【课程笔记】

EDA实验课课程笔记（？）——PT（Prime Time）简介（附录静态时序分析）

这里的部图片引用尤老师时序分析公开课，B站可以找到。PT（PrimeTime）简介PT简介相关概念时钟偏斜（ClockSkew）时钟抖动（ClockJitter）输入输出延时建立时间与保持时间数据到达时间要求数据到达时间建立时间余量最小时钟周期附录保持时间计算需要进行的约束定义设计环境时序声明时序例外其他概念反标记PT工作流程常用命令设计输入时序规范创建时钟时钟延时时钟转换传播时钟时钟歪斜指定生成
ty_xiumud·2020-06-25 20:47

EDA实验课课程笔记（七）——DC(Design Compiler)的简介及其图像化使用（一）

本博文用于记录DC的基本知识及一些相关的最基本概念。然后配合演示视频，对DC有一个最初步的认识。参考学校老师的PPT讲解，以及实验指导书中的内容。DesignCompiler的简介及其图像化使用0，前言（1）数字IC的设计流程（2）综合（3）逻辑综合的工具1，DC的简介（1）主要目标及其综合步骤（2）DC相关概念1）启动文件2）系统库变量3）工作目录4）设计对象5）设计约束文件SDC（3）时序分析
ty_xiumud·2020-06-25 20:15

EDA实验课课程笔记（五）——NC-verilog的介绍与使用（一）

EDA实验课课程笔记（五）——NC-verilog的介绍与使用（一）NC简介NC内部文件结构NC-verilog的两种启动方式图形界面方式演示视频简介：简单介绍NC及其精要的总结，防止以后忘记、本文主要是简单的背景及图像化界面的使用
ty_xiumud·2020-06-25 20:44

EDA实验课课程笔记（六）——NC-verilog的介绍与使用（二）

EDA实验课课程笔记（六）——NC-verilog的介绍与使用（二）图形界面的基本步骤回顾命令行界面多步仿真0，准备文件的建立首先是新建cds.lib文件其次是hdl.var文件的建立1，编译2，描述3
ty_xiumud·2020-06-25 20:44

Python：Python技巧之80个经典题——课程笔记(二)

Python：Python技巧之80个经典题——课程笔记(二)1'''2【程序21】3题目：猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不瘾，又多吃了一个4第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，
一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:53

时间线催眠11/完结-我眼中的催眠技术【案例】上课容易焦虑的老师

图片发自App写在前面陆陆续续几个月，终于把两天的课程笔记完整的整理出来了，也算有始有终。关于催眠，有一句很著名的话：一切催眠，都是自我催眠。时间线处理焦虑的方法简单快速，自己也可以进行。
朝朝暮暮237·2020-06-25 19:12

课程笔记 | 徐洁 | 《如何练就好声音》2. 干货：你真的会吸气吗？

胸腹式联合呼吸法深吸气的优势容量大更放松（包括身体各部位和情绪上的放松）音质好你以为的深吸气（实为浅吸气）的表现肩膀上抬肚子扁进去胸口僵硬紧绷脖子上青筋、骨头的轮库非常明显深吸气的表现肩膀宽松下沉、不上抬胸口不紧绷、不紧张腹部周围自然膨胀放松、舒适练习方式——放松（尤其是喉咙、肩颈、下巴，可配合放松指引）闻花香：练习时可双手叉腰感受腹部的变化半打哈欠：练习时可双手叉腰感受腹部的变化平躺法：平躺，在
蟹薄荷·2020-06-25 18:35

写作课 | 我只想讲个好故事

俄亥俄州立大学写作课程笔记这个社会需要我们有讲故事的本事，在吸引注意力如此之难的今天，我们绞尽脑汁，不想让文字一不小心传递了自己的平庸，而想让我们说的话有人愿意听完，写的文字有人停下来读。
网易公开课·2020-06-25 13:20

