UVM理论学习第23页

Transformer的PE(position embedding),即位置编码理解

背景：最近要搞理论学习了，先前搞了大半年的工程，又要捡起一些理论原理，现在还是从transformer熟悉理解一下，争取吃透。

清梦枕星河~·2022-12-02 18:42

matlab 抽样数据傅里叶变换,快速傅里叶变换fft的Matlab实现实验报告..doc

快速傅里叶变换fft的Matlab实现实验报告.一、实验目的在理论学习的基础上，通过本实验加深对快速傅立叶变换的理解；熟悉并掌握按时间抽取FFT算法的程序；了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题

weixin_39530288·2022-12-02 12:08

VCED项目理论学习及代码实现（待更新）

项目开源地址：GitHub-datawhalechina/vced:VCED可以通过你的文字描述来自动识别视频中相符合的片段进行视频剪辑。该项目基于跨模态搜索与向量检索技术搭建，通过前后端分离的模式，帮助你快速的接触新一代搜索技术。CLIP(ConnectingTextandImages)CLIP模型的核心是利用自然语言的监督信号来训练一个视觉模型。由于Transformer模型的兴起，自然语言处

Savarus·2022-11-30 23:11

深度学习——Dropout层理论学习

这里写目录标题1.什么是Dropout层2.参考资料1.什么是Dropout层Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器（隐层节点）间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让

AI AX AT·2022-11-29 17:50

数字验证学习笔记——UVM学习1

UVM验证方法学作为之前所有方法学的融合版本，从自身初衷而言，就是将验证过程中可以重用和标准化的部分都规定在其方法学的类库当中，通过标准化的方式减轻了验证人员构建环境的负担。

海纳百川13·2022-11-29 04:07

DDD理论学习系列（2）-- 领域

DDD理论学习系列目录1.引言领域一词，主要有以下两个意思：一国主权所达之地。学术思想或社会活动的范围。不管是指国家的主权范围也好还是学术活动范围，都是在讲一个范围，一个界限。

weixin_34348111·2022-11-29 03:49

DDD理论学习系列（1）-- 通用语言

1.引言在开始之前，我想我们有必要先了解以下DDD的主要参与者。因为毕竟语言是人说的吗，就像我们面向对象编程一样，那通用语言面向的是？DDD的主要参与者：领域专家+开发人员领域专家：精通业务的任何人。开发人员：开发+测试。领域专家擅长某个领域的知识，专注于交付的业务价值。开发人员则注重于技术实现。开发人员总是想着类、接口、方法、设计模式、架构等。以面向对象的编程思想进行思考，思考如何进行抽象、封装

淋风沐雨·2022-11-29 03:48

【人工智能学习总结】第六章机器学习（1）

机器学习也没法给出严格的定义从学科角度来讲，机器学习是研究如何让计算机来模拟人类学习活动的一门学科机器学习的主要研究内容：①认知模型的研究主要目的是要通过对人类学习机理的研究和模拟，从根本上解决机器学习方面存在的种种问题②理论学习的研究主要目的是要从理论上探索各种可能的学习方法

Beixun_Qili·2022-11-27 20:56

【pytorch学习笔记六】深度学习基础（线性回归、损失函数、梯度下降、欠拟合与过拟合，正则化）

深度学习的基础理论学习可到B站上看吴恩达老师的深

QHCV·2022-11-26 19:18

matplotlib输出图形到网页_量化之路-python绘图-使用matplotlib绘制股票K线图（附代码）...

重新梳理下需要学会的技能步骤，以明确当前进度，及下步需要做什么：1、理论学习（量化书籍、统计学、经济金融、股票知识等）2、爬虫学习（1）正则表达式（2）从网页获取想要的信息（现在有些API提供24小时新闻

weixin_39520988·2022-11-25 21:56

GPS & Lidar & IMU 融合定位与建图_理论学习1

Localization&Mapping参考：博文：Lidar数据处理-[ADS]GPS定位定位技术分类：GPS绝对定位，相对定位，融合定位问题：传统的GPS定位精度只有3-7米,我国城市主干道单一车道宽一般是3.75米,也就是说GPS无法做到车道线级定位。在城市道路或峡谷中，精度会进一步下降。解决方案①绝对定位，常用RTK技术（RealTimeKinematic(RTK)-可以全天候提供厘米级别

