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在论坛上遇到在高层次综合工具中调用视觉库遇到的大多数问题都和 opencv 库以及Xilinx Vision 库的安装路径有关，如今 Vitis HLS 2020.1 之后的版本都不再提供OpenCV 的预编译库，就更需要开发者们将各自工作环境中的库路径，环境变量都设置好。希望这篇博文能给大家调用 Vitis Vision Library 提供向导，提升效率。

Xilinx拥有非常广泛的产品组合，涉及非常多的细分市场，并提供了各种各样的部署方法，因此对于刚接触FPGA的新手来说，可能很难了解“全局”。

Xilinx为MPSoC支持4种libMali的backend: X11, Wayland/GBM, Fbdev, Headless-EGL。QT支持4种plugin(插件)或者backend，FB，X11，Wayland，eglfs。对不同的plugin(插件)或者backend，QT应用层是一样的。

随着云计算的兴起，越来越多的计算被部署到云端来执行，数据中心的运营模式逐渐云化，从接入模式来看，当前部署的云计算主要分为公有云、私有云和混合云。私有云主要是单位或者个人使用的云计算资源，不对外提供，因此可以不兼容传统以太网，在诸如高性能的分布式计算应用场景下有较好的应用前景

这项工作是由加州州立理工大学波莫纳分校、C3SR的产学合作课程设计项目。该项目的目标是创建一个通用的运动控制器，与任何运动控制系统或设备兼容，解决工业和开源运动控制器中的问题，同时也相对便宜，易于对创作者群体进行扩展。

在 FPGA 中，JTAG 管脚除了负责原始的芯片测试功能 (IEEE1149.1)，还主要用于下载和调试，比如ILA就是通过 JTAG 接口捕捉内部逻辑信号，送回 ISE 或 Vivado，并在界面上直接显示和控制。BSCANE2 其实就是实现这一内外沟通的关键核心模块，这部分实现对于用户来说是透明的。 那么如何利用BSCANE2 模块，构建用户自己的专用内部扫描链/功能链呢？

Xilinx 用两个 96 位独特器件标识符（称为器件 DNA）为每个 Zynq UltraScale+ 器件编程。一个 DNA 值位于可编程逻辑 (PL) 中，另一个 DNA 值位于处理系统 (PS) 中。这两个 DNA 值是不同的，但每个 DNA 都有以下属性及读取访问方法。

本文提供Ultra96 board相关文档下载（开发板介绍/原理图/硬件使用手册/参考设计等有用资源）

神经网络可以被归类为一组大致模仿人脑建模方式的算法，能够通过引入新数据来完成“学习”过程。因此，开发专用的“计算高效型”神经网络模型，会为机器学习带来诸多好处。

使用FPGA进行神经网络加速需要编译器的支持，因为一个复杂的神经网络会产生大量的指令，手写指令不能满足通用化要求，费时又费力。编译器依据神经网络的图结构，产生硬件可执行指令序列。从广义上讲，编译器包括了前端和后端，前端主要实现从tensorflow等深度学习框架描述的网络结构形式到新表示的转化