SVM支持向量机（吴恩达课程笔记）

支持向量机（supportvectormachine）大概是机器学习中最热门的算法之一，但同时也是最难懂的算法之一。最近看了吴恩达的课程，虽讲的比较浅显，但对于初学者来说不失为一个入门的好路径。1.Optimizationobjective目标函数先来回顾一下逻辑回归，这是其计算分类概率的函数:这是逻辑回归的costfunction:分y=1和y=2两种情况来表示z和costfunction之间的
红尘一笑233·2020-06-25 11:37

深度学习(coursera吴恩达深度学习课程笔记——神经网络与深度学习)

断断续续学了大概一学期，对于机器学习依然似懂非懂，最近在看吴恩达的深度学习，想着以写博客的方式来总结回顾一下，也便于自己之后复习，如果一些自己的理解有误的也希望有人能指出纠正，如果能得到网上大家的帮助或者鼓励当然就是最好了！1，什么是神经网络1.1单层神经网络下图是房价预测示例，根据房屋大小预测房屋价格。图中的×即为给定的房屋大小以及该面积下的价格，然后用一条曲线去拟合现有数据，这样，再给出一个新
吃辣椒的猪·2020-06-25 08:27

科技论文写作课程笔记

科技论文写作1、科学问题的三种模式：填补研究空白（Oldproblem）、延伸现有研究（Newproblem）、复制成功的研究2、寻找科学问题横向研究（practicalprojects）、具体研究（interestsinspecificarea)文献综述（LiteratureReview)3、论证科学问题解决问题的新方法（总结现有方法的不足）、改善现有的方法类似，某个问题之前很少研究，不能够说服
过重的背包·2020-06-25 08:40

温雅老师灵性财富训练营（一）

第1天灵性财富课程笔记第1天感恩金钱导读：财富是我们每个人原来就具备的基本需求，我们消除旧的负面的财富信念系统，获得我们在世界上的供养的资粮。
CheerLinqx·2020-06-25 08:07

课程笔记 | 古典 |《超级个体》0. 车日路模型

本系列是针对古典老师在“得到”开设的关于个人发展和成长的专栏《超级个体》的学习笔记。本系列内容多是我认为对现阶段的自己最有参考价值的，因此在写作中我对原文做了一定的整理、修改和省略，同时加入了自己的一些理解；另外出于对古典老师及其作品的尊重，本系列不含专栏原文内附的“工具卡”。想要支持古典老师原作的，请移步“得到”订阅《超级个体》。最后，非常欢迎大家在读完我的笔记之后和我聊聊你的想法_小游戏假如在
蟹薄荷·2020-06-25 06:05

性格DNA课程笔记——高主导性性格特点 @Candice 064

2015.05.04广州阵雨今天是五四青年节，永澄老师发了如何好好学习和掌握行动管理&目标管理，他提出每个月他会花费四个小时来完成月计划，和总结。同时，每周设定周计划，每天设定日计划，将复杂的问题进行分解。这节课程主要讲解高主导性性格的特点，包括优势和短板。课程开始举了个例子，我通过视频发现主导性强的人的特点是：果断，行动力强，冲动高主导性的人的特点是：喜欢当家做主，喜欢下命令，要求别人必须按照他
楠ancy·2020-06-25 04:30

ng Machine Learning课程笔记（3）——Neural Networks神经网络

动机：只是简单的增加二次项或者三次项之类的逻辑回归算法，并不是一个解决复杂非线性问题的好办法。因为当n很大时，将会产生非常多的特征项。任何一个不是输出层或输入层的都被称为隐藏层。如果把前面的输入层和隐藏层遮住，只剩下最后一个隐藏层和输出层，那么这个模型看起来就像是逻辑回归。只不过输入不再是特征x，变成了前面隐藏层的输出。因此，神经网络可以在前面的隐藏层中经过调整θ值（权重），计算出更好的特征，作为
桂小Z·2020-06-25 04:52