chepwavege·2022-11-25 18:22

8月25日计算机视觉理论学习笔记——FCN、DeepLab

文章目录前言一、语义分割（SemanticSegementation）二、FCN（FullyConvolutionalNetworks）全卷积网络1、全卷积化（Convolutionalization）2、反卷积（Deconvolution）(1)、外围全补零；(2)、差零分数步长反卷积(3)、上采样的三种实现3、跳层结构（Skip-layer）三、DeepLabv11、孔（Hole）算法2、条件

Ashen_0nee·2022-11-25 17:08

8月26日计算机视觉理论学习笔记——医疗影像分割

/RAW3、NRRD二、医学影像任务三、改进的U-NET1、目标函数-Dice系数2、U-NET未能解决的一些问题四、3DU-NET五、V-Net六、FC-DensNet前言本文为8月26日计算机视觉理论学习笔记

Ashen_0nee·2022-11-25 16:39

8月28日计算机视觉理论学习笔记——图像生成

文章目录前言一、判别式模型与生成式模型1、判别式模型2、生成式模型二、VAE自编码机三、GAN1、CGAN2、WassersteinGAN3、Super-ResolutionGAN前言本文为8月28日计算机视觉理论学习笔记

Ashen_0nee·2022-11-24 20:14

从零开始，搭建一个简单的UVM验证平台（一）

前言：这篇系列将从0开始搭建一个UVM验证平台，来帮助一些学习了SV和UVM知识，但对搭建完整的验证环境没有概念的朋友。

不吃葱的酸菜鱼·2022-11-24 17:56

吃瓜教程task01

吃瓜教程第一阶段的学习：机器学习的基本概念，如何构建学习器以及如何对不同的学习器的性能进行评估，目前的学习主要为概念的学习，理论学习较少。

XMUresearcher·2022-11-24 15:00

Householder变换（反射变化）与Givens变换（旋转变化）的学习笔记

先放个例题在这里，会就做，不会就带着问题向下看答案的H计算错误，这个才是正确答案一点点矩阵理论学习笔记，开干！

一个普通的瓜皮·2022-11-24 13:03

torch tensor去掉1维_【ML实践笔记】06-DeepLizard教程10-13：PyTorch中的tensor操作

这个系列称为“实践笔记”，是因为其主要面向编程实践而非理论学习。因为我的基础还是比较差，很多东西只是自己的理解，不一定对，供参考。教程介绍和目录见此文：季节

weixin_39859055·2022-11-23 15:41

验证平台，SV 和UVM

验证是确保设计和预定的设计期望一致的过程。验证平台：被用来应用一个或多个测试激励，并将激励发送到设计的输入中，激励可通过验证平台产生，或者通过手动创建。最后，输出进行比较，看结果是否正确。结果检查可通过验证平台、脚本或者手工来实现。验证平台的主要功能：产生激励、把激励应用到被测设计DUT中，检查结果和验证测试是否通过，也就是确保被测设计的输出和期望一致。验证的难点：如何产生全部的激励，如何检查结果

开心邮递员·2022-11-22 10:58

【学习笔记】目标检测算法总结

MindNote思维导图软件、B站学习视频+原论文学习、初学者笔记如有问题请多多指教记录Overfeat模型、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD这几种目标检测算法的理论学习

00后-、。，；·2022-11-22 08:46

UVM实战系列--第一讲

UVM实战课0概述目标1芯片设计流程1.1相关设计技能1.2主流EDA1.3对应的要求2VerilogTestBench2.1lab01-全加器第一讲0概述目标1.掌握ASIC设计流程*设计、验证、中端

