cadence使用教程中文版

时间: 2023-07-30 09:04:05 浏览: 84
Cadence是一款非常流行的电子设计自动化软件,它可以帮助工程师在集成电路设计、仿真、验证和布局等方面提高工作效率。以下是一些使用Cadence的教程资源: 1. Cadence官方文档:官方文档提供了全面的介绍和教程,包括Cadence Virtuoso、Cadence Allegro等软件的使用。官方文档可以在Cadence官网上下载。 2. Cadence中国社区:Cadence中国社区是一个资源丰富的平台,包括了很多使用Cadence的教程资源,以及用户之间的交流和分享。可以在Cadence中国社区官网上注册并进入学习。 3. Cadence教程视频:在一些视频教程网站上,也可以找到一些Cadence的教程视频,例如B站、优酷等。这些视频教程通常由一些培训机构或个人制作并分享,可以帮助初学者更快地入门。 4. Cadence书籍:有一些Cadence相关的书籍,这些书籍提供了深入的知识和实践案例,可以帮助用户更好地理解和应用Cadence软件。例如《Cadence Virtuoso教程》、《Cadence Allegro PCB设计全面教程》等。 以上是一些使用Cadence的教程资源,希望对你有所帮助。
相关问题

cadence使用教程

cadence是一个电子设计自动化软件工具套件,其中包括cad和allegro SPB等具体功能模块。其中,Design Entry CIS模块用于画原理图。在设计原理图时,可以使用放大和缩小分别是按键“i”(ZoomIn)和“o”(ZoomOut)来进行操作。在创建元件封装时,需要注意不能有其他同名的管脚,除了GND可以同名以外。添加网络标号的快捷键是“n”,但是在cadence中,网络标号无法复制。在建立电路板时,需要打开PCB编辑器,选择AllegroPCBDesign610(PCBDesignExpert),然后利用向导进行电路板的建立,包括确定板子的大小、层数、形状等参数。此外,在生成网表时,需要注意保存原理图库和封装库,并按照一定的规则命名,并在添加时将路径添加到原件中,以便正确生成网表。

cadence16.6中文教程

cadence16.6是一款常用的电子设计自动化(EDA)软件,它提供了强大的功能和工具,帮助工程师进行电路设计、仿真和验证等工作。以下是关于cadence16.6中文教程的一些介绍: 首先,cadence16.6的中文教程主要分为多个章节,每个章节涵盖了不同的主题和技术。这些教程通过文字、图形和实际案例等形式,详细讲解了cadence16.6的各种功能和使用方法。 其次,cadence16.6教程首先介绍了软件的安装和基本配置,帮助用户快速上手。接着,教程详细介绍了cadence16.6的界面布局和各个功能区域的作用,以及如何进行工程文件的创建和管理。 在cadence16.6的中文教程中,还详细介绍了电路设计的基本概念和步骤,包括电路元件的选择和放置、信号线的布线、技术先进性规则的应用等。此外,教程还介绍了如何对电路进行仿真和验证,以确保设计的准确性和稳定性。 此外,cadence16.6的中文教程还涵盖了更高级的主题,如时序分析、功耗分析、噪声分析等,帮助用户更深入地了解和应用cadence16.6的高级功能。 总的来说,cadence16.6中文教程提供了全面而详细的内容,适合初学者和有一定经验的用户使用。通过学习这些教程,用户可以熟练掌握cadence16.6的各种功能和技术,从而更高效、准确地进行电路设计和仿真工作。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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