成了32KB的L1指令缓存和32KB的L1数据缓存，均带有ECC保护，确保数据的完整性。此外，每个核心还配备有NEON协处理器，用于加速多媒体和信号处理任务，以及浮点单元（FPU）支持浮点运算。LS1021A还整合了QorIQ Trust Architecture和Arm TrustZone技术，提供安全的执行环境。 该芯片内置了一个512KB的统一I/D L2缓存，同样具备ECC保护。其采用层次化的互联结构，通过一个128位AMBA4 ACE主端口连接到CCI-400互连，保证了高速的数据传输和一致性。 在内存方面，LS1021A支持8/16/32位的DDR3L/DDR4 SDRAM控制器，提供ECC和交错支持，增强了数据存储的可靠性和效率。网络功能强大，内置VeTSEC以太网复合体，可支持最多3个千兆以太网接口，兼容MII、RMII、RGMII和SGMII接口，并支持QoS、无损流控和IEEE 1588时间同步协议。 此外，LS1021A还配备了高速外设接口，包括两个PCI Express Gen2控制器，一个Serial ATA 3.0控制器（支持SATA 1.5、3.0、6.0 Gbps速度），以及两个支持1000Mbps速率的SGMII接口。对于音频处理，LS1021A集成了一块音频模块，提供了四个同步音频接口（SAI），支持I2S、AC97和Codec/DSP接口，以及Sony/Philips Digital Interconnect Format (S/PDIF)接口，满足多媒体应用的需求。 LS1021A是一款高度集成的微处理器，适用于需要高效能计算、网络通信、存储和多媒体处理能力的应用场景，如工业自动化、网络安全设备、嵌入式系统等。"

QorIQ Data Path Acceleration Architecture (DPAA) Reference Manual.pdf

2021-03-04 上传
QorIQ Data Path Acceleration Architecture (DPAA) Reference Manual

LS1043ADPAARM.pdf

2020-05-23 上传
QorIQ LS1043A Data Path Acceleration Architecture (DPAA) Reference Manual Supports LS1023A LS1043A

LS2088 reference menufacture

2018-09-29 上传
该文档为恩质朴最新系列soc芯片手册，QorIQ® LS2系列处理器提供前所未有的性能和集成，为实现更智能、更强大的未来网络创造了条件。8核QorIQ LS2088A和4核LS2048A多核处理器配备Arm® Cortex®- A72内核，带有先进的高性能数据通路和网络外设接口，适用于网络、电信/数据通信、无线基础设施、军事和航空航天应用。。

检查n=eval(input('n=')) def black_hole_num(x): d=str(x) ls=list(d) ls1=ls.sort(reverse=True) ls2=ls.sort(reverse=False) a=''.join(ls1) b=''.join(ls2) c==a-b if c==x: return True else: return False for i in range(0,n+1): if black_hole_num(i): print(i)

2023-06-07 上传
1. 在第4行，您使用了`ls1=ls.sort(reverse=True)` 和 `ls2=ls.sort(reverse=False)`，这两个语句的返回值都是None，因为sort()方法是对原列表进行排序，而不是返回一个新的列表。您可以改为`ls1=sorted(ls,reverse=...

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.ls.mybatis.mapper.parameterMapper.getAllUser

2023-12-21 上传
根据提供的引用内容，出现... <select id="getAllUser" resultType="com.ls.mybatis.model.User"> SELECT * FROM users ``` 请注意，上述示例中的Mapper接口方法名和Mapper XML文件中的绑定语句ID必须完全匹配。

使用ls(all.names = TRUE)，只看到了character(0)

2023-07-15 上传
如果在RGui中使用`ls(all.names = TRUE)`命令后只看到了`character(0)`，这表示当前环境中没有任何对象存在。 可能的原因是您尚未定义任何变量、函数或其他对象。您可以尝试创建一个变量并再次运行`ls(all.names = ...

sn74hc573a.pdf

2023-11-23 上传
2. 高电流三态输出直接驱动总线或驱动多达15个LSTTL负载。 3. 低功耗：最大80µA ICC，典型值为21ns，±6mA输出驱动（电压为5V时）。 4. 低输入电流：1µA（最大值）。 5. 总线结构引脚分配。 6. 应用包括缓冲寄存器...

