fsl

linux 下 交叉编译 libxml2 mqttlib

时光毁灭记忆、已成空白 提交于 2020-04-01 01:36:28
libxml2: 源码:ftp: //xmlsoft.org/libxml2/libxml2-git-snapshot.tar.gz export PATH=/opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi/bin/:$PATH ./configure --prefix=/opt/libxml2armchangyang/ CC=arm-fsl-linux-gnueabi-gcc CXX=arm-fsl-linux-gnueabi-g++ AS=arm-fsl-linux-gnueabi-as RANLIB=arm-fsl-linux-gnueabi-ranlib --without-zlib --without-python 提示 ./libtool中arm-fsl-linux-gnueabi-gcc 不可用 改为 ./configure --prefix=/opt/libxml2armchangyang/ CC=/opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi/bin/arm-fsl-linux-gnueabi-gcc CXX=/opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl

LPC55S69之时钟滴嗒

你说的曾经没有我的故事 提交于 2020-01-25 20:36:53
LPC55S69的时钟滴嗒要和睡眠模式一起使用,不能单独作为一个定时器来使用,否则不能进入中断。 也就是不能进入utick_callback_t cb。 void UTICK_SetTick(UTICK_Type *base, utick_mode_t mode, uint32_t count, utick_callback_t cb) 一、引脚。 随便设置一个输出的引脚。 点击 二、代码。 #include "fsl_debug_console.h" #include "board.h" #include "fsl_common.h" #include "fsl_utick.h" #include "fsl_gpio.h" #include "fsl_power.h" #include "pin_mux.h" #include <stdbool.h> void DelayInit(void) { // UTICK CLOCK=1MHz SYSCON->CLOCK_CTRL |= SYSCON_CLOCK_CTRL_FRO1MHZ_CLK_ENA_MASK | SYSCON_CLOCK_CTRL_FRO1MHZ_UTICK_ENA_MASK; UTICK_Init(UTICK0); } void DelayMs(uint32_t time) { UTICK_SetTick

综述论文“Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning”

左心房为你撑大大i 提交于 2020-01-18 03:57:11
该少样本学习综述发表于arXiv2019年5月13号。 摘要 :人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但缺乏从有限的示例中学习的能力。为了解决这个问题,提出了“少量样本学习”(FSL,Few-Shot Learning)。它可以用先验知识从受监督的经验有限的新任务中快速得出结论。为了全面了解FSL,本文进行了一项调查研究。首先澄清FSL的正式定义。其中不可靠的经验风险最小化是FSL的核心问题。基于采用先验知识处理核心问题的方式,将不同的FSL方法分为三个视角:数据使用先验知识来增强监督经验,模型通过先验知识来约束假设空间,算法使用先验知识来改变假设空间搜索最佳假设的参数。在这种统一的分类法下,本文对不同类别的利弊进行了详尽的讨论。最后,在问题设置、技术、应用和理论方面为FSL提出了可能的方向,为后续研究提供见识。 FSL例子: 设置比较: 从这三个角度比较FSL求解少量样本问题的方法: 基于各类方法的核心对FSL分类: 从数据角度看FSL方法的特性: 从模型角度看FSL的方法特性: 从算法角度看FSL方法的特性: 来源: CSDN 作者: 硅谷秋水 链接: https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/103966951

imx6开发环境搭建之yocto全记录(L4.1.15_2.0.0)