中古传奇·2022-11-22 02:20

深度学习理论学习过程中的一些常见问题

0.需要去学习哪些基本内容1.样本归一化：预测时的样本数据同样也需要归一化，但使用训练样本的均值和极值计算，这是为什么？答：可以从三个角度理解：众所周知，我们的数据集分为训练集和测试集，对于测试集的均值方差归一化，不能用测试集的均值和方差，而要用训练集的均值和方差，因为真实数据中很难得到其均值和方差。另外，网络参数是从训练集学习到的，也就是说，网络的参数尺度是与训练集的特征尺度一致性相关的，所以应

jaycain·2022-11-21 20:24

考研党员自我个人总结

在过去的时间里，专业学习上我还是比较勤勤恳恳，内心没有懈怠，在关于党的理论学习上，我也可以尽到本职义务，将党组织交代的学习任务以及党内活动和会议认真完成，在工作方面，无论是作为班主任助理，还是支部副书记

爸爸喊你去学习·2022-11-21 17:08

UVM学习笔记

UVM学习笔记一、类库地图1、来源：将验证过程中可以重用和标准化的部分都规定在其方法学的类库中。

skyer_lhb·2022-11-20 17:16

【AI理论学习】CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet

CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet1.卷积神经网络模型变迁简介2.VGGNet3.Inception4.ResNet5.MobileNet6.MobileNetv27.EfficientNet总结参考文献内容来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/583901845，作者：deephub1.卷积神经网络模型变迁简介卷积神经网络（CNNs）模型变迁的主要

镰刀韭菜·2022-11-20 15:28

java用户输入三个数，输出这三个数的平均值

//萌新一枚，前几天主要理论学习，没有上机，今天写了几道题发现，看过的东西还是没记住，敲了几遍就记住了，开学还有好几个月，加油！

小杨加油·2022-11-20 06:27

机器学习算法——决策树7（预剪枝处理实例）

剪枝理论学习请参考如下网址：机器学习算法——决策树4（剪枝处理）_Vicky_xiduoduo的博客-CSDN博客_剪枝机器学习不管是预剪枝还是后剪枝，都需要对决策树进行“泛化能力”的评估。

Vicky_xiduoduo·2022-11-19 13:28

如何从小白成为一名合格的算法工程师

如何从小白成为一名合格的算法工程师写在开头能力要求编程能力计算机基础机器学习机器学习理论学习机器学习实战学习深度学习基础应用领域个人计划后续安排写在开头其实对于未来想要从事什么样的职业这个问题，我已经思考了比较长一段时间

Acwisher·2022-11-17 07:44

（转存）焦点解决个案概念化传统的个案概念化是对问题的概念化，问题是怎么产生的？问题的原因是什么？而焦点的概念化是对来访者这个人的概念化而不是对他的问题概念化，了解他是一个怎么解决问题的人？他如何...

这节课内容很丰富，相当于对我们焦点理论学习的总复习。林博士特别会讲故事，他常常用故事的隐喻来解读理论知识。

七彩虹·2022-11-15 08:31

UVM（六）：验证环境的组成：UVM组件家族——uvm_component

1.概述UVM的组建类（uvm_component）是验证环境的骨架，用于验证环境的结构的创建。

weixin_43701504·2022-11-07 11:20

uvm_reg_model——寄存器模型（一）

UVM提供标准的基类库，UVM的寄存器模型来自于继承自VMM的RAL（RegisterAbstractLayer），现在可以先将寄存器模型进行XML建模，再通过脚本工具直接生产寄存器模型。

weixin_33961829·2022-11-07 11:44

【前端验证】通用型顺序比对的uvm scoreboard组件编写

前言最近在研究uvm环境的仿真结束机制，准备在现有的objection机制基础上补充看门狗操作。

尼德兰的喵·2022-11-07 11:51

【前端验证】通关寄存器与ral_model —— 在uvm验证平台中连接ral_model并发起读写操作

前言【前端验证】通关寄存器与ral_model——apbagent组件自测环境与波形确认终于在经历了众多流程后，终于到了激动人心的一刻——在uvm验证平台中连接ral_model！

尼德兰的喵·2022-11-07 11:21

【前端验证】通关寄存器与ral_model —— 将寄存器描述由excel格式转为xml格式的脚本

前言【前端验证】通关寄存器与ral_model——在uvm验证平台中连接ral_model并发起读写操作思来想去我还是感觉xml格式的寄存器描述信息太繁琐了（虽然不否认xml很强大），所以我还是决定以excel

