积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(22)Python(22)

语言

全部英语(18)中文(简体)(4)

格式

全部PDF文档 PDF(22)
 
本次搜索耗时 0.429 秒,为您找到相关结果约 22 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • Python
  • 全部
  • 英语
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 1_当Python遇上FPGA_PYNQ开源项目的实践与体会_陆佳华

    Integrated Circuit Jack Kilby, 1958 Field Programmable Gate Array FPGA CLB DSP CLB RAM RAM CLB DSP CLB DSP CLB CLB CLB DSP CLB RAM RAM RAM RAM RAM RAM I/O I/O I/O I/O 5 Field Programmable
    0 码力 | 9 页 | 3.42 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 07 FPGA 助力Python加速计算 陈志勇

    Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈? Ø 传统的计算平台:基于通用处理器的架构,Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台:MCU,DSP,FPGA,GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算: Ø 嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统,它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 250 MHz 1 clock cycle = 250 MSPS 600 MHz 1 clock cycle = 600 MSPS C8 C128 126 loops needed to process samples FPGA 运行频率 DSP 运行频率 6 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 Ø 最核心技术:算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟,10ns Ø D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数
    0 码力 | 34 页 | 6.89 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 2_FPGA助力Python加速计算_陈志勇

    Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈? Ø 传统的计算平台:基于通用处理器的架构,Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台:MCU,DSP,FPGA,GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算: Ø 嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统,它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 250 MHz 1 clock cycle = 250 MSPS 600 MHz 1 clock cycle = 600 MSPS C8 C128 126 loops needed to process samples FPGA 运行频率 DSP 运行频率 6 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 Ø 最核心技术:算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟,10ns Ø D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数
    0 码力 | 33 页 | 8.99 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 FPGA助力Python加速计算 陈志勇

    Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈? ➢ 传统的计算平台:基于通用处理器的架构,Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台:MCU,DSP,FPGA,GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算: ➢ 嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统,它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 250 MHz 1 clock cycle = 250 MSPS 600 MHz 1 clock cycle = 600 MSPS C8 C128 126 loops needed to process samples FPGA 运行频率 DSP 运行频率 6 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 ➢ 最核心技术:算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 ➢ 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 ➢ DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 ➢ 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 ➢ 100M 时钟,10ns ➢ D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数
    0 码力 | 34 页 | 4.19 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 2.7.18

    looks in the environment variable AUDIODEV for a device to use. If not found, it falls back to /dev/dsp. mode is one of 'r' for read-only (record) access, 'w' for write-only (playback) access and 'rw' for The correspondence is obvious: for example, setfmt() corresponds to the SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl, and sync() to SNDCTL_DSP_SYNC (this can be useful when consulting the OSS documentation). If the underlying For example, (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) is equivalent to fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize()
    0 码力 | 1552 页 | 7.42 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 2.7.18

    looks in the environment variable AUDIODEV for a device to use. If not found, it falls back to /dev/dsp. mode is one of 'r' for read-only (record) access, 'w' for write-only (playback) access and 'rw' for The correspondence is obvious: for example, setfmt() corresponds to the SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl, and sync() to SNDCTL_DSP_SYNC (this can be useful when consulting the OSS documentation). If the underlying For example, (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) is equivalent to fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize()
    0 码力 | 1552 页 | 7.42 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 2.7.18

    looks in the environment variable AUDIODEV for a device to use. If not found, it falls back to /dev/dsp. mode is one of 'r' for read-only (record) access, 'w' for write-only (playback) access and 'rw' for The correspondence is obvious: for example, setfmt() corresponds to the SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl, and sync() to SNDCTL_DSP_SYNC (this can be useful when consulting the OSS documentation). If the underlying For example, (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) is equivalent to fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize()
    0 码力 | 1552 页 | 7.42 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.6.15

    looks in the environment variable AUDIODEV for a device to use. If not found, it falls back to /dev/dsp. mode is one of 'r' for read-only (record) access, 'w' for write-only (playback) access and 'rw' for The correspondence is obvious: for example, setfmt() corresponds to the SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl, and sync() to SNDCTL_DSP_SYNC (this can be useful when consulting the OSS documentation). If the underlying For example, (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) is equivalent to fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize()
    0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.6.15

    looks in the environment variable AUDIODEV for a device to use. If not found, it falls back to /dev/dsp. mode is one of 'r' for read-only (record) access, 'w' for write-only (playback) access and 'rw' for The correspondence is obvious: for example, setfmt() corresponds to the SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl, and sync() to SNDCTL_DSP_SYNC (this can be useful when consulting the OSS documentation). If the underlying For example, (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) is equivalent to fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize()
    0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.7.13

    些 音频专属的方法;完整的方法列表见下文。 device 是要使用的音频设备文件名。如果未指定,则此模块会先在环境变量 AUDIODEV 中查找要使 用的设备。如果未找到,它将回退为 /dev/dsp。 mode 可以为 'r' 表示只读(录音)访问,'w' 表示只写(回放)访问以及 'rw' 表示同时读写。由 于许多声卡在同一时间只允许单个进程打开录音机或播放器,因此好的做法是只根据活动的需要 语句中使用。 下 列 方 法 各 自 映 射 一 个 ioctl() 系 统 调 用。 对 应 关 系 很 明 显: 例 如,setfmt() 对 应 SNDCTL_DSP_SETFMT ioctl,而 sync() 对应 SNDCTL_DSP_SYNC (这在查阅 OSS 文档时很有用)。如果 下层的 ioctl() 失败,它们将引发OSError。 oss_audio_device.nonblock() 和speed() 的返回值相同)。 例如,: (fmt, channels, rate) = dsp.setparameters(fmt, channels, rate) 等价于 fmt = dsp.setfmt(fmt) channels = dsp.channels(channels) rate = dsp.rate(rate) oss_audio_device.bufsize() 返回硬件缓冲区的大小,以采样数表示。
    0 码力 | 1846 页 | 9.09 MB | 10 月前
    3
共 22 条
  • 1
  • 2
  • 3
前往
页
相关搜索词
Python遇上FPGAPYNQ开源项目实践体会陆佳华07助力加速计算陈志勇标准参考指南2.7183.6153.713
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