NightFury

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# A Low Power and Low Latency FPGA-Based Spiking Neural Network Accelerator # 摘要 翻译自 ChatGPT： 脉冲神经网络（SNNs），被称为神经网络的第三代，因其生物合理性和类似大脑的特征而著名。最近的努力进一步展示了 SNN...

# Efficient Hardware Acceleration of Sparsely Active Convolutional Spiking Neural Networks # 摘要 翻译自 ChatGPT： 脉冲神经网络（SNNs）以事件驱动方式进行计算，以实现比标准神经网络更高效的计算。在 SNNs 中，神经元的输出不是编码为实值激活，而是编码为二进制脉冲序列。使用 SNNs...

# StreamFifo import spinal.core._import spinal.lib._import scala.language.postfixOpstrait StreamReuseFifoInterface[T <: Data]{ def push : Stream[T] def pop : Stream[T] def pushOccupancy : UInt def popOccupancy : UInt}object StreamReuseFifo{ def apply[T <:...

# Memory Layout Analysis # Voltage Membrane Total=Co×Hv×WvTotal=Co \times H_v \times W_v Total=Co×Hv​×Wv​ Burst=HkBurst=H_k Burst=Hk​ # Kernel Weight Total=Co×Ci×Hk×WkTotal=Co \times Ci \times H_k \times W_k Total=Co×Ci×Hk​×Wk​ Burst=Ci×S×Hk×WkBurst=Ci \times S \times H_k...

网上大部分教程都是将 Hexo 部署到 GitHub Pages 上面，本文主要介绍如何部署到 VPS。 VPS 环境：Ubuntu 18.04。 # 准备工作 网上流传的武功秘籍分为两种： 将 Hexo 项目上传到 VPS 上面后执行 hexo server ，之后配置 Nginx 反向代理，让域名指向 http://localhost:4000。 将 Hexo 在本地通过 hexo generate 生成静态文件，在通过 hexo deploy 部署到 VPS 上面，使用 Nginx 直接做 Web...

# 实验环境 操作系统：Ubuntu 18.04 Nginx：1.20.1 PHP：7.2.24 PHP-fpm：php7.2-fpm # 实验步骤 # 安装程序包与依赖 # 安装程序包sudo apt-get install php7.2sudo apt-get install php7.2-fpmsudo apt-get install nginx# 安装常用依赖sudo apt-get install php-jsonsudo apt-get install php-curlsudo apt-get install php-hashsudo apt-get install...

# Hexo 中插入图片的方案 第一次使用 Hexo，对于 Markdown 中图片的处理不是很了解。由于 Markdown 中插入的图片多为本地或者网络链接的形式，而经过 Hexo 编译后，网页是不可能获取到本地图片，因此往往需要做额外的处理，经了解有以下几种方案： 使用网络链接。这需要网上资源有你需要的图片，或者使用图床等手动上传，但该方法由于图片掌握在他人手上并不稳定 / 安全，因此果断抛弃。 使用 base64 编码的方案。因为 Markdown 最后都会生成 html，因此可以将原本的  这种写法改成...

# sbt 文件迁移 sbt 原来的缓存路径为 C:\Users\{Your User Name}\AppData\Local ，里面包含了 .sbt 和 .ivy2 文件夹，在这里我将其迁移至 D:\sbt 路径下 # IntelliJ IDEA 打开 IntelliJ IDEA，依次点击 File - Settings - Build, Execution, Deployment - sbt ，在 VM parameters...

# s2mPipe # 关键点 self.ready 为 s2mPipe.ready 打一拍，rValid 和 rData 用于寄存输入 valid 和 payload 避免气泡。 # 开敲 如果有寄存数据，输出寄存数据；如果没有寄存数据，寄存数据 or 直接输出（视输出 ready 决定） val rData = RegNextWhen(self.payload, self.fire & ~s2mPipe.fire)val rValid = RegInit(False) setWhen(self.fire) clearWhen(s2mPipe.fire)val rReady...