整理的基本流程（敬子断舍离课程笔记4）

图片发自App得到的敬子断舍离课程第四讲《整理的基本流程》介绍了整理的具体步骤：分类、集中、集中、分拣和处理，具体笔记见上图。因为经过这么多年的整理，家里的东西基本是按照类别存放的，所以我目前进行的整理方法是：利用一小块整块时间整理一个位置，也就是一小类，主要是决定哪些扔掉哪些留下。我没尝试过卖二手，觉得很麻烦，主要是送人。不过要谨防给别人增加负担，一定要征求他人意见，一定是别人需要的，而不要硬塞
卓娅xyz·2020-06-25 03:40

2017-11-07晨间日记

早起并锻炼121天，参加易效能G179第四小组90天践行见习教练第2天图片发自App今日三只青蛙1.整理两天复训课程笔记，确定新的践行90天的目标，两个番茄钟（目标已确它，细化第一项减重5-7公斤）。
Chang澳州贷款地产基金投资·2020-06-25 00:44

做自己的CEO-分身术-第一次课程笔记

之前这个课程听过一次半，一次是当初报名占座的时候，半次是这周二。当初听的时候也认真的做了笔记，但已经找不到了，这里说明我的学习方法是有些问题，学完就扔。周二的半次，是为了在筛选活动中多表现自己，顺利通过筛选而自己做的预习，但没计划好，投入的精力和时间均不够，效果也就是听听而已。话说上次写了对复利效应、边际成本递减、延时反馈这几个概念的理解，本来也是想写一篇对六大元规范的理解。但反复阅读了几遍元规范
北京NYE·2020-06-24 18:12

HCIE课程笔记7-ISIS案例分析

4ISIS案例分析4.1案例一要求如下:（1）R1、R2、R3为Level-2路由器，R1和R2属于区域47.0001，R3属于区域47.0002；SystemID为0000.0000.000X，ISIS的进程号为1；（2）R1与R3之间不允许出现DIS，全网要求IS与IS之间通过可靠的机制建立邻居关系；（3）R1的lo0接口不允许IS-IS协议，但接口所在网段能被IS-IS区域访问到，不能使用A
focus_tt·2020-06-24 18:32

数据科学导论课程笔记（一）：数据采集

数据采集模块：麦克风收集声音信息，微机电麦克风是电容式的变形。惯性测量单元（IMU）可以测量速度，方向和引力，它将加速度器，陀螺仪和磁力计集成在一个基于MEMS的封装中。加速度计用来测量X,Y,Z三个方向的加速度，陀螺仪基于角动量守恒理论用于检测角速度以及角动量，磁力计用来测量磁场强度和方向，经常用在数字罗盘上。还有接近传感器，运动传感器和红外探测传感器等。传感器大多数都会有噪声，需要仔细校准。数
not__only·2020-06-24 17:53

数据科学导论课程笔记（二）：数据可视化

数据可视化是一项致力于把抽象的数据或概念转化为适于人类理解和接受的视觉化的信息的技术。是一个典型的交叉学科，涉及计算机科学，认知心理学，美学和艺术设计等学科，涉及数据处理、算法设计和软件开发和人机交互等多种知识和技能。可视化是一种以图像、图表或动画的形式进行有效信息传递的技术。它的主要目的在于，作为载体和媒介有效地传递信息。它可以发挥人类视觉的感知能力，从而帮助人们更好地理解数据当中蕴含的信息。通
not__only·2020-06-24 17:53

移植新版本3.4.2linux kernel到jz2440开发板之一---实现正确启动和打印

本人的微信公众号正式上线了，搜索:张笑生的地盘，主要关注嵌入式软件开发，股票基金定投，足球等等，希望大家多多关注，有问题可以直接留言给我，一定尽心尽力回答大家的问题本系列文章还是为了记录在学习韦东山老师的嵌入式开发教程中的课程笔记
拉玛西亚影视学院的奥斯卡影帝·2020-06-24 16:13

