本项目提供了一个完整的工程化Demo，演示如何将Rockchip官方RKNN Toolkit中的YOLOv5示例高效迁移到安卓应用环境。主要特性包括： 边缘计算优化：充分利用RK3588芯片的NPU加速能力，实现移动端实时目标检测 全流程实现：包含安卓JNI接口封装到前处理/后处理的解决方案 工程化适配：解决了RKNN模型在安卓环境的部署难题，提供可复用的代码框架 代码结构清晰，包含： 安卓JNI接口实现（C++） 示例APK源码（Java/Kotlin） 预编译的RKNN模型文件 本Demo适合希望了解以下技术的开发者： 边缘计算设备上的AI推理部署 Rockchip NPU的安卓开发实践 YOLOv5模型在移动端的优化实现 通过此项目，开发者可以快速掌握RK3588平台的AI应用开发流程，为产品级应用开发奠定基础。

内容概要：本文详细探讨了双目结构和单目结构光两种三维建模技术的特点和应用，并分别介绍了它们在C++、Python和Matlab三种编程语言中的GPU加速实现方式。对于双目结构，重点讲解了基于视差的深度计算方法，以及如何通过CUDA进行高效的并行计算。对于单目结构光，则强调了相位解算和投影仪标定的关键步骤。此外，还讨论了各种方法在实际应用中的优劣，特别是在工业检测和逆向工程领域的表现。 适合人群：从事三维建模、计算机视觉、机器学习等领域研究和技术开发的专业人士，特别是那些需要深入了解GPU加速技术的研究人员和开发者。 使用场景及目标：适用于需要高性能计算的三维建模项目，帮助用户选择最适合的技术栈和方法论，提高模型构建的速度和准确性。无论是快速原型验证还是生产环境部署，都能从中获得有价值的指导。 其他说明：文中提供了大量代码示例，涵盖从基本的数据处理到复杂的算法实现，为读者提供了一个全面的学习和参考资料库。同时提醒读者关注GPU加速过程中可能出现的数据传输瓶颈等问题。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL进行多孔介质中CO2羽流的两相流传热建模与仿真的全过程。首先讨论了物理场选择，强调了“多孔介质传热”和“达西定律”的结合使用。接着探讨了CO2在裂隙中的相变处理，推荐使用非等温流动耦合，并提供了密度表达式的简化版本。文中还提到了边界条件设置的关键点，如地热储层底部的压力出口而非速度出口，以及网格划分的方法，包括边界层网格的应用和自适应网格的优势。此外，文章深入讲解了传热耦合中的相变潜热处理、非平衡态传热选项的启用，以及调试过程中常见的数值稳定化技巧。最后，作者分享了一些实用的经验和技巧，如参数敏感性测试、时间步长的选择和GPU加速的应用。 适合人群：从事多孔介质传热研究、两相流仿真、地热系统建模的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂两相流传热建模和仿真的科研项目，旨在提高模型准确性、优化计算性能，确保仿真结果与实际情况相符。 其他说明：文章不仅提供了具体的建模步骤和技术细节，还分享了许多实践经验，帮助读者避开常见陷阱，提高建模成功率。

C++ OpenCV高级模板匹配框架源码：多形状ROI创建与并行加速定位计数分类系统,基于C++ OpenCV框架的智能模板匹配系统源码，支持多形状ROI创建与并行加速处理,C++ OpenCV模板匹配框架源码，包括有方向矩形ROI、圆形ROI、环形ROI创建模板，画笔可以对模板区域涂抹实现屏蔽或选取，c++ opencv开发的基于形状多模板多目标的模板匹配源码，可实现定位，计数，分类等等，定位精度可达亚像素级别，运行速度采用并行加速。 开发工具：qt(msvc2015) + opencv4.6，工具自备 ,C++; OpenCV; 模板匹配; 方向矩形ROI; 圆形ROI; 环形ROI; 画笔涂抹; 屏蔽选取; 定位精度; 亚像素级别; 并行加速; Qt(MSVC2015); OpenCV4.6。,基于OpenCV与Qt框架的亚像素级模板匹配框架源码

