<font color="#0000C6"><strong>导语：“AI芯片”这个新鲜的概念在过去一年间逐渐走过了普及的阶段，越来越被大众所熟知。随着大数据发展和算力的提升，AI芯片正迎来新一轮的爆发期。在一片红海的AI芯片市场中，FPGA凭借自己独特的优势占有了一席之地。甚至有媒体报道称，FPGA是AI芯片的终极未来。</font></strong>
本文介绍了采用创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数的方法来方便地进行统计。
是用R语言还是用Python语言？这是一个旷日持久的争论。在此，我们可以尝试采用折中路线：创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数，来方便地进行统计！
<strong>简介</strong>
用R语言还是用Python语言？这是数据科学和机器学习的一场大的争论。毫无疑问，这两种语言在最近几年都取得了巨大的进展，成为数据科学、预测分析和机器学习的首选编程语言。事实上，在IEEE新近的一篇文章中，Python取代C++成为2018年的顶级编程语言，R已经牢牢地保住了它在前10名中的位置。
Soc-e 的 Armando Astarloa 使用 HSR / PRP IP 核和 Zynq 演示了以太网冗余演示。
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<strong>仿真功能概述</strong>
仿真FPGA开发中常用的功能，通过给设计注入激励和观察输出结果，验证设计的功能性。Vivado设计套件支持如下仿真工具：Vivado Simulator、Questa、ModelSim、IES、VCS、Rivera-PRO和Active-HDl。
petalinux使用太不方便，捆绑的太死板，也不通用，还不如直接用编译器来的简单高效。本文说明从petalinux中提取出源代码的过程，前提是已经petalinux-build完成。
1. uboot
编译结果里没有uboot的源码，可能是编译完了就删除了。
从git上下载吧。
git clone https://github.com/Xilinx/u-boot-xlnx.git
本文通过一个简单的例子，介绍Vivado 下的仿真过程。主要参考了miz702的教程，同时也参考了Xilinx的ug937, xapp199.。
我的软件平台是Vivado 2015.4, 硬件平台是黑金的AC7010, Zynq 7000， 其实与平台关系不大。
本文分为四部分：工程的建立，测试代码，仿真图形输出，更复杂点的例子。
工程和源码下载链接： 链接：http://pan.baidu.com/s/1gflHSdH 密码：fpi5
1：工程的建立：
本文是该系列的第19篇。语音编码压缩的目的是在尽量不损失信息的情况下降低码率，从而节省存储空间和通信带宽。To Multimedia File这个block就提供几种语音压缩方式：CCITT A律、CCITT μ律、GSM 6.10、PCM、ADPCM。本文将介绍一种很简单的增量调制（DM）编码方式。
在上一篇该系列博文中讲解了MATLAB待处理数据写入.bin二进制数据文件的过程，接下来需要将数据通过以太网发送到ZYNQ验证平台。之前了解过Xilinx公司面向DSP开发的System Generator可以通过硬件协仿真的方式，进行算法板级验证。一个是本人不熟悉这种方式，再一个缺乏通用性，也无法在系统层面进行硬件验证。当然方案有很多，熟悉上位机的朋友完全可以自己写个软件完成数据传输和算法结果对比等功能。