【吴恩达机器学习】逻辑回归 Python实现

课程笔记：https://blog.csdn.net/monochrome00/article/details/104109806逻辑回归（LogisticRegression）梯度下降版本吴恩达课程给出来的数据因为是给优化跑的
Elliott__·2020-06-24 15:27

课程笔记——Unsupervised Learning：Deep Generative Model

GenerativeModelsPixelRNNVariationalAutoencoder(VAE)变分自编码器GenerativeAdversarialNetwork(GAN)生成对抗网络1.PixelRNN1.1原理假设目标为让计算机自己画出3*3的图片，做法：随机给一个图(橘色)训练一个模型RNN(输入可为可变长度)，输入：橘色，输出：设定的图(蓝色)输入：橘色+蓝色，再放入模型中，输出：
mintminty·2020-06-24 15:31

课程笔记——Recurrent Neural Network

举例如下图蓝色框为记忆区，当黄色输入=1时，绿色=1+1=2，橙色输出=2+2=4，同时将绿色框结果存储到蓝色记忆区。此时蓝色记忆区=2，黄色输入=1时，绿色=1+1+2+2=6，橙色输出=6+6=12，同时将绿色框结果存储到蓝色记忆区。以此类推，输入输出序列如下，故我们可知当输入序列顺序改变时，输出值会产生变化。1.几个简单分类ElmanNetwork：将某时间点的hiddenlayer存起来，
mintminty·2020-06-24 15:31

课程笔记——Semi-supervised半监督学习

1.半监督学习1.1定义监督学习样本数据例如：图片+标签半监督学习样本数据例如：R个图片+标签，U个图片，通常U>>R。分类：transductivelearning、inductivelearning直推式学习(transductivelearning)：将无标签数据作为测试数据。该做法不算是欺骗（当应用label才算欺骗，该做法仅应用feature）归纳学习(inductivelearning
mintminty·2020-06-24 15:00

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。
macyang·2020-06-24 13:13

CS231n Spring 2019 Assignment 1—KNN

下面是一些课程的官方链接：网页说明课程主页这个网页上还有2015到2018的过去几年的课程链接课程笔记有三次作业链接和三个模块的笔记、教程详细的教学大纲有对应视频课程的slides，拓展阅读，也包含笔记当然这么好的课程国内肯定会有翻译的
赖子啊·2020-06-24 13:31

深度学习课程集合

https://space.bilibili.com/97068901机器学习https://github.com/shuhuai007/Machine-Learning-Session2.贪心学院NLP课程笔记
a flying bird·2020-06-24 12:58

Convex Optimization: 2 Convex sets

本篇为凸优化的课程笔记。
wineandchord·2020-06-24 12:59

吴恩达深度学习课程笔记

lossfunciton：是单个例子相对于真实标签的误差costfunction：是整个数据集产生的lossfunction的总和，机器学习训练的过程中就是要不断的减小这个costfunciton逻辑回归几乎所有的初始化方式都有效，因为选择的损失函数是交叉熵，是一个凸函数。第四周深层神经网络核对矩阵的维度：第l层的权重w的维度应该为（n_[l],n_[l-1]),偏置为：（n_[l],1)。同理：
PCChris95·2020-06-24 11:35

静静0926幸福实修D1—觉察冻结、女儿练字和李雪的物化理论

#幸福是需要修出来的～每天进步1%～幸福实修12班～06静静杭州#201709026（1/60）【幸福三朵玫瑰】昨日三朵玫瑰今日三朵玫瑰抄写亲子沟通八大要诀整理亲子课程笔记帮助女儿制定作业计划【幸福实修目标
静静1007·2020-06-24 11:39

CMU J2EE网络开发课程总结笔记

CMU08-672J2EEWebDevelopment课程笔记，部分英文内容摘自课件URL–UniformResourceLocator:SpecifiesthelocationoftheresourceNewer
lucianding·2020-06-24 09:32

这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结

机器之心认为这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。下面，我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记，并提供信息图下载地址。信息图下载地址：https://pan.
夏日里的猫·2020-06-24 06:29

