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本店公告：

1、部分源码理论无bug，不保证终身可用。素来没有源码程序不需要维护，运维成本远高于开发成本。仿站源码不保证一模一样，部分影视等源码的接口服务不包含在源码商品范围内。服务器环境配置安装也不包括在源码商品内。

2.1   源码商品难免存在bug，只是开发过程中未发现。并不保证售卖过程中不会因为各方因素产生新的bug。

2.2  关于毕设 

jsp，asp，Python毕业设计。计算机毕业设计、自动化毕业设计、电子专业毕业设计定制开发联络    严选毕设客服6：1273536587

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本店毕业设计大作业类商品，自行配置编译器和环境变量，自行安装sql和IDE等。部分项目源码带论文，开题报告，视频教程。因为本地环境配置较为繁琐，仅有简单指导，不包含论文查重降重，本地环境配置等相关服务。毕业设计大作业源码二开修改，如需该服务请咨询店长。毕业设计大作业相关商品如拍下前未联络店长，默认不需要安装服务。毕业设计商品的价格和毕业设计的代码量、UI、板块数量以及该毕业设计流传程度有关。价格较高的源码流传较少，质量好的毕设价格略高，论文仅供参考。源码基本都是可用正常运行的，可自行修改增加功能完成毕设。因为每个高校正毕设要求不同，请确定好需要哪个毕设再下单，不保证每所高校都能成功选题开题，可酌情修改，售出不退。（含有买1送n字样的毕业设计商品，送n 为 赠送java开发全套相关软件安装包+相关软件安装配置视频。）

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3、本店上架源码前均会进行测试，按照环境安装不存在无法运行的可能。若上架后出现bug，属于运维范围。不属于源码重大质量问题。本店酌情免费提供维护或者付费维护服务。

4、威胁，恐吓，辱骂本店或者利用源码从事违法犯罪行为 ，本店有权保留证据以备移交有关部门并中止任何相关技术服务。

5、数据迁移，服务器环境调试，美工设计，二次开发等均属于额外付费服务范畴，本店有权按需定价。店内所有售价低于1000元源码均没有免费安装服务赠送，不同源码安装价格不一样。需提前咨询店长，源码都会附带教程。

源码商品价格只包含对应功能的源码，如需页面或者功能调整属于二次开发，本店无义务免费修改。

6、如需开发定制，请提供详细需求文档，确定项目交付周期。开发过程中可能存在各种开发风险（包括不可抗力因素）该风险本店不承担，确定好需求文档和交付时间本店会尽自己义务尽快交付如遇特殊情况会沟通协商处理。开发过程中如遇到特殊问题，本店有权通知买方项目开发资金调整金额，由买方决定能否继续开发。如不继续开发，将交付到该阶段开发出来的源码，因而导致项目不能正常交付风险由买家承担。

7、凡在本店下单的顾客，即视为已知晓以上细则。并同意本店公告。毋庸逐个通知买家或者在所有源码商品备注。谢谢合作。

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向店长咨询时请勿废话“在吗”、“在不在”，请直接提供商品名进行咨询。

【毕业设计Python】基于 CNN 的画质加强算法的设计（设计报告+测试视频+源码+程序）

难度较大，该项目为天津工业大学A类项目。没有Python基础勿拍。

深神经网络已经在视觉和听觉系统中提供了最现进的性能, 显示了它对们现有技术的革命性的潜力。最近几年, 对一个深神经网络的研究一直在添加。与普通神经网络 （NN） 类似, CNN 由好学权重和偏差的互联神经元组成。cnn 专门解决图像, 这意味着 CNN 可以利用图像的少量属性来优化其性能, 从而提高了解决大型图像数据库的效率。

图 1.1: 简单 CNN 的插图, 显示卷积层、池层和完全连通层

图 1.2: 嵌入式 FPGA 的实现

CNN 在嵌入式系统上的实施使得实时分类任务的执行更加灵活。机器学习模型可以离线训练, 而后在嵌入式系统上实现, 这样系统只要要集中精力提高前向传播的吞吐量 （即部署）。高性能嵌入式 CNN 系统的开发对许多研究领域, 如绮、无人机和机器人技术都有重要意义。

与此同时, CNN 也在挑战们现有计算机系统的解决能力。例如, 已知的模型 LeNet5 需要 3.8∗106操作, 每个图像的一个正向传播。此外, 实时 CNN 的分类, 如视频解决, 需要非常高的吞吐量来支持高解决帧速率。这些要求导致了 CNN 硬件加速器的发展。

FPGA可以为CNN设计高性能的加速器。FPGA 是一种集成芯片, 允许在现场的门级硬件重新配置。Aerotenna: 基于 FPGA 的它包含大量的小逻辑元素 （或者查找表） 的微波雷达传感器, 可编程成各种不同的数字板块, 为各种定制应用。下面列出了在 FPGA 上实现嵌入式 CNN 应用的少量主要优点。

· FPGA 的强并行解决能力可用于有效利用 cnn 算法中的惰性并行性, 加速 cnn 在嵌入式系统上的部署.

·FPGA 允许为每个 CNN 模型专门设计的硬件加速器的合成, 允许更高的资源使用优化和更大的灵活性, 客户的定制在各种应用程序.

· 研究表明, FPGA 能够在低功耗比现有平台上提供高数据解决吞吐量。最小化功耗对于许多具备有限电源 （如无人机和汽车应用） 的嵌入式系统尤为重要.

PYNQ 是最近由 XilinxTM发布的开发板。主板具备 Zynq XC7Z020的FPGA, 具备 512MB DDR3/FLASH 内存和双核心 Cortex-A9 CPU。PYNQ 是一种特殊的 FPGA平台,主板提供了一个具备完整 Python 编译器支持的 Linux Ubuntu 15.10 操作系统, 其中包括执行用于 FPGA 流下载和数据传输的 API 的 Python 驱动程序。

通过 PYNQ 平台, 本项目试图使 cnn 部署设计流程在 FPGA 上与 CPU 或者图形解决单元 （GPU） 平台上的部署相似, 这样工程师即可以在 FPGA 平台上部署他们熟习的直觉。们的框架利用 PYNQ 的 ARM 内核上的 Ubuntu 操作系统来执行 Theano, 这是当前的一个最手欢迎的 AI 设计框架。们将 FPGA API 封装到一个 Theano CNN 层函数中, 它可以像 Theano 内置函数一样进行实例化。

图 1.3: 嵌入式 AI: 无人机跟踪的目标检测

在框架中, 工程师们使用预合成的 FPGA 层 IP 构造 CNNs,可以定制硬件资源的使用。 IP 设计采用同步数据流 （SDF） 模型的计算为基础。完整网络可以被构造作为层数 IP核 的链子。通过 XilinxTM Vivado 的 "框图" 实用程序, 工程师可以通过简单地链接 IP 块来构建 CNN模型。

对于资源要求较低的 CNNs, 框架将在 FPGA 上执行所有权重和层, 以异构计算的形式最big化数据并行性。对于资源要求更高的网络, 框架支持 SDFG 分区, 其中整个网络被切片成多个子图, 每个子图在 FPGA 上依次解决。

第2项

解释项目的范围, 详细详情项目可交付结果、主要设计选项和性能指标。第3节

演示了研究项目的关键技术方面以及项目可以从中学习到的相关发布的工作。

第4节实现-总体

体系结构概述了项目的总体硬件体系结构。

第5节实现 ARM Linux OS 端

提供了高级接口设计的技术细节, 包括 Python 库接口和 CPU FPGA API。

第6节实现-Zynq FPGA

详细详情了 FPGA 端数据流接口协议设计和 IP 库设计。