“fluent_edem流固三相耦合教学及代码二次开发——GPU加速仿真，真实模拟颗粒流体相互作用”,《fluent_edem流固耦合模拟：教学、代做与代码二次开发，多用途仿真软件及其高效计算》,fluent_edem流固耦合方面的教学或者代做或者代码二次开发，气液固三相耦合。 接口优化，计算速率大大提升。 模拟散体和颗粒材料的离散元法多用途仿真软件，支持GPU加速，与颗粒流软件PFC相比，具有友好的图形用户界面、更快的运算速度。 内容包括滑坡涌浪等颗粒流体耦合作用，考虑粒子碰撞，更加实际模拟真实场景。 ,fluent_edem;流固耦合教学/代做/代码开发;气液固三相耦合;接口优化;计算速率提升;离散元法仿真;GPU加速;滑坡涌浪模拟;粒子碰撞模拟;真实场景模拟,流固耦合与离散元法模拟教学及代码开发，提升计算速率及场景模拟效果。

在当前人工智能和深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已成为核心算法之一，尤其在图像识别与处理方面表现出色。YOLO（You Only Look Once）模型是一种先进的实时目标检测系统，能够快速准确地识别图像中的多个对象。然而，传统基于CPU和GPU的实现方式在处理能力、功耗以及延迟等方面存在局限性。为了克服这些挑战，研究者们开始探索基于FPGA（现场可编程门阵列）的解决方案，以期实现高性能、低功耗的CNN加速器。 FPGA是一种可以通过编程重新配置的半导体设备，它通过硬件描述语言来定义硬件逻辑功能，使得FPGA具备了极高的灵活性和效率。在深度学习加速领域，FPGA相较于传统CPU和GPU具有一定的优势，比如更低的功耗和更高的并行处理能力，使得FPGA成为加速深度学习模型的热门选择。 基于zynq7020平台的FPGA实现，提供了一个集成ARM处理器和FPGA逻辑单元的系统级芯片解决方案。zynq7020平台的灵活性使得可以将CNN的算法部分部署在FPGA逻辑上，而控制逻辑则运行在集成的ARM处理器上。这样的设计既可以保证算法的高效执行，又可以利用ARM处理器进行必要的控制和预处理工作。 本研究的目标是实现一个类YOLO的轻量级CNN加速器，并在zynq7020平台上进行了验证。轻量化设计意味着在保证检测准确率的前提下，减少模型的复杂性和计算量，这有利于降低功耗和提高处理速度。在实际应用中，该加速器能够有效执行物品检测和特定识别任务，为实时视频监控、智能交通和机器人视觉等领域提供了强有力的硬件支持。 文档列表中提到的“现场可编程门阵列是一种可重新配置”部分，强调了FPGA能够适应不同应用需求的特性。而“基于实现了类的轻量化的加速器为了方便直接基于”和“基于实现了类的轻量化的加速器为了方便直”等文件名片段，则暗示了本研究是直接针对某个具体的轻量级CNN模型进行实现和优化。 除了基本的CNN模型实现之外，FPGA实现架构还包括了对算法的深度探索，应用案例分析，以及对实现与优化方面的研究。这些文档资料可能详细阐述了如何在FPGA上优化CNN模型，包括并行处理技术、流水线设计、资源分配策略等，这些都是实现高性能加速器的关键技术点。 基于FPGA的轻量级CNN加速器在处理速度和能效方面展现出巨大潜力，尤其在实时处理和功耗受限的应用场景中具有明显优势。随着硬件设计和优化技术的进步，以及深度学习算法的不断演化，我们可以预见FPGA将在人工智能硬件加速领域发挥更加重要的作用。