吴恩达 机器学习课程笔记整理第一周

1.1ModelRepresentation什么是机器学习（他提及了两个个目前较为流行的定义）ArthurSamuel(1959)：”Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.”翻译过来就是在不对问题进行明显编程的情况下，给予计算机学习能力的一个研究领域TomMitchell(19
还要努力的lxy·2020-06-24 06:57

斯坦福CS231n-计算机视觉—笔记汇总

CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布-智能单元-知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上）-智能单元-知乎专栏https
AlexJunCpp·2020-06-24 02:17

小何与你牵手学导图~~思维导图开启我的思维殿堂

文章分为三部分：一、引言课程笔记（一）中心图案：一座屹立于理想天堂的思维宫殿。（二）一级分支：由神奇大脑、发散性思维、无限储存量、思维成长之路、彩蛋时光等五个纬度。（三）二级分支：采用了关键词、图结合
小何流水_抽抽抽·2020-06-24 01:13

机器学习与数据分析课程笔记-分类-神经网络

神经网络概述与发展概述最初:算法企图模仿人脑在上世纪80s和90s被广泛的应用;但在90s后期不再受关注，因为svm的兴起，人们觉得研究神经网络没前途最近的复兴，随着深度学习兴起，提高了许多应用的最高水平，再度兴起应用案例：1.人脸识别2.智能翻译这些技术的背后都是基于神经网络，暗示着神经网络的复兴。发展1.生物学上发现人脑是由大量神经元构成的。2.每个神经元都是和其他神经元连接，神经元与神经元之
梦小冷·2020-06-24 00:00

机器学习与数据分析课程笔记-机器学习基本概念

什么是机器学习？比如这个学习机，输入是数据，输出是预测。比如要做一个模型，识别一些阿拉伯数字，输入是0-9的图片，输出是预测的那个图片。除了输出预测其实它还输出假设，什么是假设呢？假设是关于模型的假设，从数据中学习模型的参数，模型确定，输出就确定了。机器学习是研究算法使得它能随着由数据所计算得到的经验的累积,在一些任务.上算法的性能得以提升机器学习就是-一个基于经验数据的函数估计问题提取重要模式、
梦小冷·2020-06-24 00:29

机器学习与数据分析课程笔记-分类-logistic回归

logistic回归虽然被称为回归但是其实它时常用于分类。什么是分类?常见的分类以下例子:判断肿瘤良性恶性判断在线交易是否是伪交易判断明天是否下雨回答都是（Yes或者No），相当于将数据分为两类。分别用0和1代表，0代表负类，1代表正类逻辑回归主要解决二分类问题，逻辑回归在线性回归的基础上进行了变换。logistic回归在线性回归的基础上，进一步变换，使得模型假设的取值范围在[0，1]逻辑回归如何
梦小冷·2020-06-24 00:29

机器学习与数据分析课程笔记-回归

关于线性回归许多真实的过程能够用线性模型来近似线性回归通常作为更大系统的一个模块线性系统能有解析解，不需要迭代逼近，而是直接可以求解出来线性预测提供了对许多机器学习核心概念的介绍，例如定义目标函数、梯度下降等一元线性回归比如一个朋友要买房子，如今已知一些房价的面积和对应价格。我们希望能得到一个模型已知面积预测房价。该图中有许多样本点，每个点横轴对应面积大小、纵轴对应的是房价价格。该问题是一个监督学
梦小冷·2020-06-24 00:29

2018-8-1晨间日记

今日三只青蛙/番茄钟抄书，英语，武志红课程笔记。成功日志-记录三五件有收获的事务用抄书让自己慢下来，让自己读懂每一个字。一本好书，甚至一篇好文，用心读懂后的收获，远大于草草读一百本书！第一次
进化的鱼·2020-06-23 22:37