ls=[56,26,35,18,91,44,18,73,21,67] print('ls='.format(ls)) p=0 for i in range(0,len(ls)): if ls.pop(p)<ls.pop(i): p+=1 print('最小数为ls[{}]={}'.format(p,ls.pop(p)))

2023-05-15 上传
new_ls = ls.copy() # 复制一份原列表 p = 0 for i in range(0,len(ls)): if new_ls[p] > new_ls[i]: # 比较运算符应该是> p = i print('最小数为ls[{}]={}'.format(p,new_ls[p])) ``` 输出结果为：最小数为ls...

set.seed(0) n = 50 p = 30 x = matrix(rnorm(n*p),nrow=n) bstar = c(runif(30,0.5,1)) mu = as.numeric(x%*%bstar) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) hist(bstar,breaks=30,col="gray",main="", xlab="True coefficients") library(MASS) set.seed(1) R = 100 nlam = 60 lam = seq(0,25,length=nlam) fit.ls = matrix(0,R,n) fit.rid = array(0,dim=c(R,nlam,n)) err.ls = numeric(R) err.rid = matrix(0,R,nlam) for (i in 1:R) { cat(c(i,", ")) y = mu + rnorm(n) ynew = mu + rnorm(n) a = lm(y~x+0) bls = coef(a) fit.ls[i,] = x%*%bls err.ls[i] = mean((ynew-fit.ls[i,])^2) aa = lm.ridge(y~x+0,lambda=lam) brid = coef(aa) fit.rid[i,,] = brid%*%t(x) err.rid[i,] = rowMeans(scale(fit.rid[i,,],center=ynew,scale=F)^2) } aveerr.ls = mean(err.ls) aveerr.rid = colMeans(err.rid) bias.ls = sum((colMeans(fit.ls)-mu)^2)/n var.ls = sum(apply(fit.ls,2,var))/n bias.rid = rowSums(scale(apply(fit.rid,2:3,mean),center=mu,scale=F)^2)/n var.rid = rowSums(apply(fit.rid,2:3,var))/n mse.ls = bias.ls + var.ls mse.rid = bias.rid + var.rid prederr.ls = mse.ls + 1 prederr.rid = mse.rid + 1 bias.ls var.ls p/n prederr.ls aveerr.ls cbind(prederr.rid,aveerr.rid) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,prederr.rid,type="l", xlab="Amount of shrinkage",ylab="Prediction error") abline(h=prederr.ls,lty=2) text(c(1,24),c(1.48,1.48),c("Low","High")) legend("topleft",lty=c(2,1), legend=c("Linear regression","Ridge regression")) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,mse.rid,type="l",ylim=c(0,max(mse.rid)), xlab=expression(paste(lambda)),ylab="") lines(lam,bias.rid,col="red") lines(lam,var.rid,col="blue") abline(h=mse.ls,lty=2) legend("bottomright",lty=c(2,1,1,1), legend=c("Linear MSE","Ridge MSE","Ridge Bias^2","Ridge Var"), col=c("black","black","red","blue")) 为每句代码加上注释解释

2023-05-23 上传
mse.ls = bias.ls + var.ls mse.rid = bias.rid + var.rid prederr.ls = mse.ls + 1 prederr.rid = mse.rid + 1 # 输出偏差、方差和自由度调整的预测误差 bias.ls var.ls p/n prederr.ls aveerr.ls cbind...

for i in $(ls D/.mp3); do ffmpeg -i 'C/'$(ls C/.mp4 | head -n $n) -i $i -map 0:v -map 1:a -c copy -shortest $(ls C/*.mp4 | head -n $n | sed 's/C///g' | sed 's/.mp4/_.mp4/g'); n=$((n+1)); done 把这个代码分行

2023-02-21 上传
for i in $(ls D/.mp3);... ffmpeg -i C/$(ls C/.mp4 | head -n $n) -i $i -map 0:v -map 1:a -c copy -shortest $(ls C/*.mp4 | head -n $n | sed s/C///g | sed s/.mp4/_.mp4/g) n=$((n 1)) done
刘拉沙
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