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UVM RAL ： Integrating RAL to Agent
Integrating RAL to Agent 在 RAL 实例化之后，RAL 必须与 Bus Agent 连接。本节介绍将 RAL 与总线的sequencer和monitor连接。 Integrating Bus Sequencers 所有集成方法都需要为寄存器模型配置一个或多个总线sequencers。 寄存器模型成为 执行的 uvm_reg_sequence 子类型的属性UVM RAL Adapter
UVM Register Model Adapter 使用 UVM 寄存器模型，我们进行设计寄存器访问, 例如通过调用 RAL 方法写入设计寄存器或从设计寄存器读取。最后，这些事务必须放在设计总线上，这将由 RAL 组件适配器（Adapter）完成。 RAL 适配器充当 RAL 模型和接口之间的转换器。它将 RAL 方法的事务转换为（详细）分层强化学习-Random Network Distillation（RND）
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/146309991 EXPLORATION BY RANDOM NETWORK DISTILLATION RND这类文章是基于强化学习在解决Atari游戏中蒙德祖玛的复仇的困境提出的。由于在这类游戏中存在非常稀疏的奖励，Agent在探索利用上存在很大的问题。RND也是第一个使用与人类平(27)UVM 寄存器模型的预测(prediction)
UVM 寄存器模型的预测(prediction) 文章目录 UVM 寄存器模型的预测(prediction)prediction的分类自动预测(auto prediction)显示预测(explicit prediction) 关注作者 mirror、desired和actual value 我们在应用寄存器模型的时候，除了利用它的寄存器信息，也会利用它来跟踪python+dlib人脸识别
基础篇： import dlib import cv2 import numpy as np def main(img_path='./1.jpg'): detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 人脸box检测器 image = cv2.imread(img_path) # image = dlib.load_rgb_image(img_path) # image = image[:, :, ::InsightFace-Paddle 使用指南（2）
上节我们介绍了如何安装InsightFace的WHL包 上节地址 https://blog.csdn.net/Andrwin/article/details/119209774本节主要介绍从python代码里面调用InsightFace包 1.导入InsightFace import insightface_paddle as face import logging logging.basicConfig(level=logging.Paddle Inference原生推理库
Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分，训练是神经网络“学习”的过程，主要关注如何搜索和求解模型参数，发现训练数据中的规律，生成模型。有了训练好的模型，就要在线上环境中应用模型，实现对未知数据做出推理，这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四Dlib 构建人脸检测
一、检测整张脸 步骤： 1. 安装cmake编译工具： pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com cmake 2. 安装Dlib库：pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com dlib 3. 编写代[UVM]UVM RAL Adapter
UVM RAL Adapter With the UVM Register model, we do design register access, i.e WRITE to the design register or READ from the design register by calling RAL methods. Finally, these tran[UVM]UVM RAL Predictor
UVM RAL Predictor We know that the UVM Register model maintains the latest design register values in it. but how Register model will get to know the latest values? This will be done bDetectron2--(1)
首先，是官方自己觉得很好的colab教程，我啥也运行不了，不说了，但是colab的教程告诉我一件事情，这个东西运行inference真的很简单。 cfg = get_cfg() ＃有一个叫cfg的模型配置文件 # add project-specific config (e.g., TensorMask) here if you're not running a model in detectronCF-Predictor预测分数插件下载教程
chrome链接：http://cf-predictor-frontend.herokuapp.com/，chrome网上应用商店直接下载（需要翻墙） crx文件下载链接： http://www.chromestore.cn/2018/09/18/nbhext-for-codeforces/ http://www.chromestore.cn/wp-content/themes/bigchrome/down.php?id=12303 右上角三个点，更多工具人脸识别之Python DLib库进行人脸关键点识别
一、首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程，windows安装过程请自行百度 1、首先，安装dlib、skimage前；先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本（我下的是dlib-19.7），进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-1机器学习进阶-人脸关键点检测
1.dlib.get_frontal_face_detector() # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图， 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor']) # 获得人脸关键点检测器， predictor(gray, rect) gray表示输入图片，rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoc