关于机器学习模型的可解释性算法
guanxiao_505740 在 周一, 01/24/2022 - 09:55 提交
本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术。
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FPGA下游应用场景广泛,需求稳健增长,未来在5G、AI、数据中心、自动驾驶等高算力需求推动下,FPGA芯片市场需求量增长具确定性
我已将我的设计迁移到更新版本的 Vivado 工具。当我在 SDK 中调试时,调试器显示的是汇编代码,而不是 C 或 C++。为什么会出现这种情况?
MPSoC的以太网控制器,支持配置4个MAC地址。如果以太网包的目的MAC地址与这4个MAC地址中的任何一个相同,都会接收。
在此次疫情防控中,AI、大数据、5G、云网络的运用可谓是“多点开花”。我们迫切的想要知道,在新冠“战役”的背后,FPGA发挥了什么作用?
本文仅对UG471 第3章《Advanced SelectIO Logic Resources》部分进行翻译和学习解读
赛灵思白皮书 WP526《可编程能力在新一代安全设备中的重要性》,探讨了多种防火墙架构,以及将赛灵思自适应器件的灵活性、可配置性及其 IP 和工具产品相结合,从而显著体提升安全处理性能。
如果是FPGA背景的,猛一看到GStreamer一头雾水,且慢我们拆解一下就没那么难理解了。
为了对器件的闪存进行编程,必须使用 Vivado/Vivado Lab 或 SDK/Vitis 应用程序。每个选项都有不同的设置过程和编程命令。
我们在使用Vivado创建工程时,每次都需要选择相关的板卡器件,比较麻烦,这篇文章就教你怎么创建属于自己的板卡文件,在创建工程时就可以像官方板卡一样在板卡列表里选择。