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本次暑期学校，有许多优秀作品都与游戏有关。接下来，就让我们一起来看看这些有趣的“小游戏”吧！所有项目均已开源，github链接已经附上。只要根据要求设置环境，你也可以尝试这些游戏！感兴趣的读者们一定要试试哟！

此调试过程亦适用于10G, 25G, 40G, 50G, 100G以太网IP核，每个IP可能会有些细节上的不同，但整个自协商和LinkTraining过程是类似的，可以作为参考。如果是40G/50G, 100G以太网，选的是多通道的IP，务必保证两端的通道0是正确对接上的，因为在做自协商的时候，以太网只使用通道0，其它通道需在自协商完成后再加入工作。

FPAG在摄像头和激光雷达领域应用广泛。所以FPGA的前景是十分可观的。本文可以帮助大家大概了解FPGA工程师的面试时的热门问题，让大家在面试的时候能提前有所准备，找到理想的工作。

在前面的章节中，我们用了很多Tcl的指令，但有些指令并没有把所有的参数多列出来解释，这一节，我们就把约束中的Tcl指令详细讲一下。

文档Using Cryptography in Zynq UltraScale MPSoC提供了在Linux用户态使用MPSoC AES 加速器的例子。如果要使用Device key或者PUF key，需要使用Xilinx Linux 2020.1。Xilinx Linux 2020.1增加了选择密钥类型的功能。

本项目主要设计了一个手写体数学公式的计算器，其主要功能包括：首先从USB摄像头或者SD卡上存储的图片数据获取图像的输入，随后在Arm核上将其转变为单通道灰度图像，然后根据像素阈值确定图像内可能存在数字或者数学符号的区域，并将该区域的像素点提取出来

相比于训练后量化方法，将量化过程插入到训练中可以弥补量化产生的误差，但是带来的问题可能是增加了训练的时间。在tansformer的量化实现中，我们采用了训练中量化的方法，在网络前向传输中，对权重等参数进行线性量化。

本篇博文主要讲解了动态更改 UltraScale/UltraScale+ GTH/GTY 收发器线速率设置的方法。

在FPGA程序设计的很多情形都会使用到AXI接口总线，以PCIe的XDMA应用为例，XDMA有两个AXI接口，分别是AXI4 Master类型接口和AXI-Lite Master类型接口，可通过M_AXI接口对数据进行读取操作，此时设计一个基于AXI-Slave接口的IP进行数据传输操作就非常的方便

MPSoC 为PL提供了96个GPIO，通过EMIO管脚链接到PL。普通PL设计，一般只会用到几个GPIO管脚。可以使用Vivado IPI中的Slice IP， 从其中分出指定数量的管脚。

Python是一种很棒的语言，语法简单，无需在代码中搜索分号。对于初学者来说，Python是入门最简单的语言之一。Python有大量的库支持，你还可以安装其他库来增加自己的编程经验。学了一阵子之后，你可能会觉得：为如此简单的操作写大量的代码有些令人困惑。

在ZCU106上，使用VCU TRD的MIPI的例子，可以从MIPI摄像头采取图像数据，并使用GStreamer推送到HDMI显示器上。

本案例主要基于DPU-PYNQ来实现一个常见的手势识别--石头剪刀布，目的是让大家了解如何使用DPU开发深度学习应用的整个流程。本案例分为三个部分：分别是PC模型训练、VitisAI模型编译、Edge模型部署三个部分。

通过之前的博文，我们已经学会了如何使用 Report QoR Assessment (RQA) 和 Report QoR Suggestions (RQS) 来改进总体设计分析以及设计的时序收敛体验。本篇博文将通过一个具体设计示例来演示如何在实现流程中将 RQA 与 RQS 结合使用。

MicroBlaze可以使用AXI BRAM存放数据和指令。有些客户软件很大，需要把AXI BRAM的空间做到最大。AXI BRAM底层是Block RAM或者Ultra RAM。器件的Block RAM或者Ultra RAM个数，决定了AXI BRAM的大小。在ZCU106单板上，有312个Block RAM，有96个Ultra RAM。客户需要1MB存储空间。

来自上海科技大学的SkrSkr队脱颖而出获得亚军。作品以2019年DAC-SDC的双料冠军iSmart3的开源方案为基础，进行了量化算法、加速器以及系统三个层级的优化，实现了速度x2.4，精度+1.5%，能效x1.4

Report QoR Assessment (RQA) 用于详述您的设计 QoR 目标实现的可能性。如果此命令返回的结果与您的期望不符，那么本篇博文包含了有关您可采取的后续行动的附加信息。本篇博文不仅适合首次使用这些命令的新用户，对于有经验的用户应该同样很实用。

在某些情况下，比如远程工作时，可能需要访问本地不可得的器件。本篇简介教程演示了如何共享并访问位于远程实验室内的开发板或归同事所有的开发板。

AI芯片优化主要有三个方面：算法优化，编译器优化以及硬件优化。算法优化减少的是神经网络的算力，它确定了神经网络部署实现效率的上限。编译器优化和硬件优化在确定了算力的基础上，尽量最大化硬件的计算和带宽性能。经历了一年多的理论学习，开始第一次神经网络算法优化的尝试。之所以从一个FPGA开发者转向算法的学习，有几个原因

ORB特征是一种图像识别、追踪和匹配中常用的特征，大名鼎鼎的ORB-SLAM就是使用的这一特征。它提取FAST特征点，并通过特征点附近的窗口矩计算特征点的方向，含方向的FAST特征也被称为oFAST特征。对提取到的oFAST特征，进一步计算BRIEF描述子。ORB特征包含了两部分，一是特征点位置，二是它的BRIEF 256位描述子