现在深度学习中一般我们学习的参数都是连续的，因为这样在反向传播的时候才可以对梯度进行更新。但是有的时候我们也会遇到参数是离>散的情况，这样就没有办法进行反向传播了，比如二值神经网络。本文中讲解了如何用pytorch对二值化的参数进行梯度更新的straight-through estimator算法。Question： STE核心的思想就是我们的参数初始化的时候就是float这样的连续值，当我们fo

请阅读【ARM CoreLink 文章专栏导读】 上篇文章：【ARM CoreLink 系列 8.1 – SMMU 详细介绍-STE Entry 详细介绍 1】 文章目录 ARM SMMU STE ENTRY1.1 STE Entry WORD[3]1.1.1 MemAttr1.1.2 MTCFG1.1.3 ALLOCCFG1.1.4 SHCFG1.1.5 NSCFG1.1.6 PR

请阅读【ARM CoreLink 文章专栏导读】 上篇文章：【ARM CoreLink 系列 8 – SMMU 详细介绍-上半部】 文章目录 ARM SMMU STE ENTRY1.1 STE ENTRYWORD[0]1.1.1 S1ContexPtr1.1.2 S1Fmt1.1.3 Config1.1.4 V(Valid) 1.2 STE ENTRY WORD[1]1.2.1 S1

什么是二叉树 满足以下两个条件的树就是二叉树： 本身是有序树；树中包含的各个节点的度不能超过 2，即只能是 0、1 或者 2  什么是栈 栈是一种先进先出的数据结构。就如可连发的穿天猴那般，最开始放进去的火药肯定是最后才会射出的，而最后放进去的火药反而最先被射上天空。最先放进去的火药所处位置叫栈底，这个放入的操作为入栈。最后放进去的火药也就是最上面的火药叫栈顶。栈顶总是会被第一个取出

(本文首发于公众号，没事来逛逛) 今天讲一点量化训练中关于 STE (Straight Through Estimator) 的问题，同时介绍两种应对问题的方法：DSQ 和 QuantNoise。分别对应两篇论文：Differentiable Soft Quantization: Bridging Full-Precision and Low-Bit Neural Networks 和 Trai

废话抛开，直接进入主题了！    STE是什么？这是我们公司的一款IC验证平台，也可以作为IC测试的工具，缩减版的ATE。说白了，就是我们自己开发用来测试我们自己公司研发的芯片的机器。     本次采用的方案是ARM11（S3c6410）+主STM32F429BIT6+从STM32F429BIT6+fpga+cpld+外围电路(ADC/DAC/E2PROM/FLASH/SD/USB/POWER

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在写编译器的过程中，我意识到编译其实是一种符号变换，比如C语言编译成机器码，其实是C源码文件中的符号变换成EXE的16进制符号，这和中文翻译成英语的语言翻译器没什么区别。     每个程序员都有自己喜欢的编程语言和编码风格，所以世界上就出现了大量的编程语言，各种编程语言之间相互通信并不那么简单，C语言是个例外，所以C语言适合做接口。     那么能不能写一个通用的引擎充当各种语言

该是一种IC验证工具，本平台也开发得差不多了，最近需要去做DLMS协议，所以在此做个标记，记录一下。下面上几张图作罢 本系统大体架构。 后面再上几张工具实物图： 这个插上Socket小板，FPGA小板,辅助MCU小板和触摸屏后的图，主MCU小板，ARM小板等名义插上，在此是在调试DFT和SNR功能。 这是调试几个底板给其他同事使用，全部调试完成。 这是在调试底板电