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随着深度学习和5G的应用，对FPGA的功能要求越来越多。因此近几年FPGA大厂纷纷将自己的器件集成了更多的内核，比如赛灵思的zynq系列就集成了arm，GPU，PCIE，射频处理模块等等，用于满足各种各样的需求。

在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。那么，如何来生成这份文件呢？

本文通过分析一个中断例程来了解zynq中断执行过程

时钟使能电路是同步设计的基本电路。在很多设计中，虽然内部不同模块的处理速度不同，但由于这些时钟是同源的，可以将它们转化为单一时钟处理。

在本篇文章中，主要介绍3种跨时钟域处理的方法，这3种方法可以说是FPGA界最常用也最实用的方法，这三种方法包含了单bit和多bit数据的跨时钟域处理，学会这3招之后，对于FPGA相关的跨时钟域数据处理便可以手到擒来。

这篇论文来自作者韩松，是一篇经典的网络压缩论文，获得了ICLR2016最佳论文。它主要结合了剪枝，量化和霍夫曼编码的方法，将卷积神经网络的权重大大的压缩了，而且用于FPGA的部署。

在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。

组合逻辑可以得到两种常用的RTL 级描述方式。第一种是always 模块的触发事件为电平敏感信号列表；第二种就是用assign 关键字描述的数据流赋值语句。

在上一篇介绍了如何将高维度卷积核拆分成低维度小卷积核，从而降低计算量的方法。本篇介绍的也是采用了降维的思想来加速网络推理，但是数学上采用了不同的方法。而且这篇文章提出的方法可以加速深度网络，其在vgg-16上进行了实验，获得了4倍的加速效果，而在imageNet分类中top-5错误率仅有0.3%升高。

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中，我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。