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项目简介
本项目利用Zynq平台实现Multi-Armed Bandit (MAB)子集学习算法。该算法可用于从多个选项里挑选最优策略的场景，尤其适用于N=4和K=2的配置。项目借助Vivado HLS进行硬件加速，通过Vivado SDK在ARM处理器上实现算法。
项目的主要特性和功能
- 硬件加速：利用Vivado HLS生成高性能硬件IP，加快MAB算法的执行速度。
- 多臂配置：支持四臂配置，且每个臂的子集大小最小为2。
- 浮点运算：采用32位标准精度浮点数计算，保证计算精度。
- 软件实现：提供C代码，可在Zynq的ARM处理器上实现完整算法。
- 裸机应用：生成适用于嵌入式系统的裸机应用程序。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件：
1. 安装Vivado HLS：确保安装Vivado HLS工具，用于硬件IP的生成。
2. 导入项目：打开Vivado HLS，导入项目中的.cpp文件进行硬件设计。
3. 生成IP：根据项目需求生成硬件IP并导出。
4. 安装Vivado SDK：安装Vivado SDK，用于软件开发和集成。
5. 导入软件代码：在Vivado SDK中导入helloworld_sdk和helloworld_arm文件。
6. 编译和部署：编译代码并部署到Zynq平台。
7. 运行测试：运行生成的应用程序，验证算法性能。
注意事项
- 本项目需要特定的硬件平台（如Zynq）和开发环境（Vivado HLS和Vivado SDK）。
- 建议用户具备一定的硬件设计和嵌入式系统开发经验。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】