VitisAI-04-PetaLinux Flow
本文承接VitisAI-03-Vivado Flow，介绍使用Xilinx的PetaLinux工具将Vivado生成的design_1_wrapper.xsa文件创建PetaLinux并编译生成Linux镜像和rootfs的过程
创建PetaLinux工程首先运行PetaLinux的环境变量脚本
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Arm Cortex-M 高效神经网络计算
本文源自ARM CMSIS-NN项目的一篇论文”CMSIS-NN: Efficient Neural Network Kernels for Arm Cortex-M CPUs”。CMSIS-NN是一种高效的内核，用于将最大化性能和最小化内存占用的神经网络应用于Arm Cortex-M处理器上。基于
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DIP-boxfilter快速窗口求和
在很多图像处理任务中，需要对局部图像数据进行窗口运算，许多运算都需要获得局部区域像素的均值和方差，这些计算都离不开求和运算。我在研究引导滤波时，发现何凯明在其提供的引导滤波matlab参考代码中，使用了boxfilter的快速计算方法，能够以$O(1)$的时间复杂度对矩阵进行局部快速求和运算
本文对
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VitisAI-03-Vivado Flow
从本文开始，将正式介绍VitisAI的工作流程。第一个流程就是Vivado Flow，在Vivado开发环境中创建一个硬件平台，最终的输出是xxx.xsa硬件描述文件，为后续的PetaLinux和Vitis提供基础。Vivado中的大部分的内容都是在Block Design中完成的，核心目标是创建一
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Secondary Program Loader(SPL)
SPL在uboot的启动过程中是一个非常重要的概念，在uboot的启动相关代码中，可以看到很多与SPL相关判断和处理，了解SPL对于理解CPU以及整个系统的启动过程是很有帮助的。本文主要对以下内容进行介绍
什么是SPL，为什么需要SPL？
SPL在uboot编译层面是如何设计的？
启动过程中S
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VS+CUDA开发环境搭建
本文介绍在Windows环境下，如何搭建Visual Studio + CUDA的开发环境
首先需要安装好Visual Studio 2015/2017/2019
CUDA版本确定在选择cuda安装时，cuda的版本需要和显卡型号对应算力进行匹配，例如GeForce GT 730算力为3.5。如何查
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HDR-曝光融合(Exposure Fusion)
Tom Mertens、Jan Kautz等人在”Exposure Fusion”这篇paper中提出了一种简单有效的曝光融合方法，通过将一组不同曝光的图像序列进行直接融合得到一副高质量图像，而不需要先将这些图像序列转化为HDR。传统的HDR做法采用多重曝光获得图像序列，需要将其转换为辐照度估计的r
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VitisAI-02-环境与资源
在第一篇文章”VitisAI-01-Overview”中，我简要介绍了什么是VitisAI、VitisAI相关的的技术栈、我的开发环境是什么样的以及需要安装下载哪些资源。本文对我的开发环境以及所需资源的下载安装进行一个更为详细的说明
环境介绍我使用的台式机操作系统是Windows11，我采用的是在虚
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Python从PDF提取图片
阅读PDF格式的论文或者一些书籍时，经常希望将PDF文件中的图片提取出来，市面上有些PDF格式转换的工具可以做到，但是很多都要收费。通过Python的pymupdf库可以完成该功能
安装pymupdf
1pip install pymupdf
这里要注意的是安装的库是pymupdf，但是实际使用的是
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