compatible 属性 compatible 属性也叫做 “兼容性” 属性，这是非常重要的一个属性！compatible 属性的值是一个字符串列表， compatible 属性用于将设备和驱动绑定起来。字符串列表用于选择设备所要使用的驱动程序。compatible 属性值的推荐格式： "manufacturer,model" ① manufa
使用yocto平台搭建IMX8QXP开发环境，学习yocto编译工具链，u-boot，kernel，rootfs。 工具链编译 使用全新的imx-yocto-bsp项目编译工具链SDK。 DISTRO=fsl-imx-wayland MACHINE=imx8qxpmek source fsl-setup-release.sh -b build_imx8qxp bitbake core-image-m
使用yocto平台搭建IMX8QXP开发环境，学习yocto编译开发环境。 环境准备 Ubuntu 16.04 工具软件 sudo apt-get install gawk wget git-core diffstat unzip texinfo gcc-multilib build-essential chrpath socat libsdl1.2-dev sudo apt-get install libs
关于交叉编译，在解压工具链之后，需要将工具链的位置配置到path内，方法是： 写入/etc/profile内，然后再执行：source /etc/profile 对于明远智睿编译链：添加的内容是： 对于飞凌的编译链，添加的内容是： export PATH=$PATH:/usr/local/arm/gcc-linaro-5.3-2016.02-x86_64_arm-linux-gnueabih
FSL-GNN代码解读 main.py（主函数） 1、加载数据集： train_loader = generator.Generator(args.dataset_root, args, partition='train', dataset=args.dataset) 2、初始化或加载模型： enc_nn = models.load_model('enc_nn', args, io) metric_nn = models.load_model('metr
当管脚复用为GPIO子系统时候 &iomuxc { pinctrl-names = "default"; pinctrl-0 = <&pinctrl_hog_1>; imx6ul-evk { pinctrl_hog_1: hoggrp-1 { fsl,pins = < M
这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tensorflow 1.4 因为他是 cuda8 的。 切换conda源 bash /public/script/switch_conda_source.sh 创
因为做项目要用到fsl，于是就屁颠屁颠跑去官网下，发现下载不下来，就去翻各种文档，走前人走过的坑~ 亲身试验过的方法如下： 参考博客1：https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/112969857 博客也提供了两个版本的fsl下载，但是会缺少fsleyes，经过我后面需要用到eddy tbss
repo sync & bitbake export REPO_URL=https://mirrors.ustc.edu.cn/aosp/git-repo mkdir fsl-release-bsp cd fsl-release-bsp repo init -u git://git.freescale.com/imx/fsl-arm-yocto-bsp.git -b imx-3.10.17-1.0.0_ga repo sync SDKMACHINE=`uname -m`;MACHINE=imx6d
这是我的第一篇写在CSDN上的博客，日后有空的话会持续更新一些关于小样本学习和弱监督半监督医学图像相关的论文笔记和代码。。。估计也没啥人看，就当给自己看。 话不多说，先贴上论文链接https://arxiv.org/abs/1904.05046，小样本学习是一个非常有前景的方向，这篇综述也在持续更新
编译p2020的uboot出现下面的问题： powerpc-fsl-linux-gnuspe-ld.bfd: cannot find -lgcc 1.确定环境是已经设置好的：echo $CC 看下环境变量设置情况 echo $CC powerpc-fsl-linux-gnuspe-gcc -m32 -mcpu=8548 -mabi=spe -mspe -mfloat-gprs=double --sysroot=/opt/fsl-qoriq/1.9/
【论文笔记 FSL 7】Free Lunch for Few-Shot Learning: Distribution Calibration（ICLR 2021） 下载地址 | 论文源码
Pulse-width Modulation (PWM) Pulse-width modulation (PWM) is a technique that modifies the duty-cycle of a pulsing signal to encode information or to control the amount of energy provided to a charge. On the ConnectCore 6UL system-on-module there are: Ei
在上一章我们介绍了i.MX6 EPIT定时器驱动。那么这一章我们介绍一下i.MX7D GPT 定时器驱动。 i.MX7D有4个GPT定时器，其中GPT1被用于系统定时。因此我们还有3个定时器可以使用。这里我们以GPT4这个定时器为例进行讲解。 驱动实现分为如下几步： 第一步、阅读i.MX7D的芯片手册GPT定时
【论文笔记 FSL 6】Instance Credibility Inference for Few-Shot Learning（CVPR2020） AbstractMethodExperiments1 Results 下载地址 | 论文源码 Abstract 提出一种基于数据增强的小样本学习算法（ICI）。首先ICI使用有标签的样本训练一个线性分类器，预测测试样本的类别，得到
BeanShell-java脚本 导入jar包 测试计划中，添加jar包，如下图所示 同时，将jar包放到apache-jmeter-5.3\lib\ext\路径下 java脚本中，参数调用 BeanShell中添加参数名称如下图一 参数读取：FSL = vars.get("FSL"); 将参数读取到FSL，如下图所示
FSL问题介绍 FSL两大模型（一） FSL两大模型（二） FSL 扩展主题Semi-supervised Few Sample LearningUnsupervised Few Sample LearningCross-domain Few Sample LearningGeneralized Few Sample LearningMultimodal Few Sample Learning 应用Computer VisionNatural Language Pro
1. 最近feat gui总是无响应，于是用 python fslinstaller.py 更新原来的6.0.2版本。 bug出现在creat FSL python environment 2. 在feat gui里加载hiher level的design.fsf，报错 3. 网上搜到两条相关说明 3.1 https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation#
飞凌嵌入式今年6月推出的——FET1043A-C核心板 ，采用NXP公司的QorIQ® LS1043A处理器设计，拥有四颗ARMv8-A架构的Cortex-A53核，主频1.6G，低功耗，高能效。四通道高达10GB的SerDes包含多种灵活配置，在飞凌设计的配套底板中最大程度上发挥了QorIQ® LS1043A 处理器网络性能，采用一个万兆，六个