CNN卷积神经网络 FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型) 仿真通过，用于foga和cnn学习 通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。 网络软件部分基于tf2实现，通过python导出权值，硬件部分verilog实现，纯手写代码，可读性高，高度参数化配置，可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。 参数量化后存储在片上ram，基于vivado开发。 直接联系提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。 本篇文档主要探讨了如何将CNN卷积神经网络算法从软件层面迁移到硬件层面，具体来说就是使用FPGA硬件加速器来实现CNN模型。文档中提到的“小型CNN FPGA加速器”指的是针对卷积神经网络的小型化硬件实现，该项目已经通过了仿真测试，并且可用于深度学习领域的研究与教学。 文档描述了整个CNN算法的软件部分是基于TensorFlow 2框架实现的，这一部分主要是用Python编程语言来完成。在软件层面上，它包括了将CNN模型的权重导出的步骤。硬件实现则是通过Verilog硬件描述语言来完成的，这部分代码是完全手动编写的，保证了高可读性和便于理解。此外，该FPGA加速器设计是高度参数化的，允许用户根据对速度或面积的不同需求来配置加速效果。 在设计过程中，对参数进行了量化处理，并将这些量化后的数据存储在片上RAM中。整个设计过程是在Xilinx的Vivado开发环境中进行的。文档还提到，提供本项目实施中所使用的所有软件代码和硬件代码，这表明项目具有开放性，便于其他研究者和开发者进行学习和实验。 从文档提供的文件名称列表来看，包含了多个与项目相关的文件，这些文件很可能包含了项目的设计细节、实现方法、仿真结果和版图解析等内容。例如，“卷积神经网络加速器实现小版图解析”可能详细描述了FPGA加速器的硬件布局，“卷积神经网络加速器实现从软件到”可能探讨了从软件算法到硬件实现的转换过程。这些文件是了解和学习该项目不可或缺的资源。 本项目是一个将深度学习算法从软件迁移到FPGA硬件平台的实践案例，通过结合TensorFlow 2和Verilog语言，实现了一个可配置参数的CNN模型加速器。项目的设计充分考虑到了代码的可读性和灵活性，并提供了完整的实现代码，便于研究和教育使用。

单片机51系列是微控制器领域非常经典的一款产品，由Intel公司开发，现在由许多厂商生产，如ATMEL、STC等。它以其结构简单、性价比高、易于学习的特点，广泛应用于各种嵌入式系统中。在这个项目中，51单片机被用来控制步进电机，结合了ULN2003A驱动芯片，实现了步进电机的开始、停止、反转以及加速和减速功能。 步进电机是一种将电脉冲信号转换为角位移的执行元件，它通过接收单片机发送的脉冲信号来控制其转动角度和速度。步进电机通常用于需要精确位置控制的场合，比如打印机、机器人、自动化设备等。 ULN2003A是一个高电流、低饱和电压的达林顿晶体管阵列，常被用作步进电机驱动器，因为它能提供足够的驱动能力来驱动步进电机的线圈。在电路设计中，每个ULN2003A管脚对应步进电机的一个绕组，通过控制单片机输出的脉冲信号，可以改变流过电机绕组的电流方向，从而实现电机的正转、反转、启动、停止。 在项目中，可以看到以下几个关键的源文件： 1. `lcd1602.c` 和 `lcd1602.h`：这是针对16x2字符液晶显示器的驱动程序，用于显示操作状态和设置信息。 2. `Motor.c` 和 `Motor.h`：包含了步进电机控制的函数和定义，如启动、停止、反转、加速和减速的实现。 3. `main.c`：程序的主入口，初始化设置和事件处理都在这里进行，包括对步进电机的控制指令。 4. `INT0.c`, `INT0.h`: 可能涉及到外部中断0的处理，例如用于检测外部信号来控制电机动作。 5. `Delay.c` 和 `Delay.h`：提供了延时函数，用于控制脉冲间隔以实现电机的速度控制。 步进电机控制的核心在于脉冲序列的生成和电机状态的管理。`Motor.c`中可能会包含以下功能： - 初始化函数：配置单片机的I/O口，使能ULN2003A，设置初始状态。 - 步进电机移动函数：根据步进电机的类型（如四相八拍或五相十拍），生成正确的脉冲序列。 - 加速/减速函数：通过调整脉冲频率或脉冲间隔来改变电机速度。 - 开始/停止函数：开启电机驱动，或切断电源使其停止。 - 反转函数：改变脉冲顺序，使电机反转。 初学者可以通过这个项目学习到如何利用单片机控制电机的基本原理，了解硬件接口设计、脉冲控制、中断处理等概念，并实践编程技巧。同时，注释的代码对于理解各个功能的实现非常有帮助，是很好的学习资料。

UALink spec 1.0

nvidia英伟达-认证加速计算基础 —— CUDA C/C++代码