技术

记录《学会System Generator》系列的目的是为了熟练掌握Xilinx公司旗下System Generator产品的使用。本文是该系列的第一篇，主要介绍System Generator的基本知识以及软件的安装。

1. 概念
英文名：convolutional neural network

是一种前馈神经网络，即表明没有环路，普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度，也是前馈神经网络。

是深度学习结构的一种，是一种深度、前馈神经网络。

可以使用 BP 算法进行训练

AXI4-Stream协议是一种用来连接需要交换数据的两个部件的标准接口，它可以用于连接一个产生数据的主机和一个接受数据的从机。当然它也可以用于连接多个主机和从机。该协议支持多种数据流使用相同共享总线集合，允许构建类似于路由、宽窄总线、窄宽总线等更为普遍的互联。比较重要的信号线有：

ACLK: 时钟源,全局时钟信号。所有信号在ACLK信号上升沿采样。

开发环境 VirtualBox, Ubuntu 16.04 64 bit, Petalinux 2015.4

在VirtualBox中安装Ubuntu，用户名：xilinx-arm 密码：rootstep1: 与Win10共享文件问题（百度）

step2. apt-get更新源

运行apt-get update。

前言
FPGA的能耗比优于GPU，且设计自由度高，受到许多深度学习开发者的青睐。但是用HDL语言开发神经网络过于复杂，利用Xilinx公司的高层次综合工具vivado HLS开发RTL逻辑的IP核则可以降低开发难度。

前言
在上一次分析中，分析到了
HandoffAddress = LoadBootImage();

花了几天看完了FSBL的代码，在这里做个总结，分析一下zynq的启动过程。

众所周知，xilinx zynq 7000系列的芯片中包括两个部分，PS和PL，也就是FPGA的逻辑编程的部分跟嵌入式ARM的部分，ARM部分是双核的A9处理器。关于FPGA的部分在这里就不说了。其实说的简单点，可以吧这个芯片看成一个带有FPGA外设的ARM处理器，下面详细分析一下启动流程。

摘要： 还在为特征选择抓狂？这个工具了解一下！

特征选择，即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程，是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性，最重要的是会降低测试集的泛化性能。

Python中的lambda提供了对匿名函数的支持。使用lambda，我们可以实现函数编程，即将函数作为参数传递给其他函数。在Python中，lambda的作用可以从多个例子来理解：