£可爱£侵袭症+ 提交于 2019-12-08 16:09:38
最近才开始玩imx6,本来是不打算搞yocto的,毕竟有官方渠道可以下载uboot和kernel(下面会说到),为什么要干这种吃力不讨好的事情?然而当我玩到了qt5移植的时候,却发现网上各种imx6移植qt5的方法都不好(移植都是成功的,包括OpenGL,然而却跑不了eglfs)。折腾了几天之后我就死心了,决定搭建yocto环境,记录如下: 1,准备搭建yocto环境。 1.1,安装ubuntu14.04LTS(千万记得一定要分配足够的硬盘空间,imx6官方推荐不少于120G): 1.1.1,32位或64位:我选择的是32位系统(缺点是qt官方没提供32系统的qt5.6及以上版本的安装环境)。 1.1.2,ubuntu版本:当然可以选择ubuntu12.04或者ubuntu16.04,选择ubuntu12.04的同学们要注意imx6的yocto环境要求的git版本最低是1.8.3的,而ubuntu12.04的git版本只能到1.7.9。怎么办?有个取巧的办法就是把ubuntu12.04的源临时换成14.04的源,只更新git(命令:sudo apt-get install git)后把源改回来以达到我们的目的(亲测可以在ubuntu12.04上完成yocto环境搭建)。 1.2,安装搭建yocto环境所需要的软件包,非root用户执行以下指令

Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning(从几个例子总结:关于少镜头学习的调查)

China☆狼群 提交于 2019-12-06 13:08:00
摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力。为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL)。利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来。为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究。我们首先要澄清对FSL的正式定义。进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核心问题。基于如何利用先验知识来处理核心问题,我们将不同的FSL方法分为三类:数据利用先验知识来增加监督经验,模型利用先验知识来约束假设空间,算法利用先验知识来改变对最优假设参数的搜索在假设空间里。在这种统一的分类法下,我们对不同类别的利弊进行了深入的讨论。最后,从问题设置、技术、应用和理论等方面提出了可行性研究方向,希望能为后续研究提供一些启示。 附加关键词和短语:少镜头学习、单镜头学习、低镜头学习、小样本学习、元学习、先验知识 1.简介 “机器能思考吗?这是1950年艾伦·图灵(Alan Turing)题为“计算机械与智能”的开创性论文中提出的问题。他说,“数字计算机背后的想法可以解释为,这些机器旨在执行任何可以由人类计算机完成的操作”。换句话说,机器的最终目标是和人类一样聪明。近年来,由于GPU等强大计算设备的出现,ImageNet等大规模数据集[26],CNN等先进模型和算法[64],人工智能加快了向人类靠拢的步伐,在许多领域击败了人类。举几个例子,AlphaGo[106

基于yocto编译powerpc架构的的demo板镜像

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 00:27:02
以下仅是我的个人随笔和工作记录: Installing the BSP 1. ==============Mount the ISO image : 2. ==============As a non-root user, install the Yocto: /mnt/cdrom/install There is no uninstall script. To uninstall Yocto you need to remove the <yotco_install_path>/QorIQ-SDK-V1.2-<version>- Setup Host Environment 1). cd <yocto_installation_path>/poky for examole: source ./fsl-setup-poky -m p5020ds -j 2 -t 2 source ./fsl-setup-poky -m mpc8572ds -j 2 -t 2 3.===============kernel configuration================: bitbake -c menuconfig virtual/kernel rebuild kernel: when need a new one (e.g.:last time error if no error don

Android P系统编译之使用PRODUCT_COPY_FILES拷贝文件或文件夹

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:43:01
Android开发中有一个常见的需求,就是把我们App开发的应用,拷贝到system/app目录下,当成一个系统级应用,然后一起打包升级。 Android系统编译生成目录:out\target\product<platform-name> Android编译mk文件目录:build\core 我是在build\core\envsetup.mk中进行修改的: 增加: # PRODUCT_COPY_FILES += device / fsl / imx8q / userdata / app : $ ( TARGET_OUT_APPS ) PRODUCT_COPY_FILES += $ ( call find - copy - subdir - files , * , device / fsl / imx8q / userdata / app , system / app ) PRODUCT_COPY_FILES += $ ( call find - copy - subdir - files , * , device / fsl / imx8q / userdata / priv - app , system / priv - app ) ifeq ( $ ( TARGET_IS_64_BIT ) , true ) # / system / lib always contains 32