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海思Hi3798MV310芯片处理器参数介绍

Hi3798MV310是用于IPTV/OTT机顶盒市场的支持4KP60 解码的超高清高性能SOC芯片。集成4核64位高性能Cortex A53处理器和多核高性能 2D/3D加速引擎;支持H.265/AVS2 4Kx2KP60 10bit 超高清视频解码,高性能的 H.265 高清视频编码,HDR视频解码及显示…

安卓android系统集成自己的程序 (海思hi3798mv200 安卓7.1sdk)

背景:安卓系统添加自己的程序(模块),可以启动运行。 步骤: 1.参考链接https://blog.csdn.net/e_one/article/details/80736068 简单来说就是在安卓SDK里新建立一个模块文件夹,里边要放入生成模块的东东&…

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Hi3798 openSSH的移植

前言 在编译海思SDK时,会自动编译openssl,zlib,故无需重复编译这两者。 编译 编译openssh 本文下载openssh-7.3p1版本,将其下载至虚拟机 tar -xvf openssh-7.3p1.tar.gz ./configure --hostarm-linux --prefix/usr/local/ope…

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新魔百和M101-Hi3798Mv100双闪存强刷包:安卓系统+当贝桌面纯净版

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海思Hi3798_Mv100非高安版固件解包打包签名工具:定制你的机顶盒固件

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九联UNT402H 海思Hi3798MV300处理器 优盘刷机固件包 当贝桌面纯净版安卓系统

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hi3798mv100 linux 移植

# Linux开发环境搭建 ## uboot编译 1. 必须先安装gcc,要不然make 等命令无法使用 2. 配置arm 交叉编译链 # gcc sudo apt-get install gcc-9 gcc -v# 安装 Linaro gcc-arm-linux-gnueabihf,注意不是arm-linux-gnueabihf-gcc sudo apt-get install ar…

海思hi3798mv100刷linux,(JL)咪咕mg101_hi3798mv100盒子强刷第三方固件教程

大家好今天小编跟大家分享一个咪咕Mg101盒子如何刷成全网通盒子教程, 由于给运营商代工的盒子工厂不止一家,且随着时间的不同,每次生产的 主板都可能会有所改变或调整,所以大家下载刷机固件的时候,千万别只看 盒子背面…

海思HI3798M GPIO和PWM操作

一、GPIO拉高拉低操作 以GPIO2_7为例 地址(0xF8B2_2400) 基地址(0xF8B2_2000) 偏移地址(0x00000400) ①把GPIO2_7管脚复用设置为IO模式 himm 0xF8B2205C 0x00(0xF8B2205C 基地址0xF8B2_2000 …

烽火HG680-KB及其他5款Hi3798MV310芯片盒子刷机固件及教程(当贝桌面)

烽火HG680-KB及其他5款Hi3798MV310芯片盒子刷机固件及教程(当贝桌面) 前言: 目前采用华为 Hi3798MV310方案的电视盒子越来越多了,运存达到2GB 的盒子也越来越多在市面上流通。华为Hi3798MV310芯片是麒麟芯片系列最好的了&#x…

关于PRelu:Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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机器学习策略篇:详解超过人的表现(Surpassing human- level performance)

超过人的表现 讨论过机器学习进展,会在接近或者超越人类水平的时候变得越来越慢。举例谈谈为什么会这样。 假设有一个问题,一组人类专家充分讨论辩论之后,达到0.5%的错误率,单个人类专家错误率是1%,然后训练出来的算法…

论文阅读:CTRL: Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection

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Conv-TasNet: Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

一、模型架构 全卷积时域音频分离网络(convt - tasnet)包括三个处理阶段,如(A)所示:编码器、分离和解码器。首先,使用编码器模块将混合波形的短段转换为其在中间特征空间中的相应表示。然后使用这种表示来估计每个时间步长的每个源的乘法函数(掩码)。然…

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He, Kaiming, et al. “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. [Citations: 477]. 1 PReLU [PReLU] • α is a learnable paramet…

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最近在调网络结构的参数,其实就是漫无目的的乱改。但是运气不佳,没有得到自己想要的准确率。于是,硬着头皮,去了解一下别人选择参数的一些依据。正如这篇论文的标题: Delving Deep into Rectifiers,或许只有…