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我接触到的每一块 FPGA Evaluation Board 上都配有以太网口,于是我总觉得以太网的协议一定要学。

加上疫情,学校的实验室居然不开!现在迫切的想验证一些图像算法,我可不想在狭隘的宿舍空间里给 FPGA 再接一块 VGA/HDMI 接口的显示器。于是,这是一篇探索利用以太网传输视频讯号,通过 PC 机来显示的文章。

本文使用的是 ZYNQ 器件,事实上,使用纯 Verilog 实现的以太网传输视频网上也找到了一些 demo,这应该是因为 UDP 传输使用 Verilog 更高效(不一定,但 Verilog 写 TCP 协议的至今都没有能普遍商用的解决方案),因为我使用的是 ZYNQ 器件,准确的说是PYNQ-Z2,以太网口在 PS 端,没法套用那些工程,于是就有了挖坑、踩坑、填坑的过程,就有了这篇博客,就有了新的 Github 的仓库。

Github Page: https://github.com/LeiWang1999/EthernetVideo

PS:求 Follow、Star、PR!QAQ

FPGAEthernet

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如何破解不联网的 IC 卡呢?本文以我就读的学校开水卡为例,只需要有一台装有Windows XP以上版本的电脑,再加上一些硬件和软件,你就可以使用该解决方案。

> 本教程仅供学习,请勿将本教程用于非法用途,因为 Crack 产生非法利益继而被学校处分的事情互联网上比比皆是。
NjtechCrack

五一节、一些好久没有见过面的弶港镇的小伙伴,邀请我去野外烧烤。

地点是黄海森林公园,和我一样大的初中同桌,开着车载我。

Friends

前言

二年级我在参加全国大学生集成电路创新创业大赛的时候,有幸见到了将 CNN 网络 Deploy 到 FPGA 的设计,在这之后我便一直想完成该设计。写下本文的时间是 2020 年 4 月份,三年级寒假刚开始,我便为了完成这项工作开始从头学起 Machine Learning 的理论基础,并且在了解过一些开源的 Verilog-CNN 的项目之后,一直存在着一些疑惑,但由于开发 FPGA 的设备都在校园,所以一直没有机会实践证实。

深度学习已被证明在包括图像分类(Image Classification),目标检测(Object Detection),自然语言处理(Natural Language Processing)等任务上能够取得相当不错的效果。现如今,大量的应用程序都配备了与之相关的深度学习算法,而人们使用这些应用程序甚至无法察觉到这种技术的存在。

目前看到过的将 CNN 网络 Deploy 到 FPGA 上的优秀项目是:CNN-FPGA

PytorchNeural Compression