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FPGA 的历史、现状和未来

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! FPGA(现场可编程门阵列,Field-Programmable Gate Arrays) 自诞生以来,就与 ASIC 社区纠缠不清。上世纪 80 年代中期,Ross Freeman 及其同事从 Zilog 处购买了该项技术,初创了面向 ASIC 仿真和教育市场的 Xilinx 公司。Zilog 来自于埃克森美孚石油公司,其创立源自于上世纪 70 年代人们对石油将在 30 年内耗尽的担忧——尽管时至今日这一说法依然大行其道。几乎与此同时,以类似技术为核心的 Altera 成立。 FPGA 是支持电路编程的芯片,实现对该电路的“仿真”。对于 ASIC 中的实现,这种仿真的运行性能要慢于实际的电路。它的时钟频率更低,耗能更高,但可以每几百毫秒重新编程一次。 FPGA 用于在 ASIC 制造商做光罩并提交工厂制造前仿真 ASIC。Intel、AMD 等企业在芯片生产前,使用 FPGA 仿真芯片。 电信领域的争夺FPGA 一直在电信行业大量使用。由于电信标准的不断变化增加了电信设备的制造难度,因...

一种简单而智能的方法:Python也能进行面部识别

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 本文将介绍图像处理中的一些重要概念,除了具体解释每个步骤之外,还将提供一个在Python中使用Cv2和DLib库轻松进行人脸识别的项目。 感兴趣区域 在使用图像进行面部分析时,最重要的概念之一是定义感兴趣区域(ROI),我们必须在图像中定义一个特定的部分,在那里筛选或执行一些操作。 例如,如果我们需要筛选汽车的车牌,我们的感兴趣领域只停留在车牌上,那么街道、车身和图片中出现的任何东西都只是辅助部分。在本例中,我们将使用opencv库,该库支持对图像进行分区并帮助我们确定感兴趣领域。 Haar库 本项目中将使用现成的分类器:级联的Haar分类器,这种特定的分类器将始终适用于灰度图像。 该算法生成了一个几何图形,该几何图形将识别与我们所分析的相似点。因此在本例中,它将尝试寻找人脸图案,即眼睛、鼻子和嘴巴。这种分析方法最大的问题是产生幻想性视错觉。 你看到的是人眼还是几扇窗户?在希腊词源学中,幻想性视错觉是一种人类的特征。从童年起,我们的大脑就被编程来识别物体、图像中的人脸。利用我们先前获得的...

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