尼德兰的喵·2022-11-07 11:21

【前端验证】被动响应型uvm_model环境搭建——以握手型ram_model为例

而之后转到uvm方法学后，我只是简单了解了下思路就直接转方向了，因此一直遗留几个问题没有搞清楚，今天的被动响应型uvm_model环境就是其中一个。

moon9999·2022-11-07 10:42

OCR表格识别（三）——文本检测与文本识别理论学习

OCR理论深度学习之图像处理ocr技术挑战：算法层：应用层：OCR前沿算法文本检测文本识别文档结构化识别深度学习之图像处理图像识别其实是一个从低层次到高层级特征学习的过程。底层级的特征比较抽象，二高层及的特征比较概念化。在图像识别过程中，也就是从图像像素特征，到图像的形状、轮廓，然后到概念，并进行整合，分类，最终得到目标特征，识别到人脸等。再怎么复杂的信息都是由基本结构组合而成，就像人的认知过程一

椒椒。·2022-11-04 13:32

deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（七）——深层神经网络理论学习

本文主要来对浅层神经网络进行扩展，来了解深层神经网络的基本原理。本文参考链接：https://www.missshi.cn/api/view/blog/59a6ad67e519f50d040000e61.概念初识：Logistic回归：一个隐藏层的神经网络：五个隐藏层的神经网络：深层神经网络主要是指的包含的隐藏层的深度。神经网络的层数越多，可以拟合的场景越复杂。实际上，在利用神经网络解决一些问题时

玥晓珖·2022-11-01 23:35

从满腹经纶到入行小白：理论学习与实际应用的差距

一、前言任何一门能够应用到中的学门、技能，都有一定的底蕴，只能成为理论中的理论，无法真正应用到实际中。在学校、在书上，我们能获取到知识有多少能应用到实际上呢？我们翻开JqueryAPI中文文档（http://jquery.cuishifeng.cn/），上面的所有方法，是不是我们都能用到实际上呢？答案是全部100%都能用上。没有用上的东西是不会被开发出来，即使开发出来，时间一长也会被淘汰。但是，文

ryelqy·2022-11-01 19:15

金九银十秋招总结

刚开始投递的时候路科的课还没学完，大概在uvm实战自动更新寄存器模型那里。海投后开始疯狂笔试，第一周看到企业就投，有笔试就做，做完就开始查对应知识点。

广工陈奕湘·2022-11-01 17:31

机器学习理论学习：感知机

文章目录一、感知机模型二、感知机的学习策略三、感知机学习算法3.1、感知机算法的原始形式3.2、感知机算法的对偶形式感知机(Perceptron)是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类，是神经网络与支持向量机的基础。强烈推

wxplol·2022-11-01 14:25

YOLO学习01（跑通yolov5尝试）

目录一、前期理论学习二、使用YOLO（复现yolov5）1、环境搭建2、认识YOLO代码中的文件并简单运行（detect.py）3、模型训练（train.py）一、前期理论学习绘制思维导图手把手教你搭建自己的

噫噗瑟弄°·2022-10-24 07:39

第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

松间沙路hba·2022-10-23 17:46

做有理想有作为的新时代青年——学习党的二十大报告有感

身为一名党员，要加强理论学习。大会报告是一篇闪耀着马克思主义思想光辉的纲领性文献，是学习二十大精神的重中之重。要原汁原味学习原文，带着感

花楠生·2022-10-21 10:33

（5）UVM工厂机制

UVM工厂机制工厂的意义工厂的注册和创建UVM_coreservice_t类注册宏`uvm_{component,object}_utils工厂提供的便利——覆盖（override）覆盖方法set_type_override

数字ic攻城狮·2022-10-12 20:04

（3）UVM验证平台搭建之介绍

年轻人的第一个UVM验证平台搭建之介绍验证平台的组成UVM验证平台的框图验证平台介绍目录验证平台的组成验证用于找出DUT中的bug，这个过程通常是把DUT放入一个验证平台中来实现的。

数字ic攻城狮·2022-10-12 20:03

（2）UVM基础之config_db机制

UVM基础之config_db机制UVM中的路径config_db基础set和get函数的参数省略get语句跨层次的多重设置非直线的设置和获取config_db机制对通配符的支持check_config_usegeinterface