本文详细介绍i.MX6ULL处理器上U-Boot的移植过程，包括环境搭建、官方U-Boot编译、自定义板级支持包建立、SD卡驱动修改等内容。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2020年1月31日 · 在之前的 文章 中，介绍了imx的头部组成部分，本文将介绍u-boot如何通过mkimage工具构建imx的头部。 在imx6平台上进行裸机程序开发时，通常需要添加imx头部信息，才能使的程序成功运行，是否有合适的工具能够完成这样的工作呢？ 答案是明显的，u-boot就是一个不择不扣的裸机程序，下载imx提供的u-boot源码，可以直接编译得到u-boot.bin与u-boot.imx文件，只要了解了nxp是如何将u-boot.bin变为u-boot.imx的我们也就知道如何为我们 …

很多人可能都不知道，苹果的iPhone长期以来都是用的索尼imx传感器. 你只排了安卓用的imx传感器，没排苹果用的imx传感器的话，肯定是不行的啊！ 索尼IMX传感器天梯图. 四、索尼IMX传感器经典型号及其代表作

2022年8月15日 · 本系列教程以 i.MX6ULL 处理器的 ARM开发板为实验基础，学习记录嵌入式Linux开发的各种知识与经验，主要内容包括嵌入式Linux移植，嵌入式Linux驱动开发，嵌入式Linux应用开发等。 本系列教程将以野火的 i.MX6ULL eMMC开发板为硬件基础，以野火EBF6ULL Pro开发板教程和正点原子i.MX6ULL阿尔法开发板教程为参考，进行学习实践。 移植 bootloader 代码， Linux 系统要启动就必须需要一个 bootloader 程序，也就说芯片上电以后先运行一 …

简单的来讲，就是 imx 是官方发行版，而 fslc 是社区发行版。 来源：https://community.nxp.com/t5/i-MX-Processors/what-is-the-purpose-of-linux-fslc- git /m-p/1047602. 关于 uboot 版本选择： 随着时间的变化，uboot 的更新也出现了多个的版本，那么到底应该选择哪一个呢？ 有些人可能会说当然是越新越好啦。

2022年6月24日 · mixup是一种简单而又有效的 数据增强 方法，涨点利器，该方法在图像、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。 mixup论文被ICLR2018收录，后续又出现了一系列改进方法。 我在本文中详细分析讨论了mixup，并介绍了几种典型的改进方法。 2.1 mixup效果如何？ 2.2 为什么使用Beta分布？ 2.3 参数 α \alpha α 有何影响，如何选择？ 2.4 是否可以使用多个样本混合？ 2.5 为什么要使用凸组合？ x, y = x.cuda(), y.cuda() # Mixup …

mixup 是目前图像增强的一个小技巧，那么目标检测中图像增强，mixup 是如何操作的呢，对于图像的 mixup 很好理解，那对于标签，mixup … 在讲检测之前，我们先看看mixup在图像分类是怎么用的。 mixup 源于顶会ICLR的一篇论文 mixup: Beyond Empirical Risk Minimization，可以在 几乎无额外计算开销的情况下稳定提升1个百分点的图像分类精度。 lam= i*0.1. im_mixup = (im1*lam+im2*(1-lam)).astype(np.uint8) plt.subplot(3,3,i) plt.imshow(im_mixup)

2023年7月8日 · When I run my uuu script, the device shows the sequence copied below (from --- START OF TERMINAL TEXT) on the Putty COM1 linux terminal. The terminal output indicatse that /dev/utp fails to appear in the device. My machine is Windows 10, and I have seen the same behaviour when executing on WSL Ubuntu.

mixup是一种 data augmentation 方法，可以用来提升模型的泛化能力和对对抗样本 (adversarial examples，指的是训练样本分布外的样本)的鲁棒性。 mixup带来的好处还有： 降低模型对噪声样本的记忆以降低噪声样本多模型的影响。 大多数深度神经网络模型的训练旨在最小化模型在训练集上的平均误差是遵循 经验风险最小化 (Empirical Risk Minimizatiom)原则的。

Mixup的实现方法很简单，随机选择两个训练样本的向量，以及其对应的label，使用线性插值的方法生成一个新的向量和对应的labell，作为增强的数据。 这种方式给模型引入了先验知识：特征线性插值对应label的线性插值。 通过引入这个先验知识，提升深度学习模型的泛化性。 这篇文章也给出了mixup有效性的证明。 2. Cutmix方法直接在图像的像素级别对两个样本进行混合。 Cutmix首先会选择两个图像，对于一个图像随机选择一个要mask的区域，使用另一个图像对 …