技术

提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家

图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度，使得其中的人物或者事物更加明显，有利于后边的识别等处理。本章介绍几个传统的图像增强算法，并给出matlab实现代码，看一看不同算法的实现效果，最后再介绍一下深度学习在图像增强上的应用

本人有过多年用FPGA做图像处理的经验，在此也谈一下自己的看法。用FPGA做图像处理最关键的一点优势就是：FPGA能进行实时流水线运算，能达到最高的实时性。因此在一些对实时性要求非常高的应用领域，做图像处理基本就只能用FPGA。例如在一些分选设备中图像处理基本上用的都是FPGA

自80年代初引入模拟蜂窝网络以来，蜂窝通信已有了长足发展。如今，随着市场由4G向5G网络解决方案迁移，蜂窝通信行业正在为实现更快数据传输速度、更低延迟以及容量、用户密度和可靠性的巨大飞跃奠定基础。例如，5G不仅可以提高数据速率（100倍）和网络容量（10倍）

带宽是影响FPGA加速器的重要因素，因为大量的并行计算对数据量要求很大。如果加速器对数据的访问是不规则的，那么cache miss就会大大影响加速器性能。这篇来自FPGA2019会议的报告，向我们展示了如何来更好的处理cache miss问题，提高对缓存的利用率以及提高加速器效率

本文简要描述基于FPGA和万兆网的GigE Vison IP设计方案。GigE Vison协议基于普通的以太网物理链路，运行在UDP协议层之上，包含控制协议GVCP和数据流协议GVSP两大部分，整个层次结构如下图1所示

从 Vivado 2019.1 版本开始，Vivado 综合引擎就已经可以支持增量流程了。这使用户能够在设计变化较小时减少总的综合运行时间。在我们开始讨论增量综合之前，我们先来讨论一下一些重要的概念，以便能够更好地理解该流程。

24 个让 Python 加速的好方法

图像处理简而言之就是对图像进行操作从而得到自己想要的结果，它是一个非常广义的概念，包含图像增强、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别、计算机视觉等N多个应用方向。这些应用技术有许多在本质上是相通的，但是不同应用领域的关注点往往是不同的

前几天聊天聊到在Linux系统下调用SDK的gnu交叉编译工具链的问题，Panda同学是这么做的，简单写几句分享一下。按照正常套路，我们会专门下载第三方交叉编译工具链进行Xilinx器件的Linux开发