课程笔记5--理解信号、噪音与血流

MRI扫的是大脑的结构图像，也叫T1权重图像。它有着很高的空间分辨率，可以从中看到非常清晰的解剖结构，也可以从中区分出各种不同的组织。fMRI往往用于研究大脑的具体功能，扫出来的是功能图像，也叫做T2*权重图像。虽然它的空间分辨率比较低，但是时间分辨率很高，可以在很短的时间内扫出一叠功能图像。这样子就可以研究实验操作究竟是如何影响大脑的MRI信号的。一个fMRI实验相当于包含了一个MRI图像序列。
追蜗牛的coder·2020-06-23 22:54

课程笔记1--fMRI简介以及数据分析

现代的神经影像学技术有这样几种：：脑电图(EEG),单光子发射体层成像(SPECT),正电子发射型计算机断层显像(PET),功能性磁共振成像(fMRI),侵入性光学成像(invasiveopticalimaging),颅内电极记录(intracranialrecording),脑皮层电图(ECoG)，其中最为广泛应用的是fMRI和PETPET:测量血流量和神经系统里的化学物质，然后我们就可以测量示
追蜗牛的coder·2020-06-23 22:54

React-Native 学习系列课程笔记（React-Native开发环境搭建）

对于2016年最火爆的前端H5框架无疑是Facebook推出的React,React框架可以说是一个系列框架，可以分为web端，服务端，移动端，其核心思想都是自己组件化开发，这也是未来前端或者是移动领域一个不小的趋势所在。那么今天我们就来尝试一下React-Native，这个一个对于一个移动领域不小的突破，目前其主要针对两个平台，IOS和Android,我们先来搭建一个开发环境，这里推荐大家使用M
天外野草·2020-06-23 21:21

操作系统课程笔记——存储管理笔记

2018-3-23周五整理本周学习的操作系统相关课程：---------关于存储管理的一些基本概念。簇：磁盘文件存储管理的最小单位叫做“簇”扇区：是磁盘最小的物理存储单元二者联系：由于操作系统无法对数目众多的扇区进行寻址，所以操作系统就将相邻的扇区组合在一起，形成一个簇，然后再对簇进行管理。每个簇可以包括2、4、8、16、32或64个扇区。显然，簇是操作系统所使用的逻辑概念，而非磁盘的物理特性。F
jax_fanyang·2020-06-23 21:23

宁向东《管理学》课程笔记（八）

周末问答：领导接到告状信该怎么处理？图片发自App本周课程复盘：导论课，我主要是用一个大家比较熟悉的概念：破局，来帮助大家建立一个关于管理学的基本认识。我们为什么需要管理学？德鲁克说，就是因为我们需要选择正确的事情去做，并且要把事情做对。所以，管理学是一个分析、权衡和决策的学问，分析、权衡和选择的目的是什么？就是要破局而出。第二节课里面，用人和资源的关系来定义中国人所谓的“局”，并且与大家分享了三
於万斯年受天之祜·2020-06-23 15:21

2019/6/9CS231n课程笔记（深度学习框架）

1、设置#设置用CPU还是GPU进行withtf.device('/gpu:0'):balabalabala2、一种只有我才能看懂的笔记……#define计算框架N,D,H=64,1000,100x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))y=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))w1=tf.placeholder(tf.f
荣荣闲不住·2020-06-23 15:58

比特币白皮书精读笔记—介绍篇

本文为精读比特币白皮书系列课程笔记，文中摘录了比特币白皮书原文，并对原文进行翻译，说明和讲解。
益蜗牛·2020-06-23 14:41

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-2) 深度卷积网络：实例探究--课程笔记

本课主要讲解了一些典型的卷积神经网络的思路，包括经典神经网络的leNet/AlexNet/VGG,以及残差网络ResNet和Google的Inception网络，顺便讲解了1x1卷积核的应用，便于我们进行学习和借鉴。2.1为什么要进行实例探究神经网络有些是相通的，学习他人是如何构建神经网络的，对自己也是一个提升。经典神经网络LeNet-5：针对灰度图像，conv-pool-conv-pool-fc
haoyutiangang·2020-06-23 13:02
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