数字后端设计入门：逻辑到物理布局

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本资源是一份名为"Digital VLSI Design: Lecture-6 - Import, Design, and Floorplan"的讲座材料，由Adam Teman教授于2018年创建。该课程针对的是数字后端设计的入门学习者，特别关注芯片设计过程中从逻辑设计向物理实现的过渡阶段。在第六讲中，教授概述了设计流程的下一步： 1. 课程进展：在完成了前端设计过程后，讲座转向后端设计，即从逻辑层面转向物理层面。这意味着学生将开始学习如何用物理方法来实施电路设计。 2. 工具转换：为了开始物理设计，学生们会从使用逻辑设计工具切换到更适合物理布局的工具。这包括确定哪些部分（如IPs、I/Os、电源网格和特殊路径）在实际设计中具有重要性，因为它们会影响到整体性能和效率。 3. 物理基础：制作芯片的物理基础是通过制定一个详细的floorplan（布局图）来实现的。地板计划涉及决定芯片内的组件布局，确保信号的顺畅传输，同时考虑到空间效率、散热需求以及互连的复杂性。 4. 占位与优化：在地板计划阶段，设计师需要考虑芯片内部的拥堵问题，合理安排各个功能模块的位置，以避免信号延迟和功耗过高等问题。这可能涉及到对电路板上的元件进行精确的排列和调整。 5. 版权声明：课程中的部分内容来源于互联网上的公开资源，但可能存在引用错误或遗漏。如果发现有未正确引用或侵犯版权的情况，教授鼓励读者直接联系他进行修正。 本讲座深入浅出地讲解了数字后端设计中的关键步骤，特别是在地板规划阶段如何根据电路的重要性和性能需求进行精细布局。这对于理解现代集成电路设计流程的学生来说，是一项宝贵的学习资料。

lecture_06.pdf

2023-06-18 上传
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找出几个解释震荡矩阵的网页

2023-04-05 上传
1. https://www.quantopian.com/posts/quantopian-lecture-series-risk-management-part-3 2. https://www.mathworks.com/help/finance/sharpe-ratio-and-other-risk-adjusted-performance-measures.html 3. ...

脚本语言python教程

2023-11-18 上传
4. Python编程导论：https://fdu-cs.gitbooks.io/python-lecture-notes/content/ 5. Python数据科学手册：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ 以上资源都是非常优秀的Python教程，您可以根据...

补全以下代码private String cid;// Course id, e.g., CS110. private String name;// Course name, e.g., Introduce to Java Programming. private Integer credit;// Credit of this course private GradingSchema gradingSchema; //Grading schema of this course // enum GradingSchema{FIVE_LEVEL, PASS_FAIL} private Integer capacity;// Course capacity. private Integer leftCapacity;// Course capacity left. You should update the left capacity when enrolling students. private Set<Timeslot> timeslots;// One course may have one or more timeslots. e.g., a lecture in Monday's 10:20-12:10, and a lab in Tuesday's 14:00-15:50. public Course(String cid, String name, Integer credit, GradingSchema gradingSchema, Integer capacity) // constructor public void addTimeslot(Timeslot timeslot) //Record a timeslot for this course private Integer id;// A unique student id, should be an 8-digit integer: Undergraduates' ids should start with 1; Postgraduates' ids should start with 3. e.g., 12213199. private String name;// Student’s name private Map<Course, Grade> courses;// Enrolled courses, using Map structure to store course and its grade as a pair. Grade is an enum type enum Grade{PASS,FAIL,A,B,C,D,F}with an attribute: Double gradePoint protected Student(Integer id, String name) // constructor public abstract boolean canGraduate() // Checks if this student satisfies all the graduating conditions. Hint: you are allowed to change this abstract method into non-abstract to check if the student satisfies the common graduation conditions. public void enroll(Course course) // Tries to enroll the course, do some checks before enrolling. public void recordGrade(Course course, Grade grade)// Records the grade of a course that is current learning. public double getGpa() // Calculates the GPA for this student. public UndergraduateStudent(Integer id, String name)// constructor public boolean canGraduate() //Additional graduating conditions for undergraduate students public PostgraduateStudent(Integer id, String name)// constructor public boolean canGraduate() //Additional graduating conditions for postgraduate students

2023-06-02 上传
e.g., a lecture in Monday's 10:20-12:10, and a lab in Tuesday's 14:00-15:50. public Course(String cid, String name, Integer credit, GradingSchema gradingSchema, Integer capacity) { this.cid = cid;...

We have seen the cars2018.csv data in the 'Example: Fuel Consumption' Lecture Task 1: Install {keras} (and Tenserflow) on your computer. Make sure its linkage with Python libary is also established. (It is one of the key steps for this assignment. It may take some time if you have not get the right library installed. Here is a reference link. https://keras.rstudio.com/reference/install_keras.html) Task 2: Divide the data randomly into 80% training and 20% test, fit a neural network model on fuel consumption (mpg) with one hidden dense layer. Choose the number of hidden units, and select the right activation function and modelling parameters. Task 3: Fit another neural network with 2 hidden dense layers, i.e. stack another hidden layer on top of the pervious neural net. Choose the number of the hidden units for the second layer. Compare the results with output from Task 2. Task 4: Compare the model performance with the model discussed in the lecture, i.e. the lasso, rpart, random forest, and xgboost models. Task 5: Change the response variable from mpg to Liters/KM (i.e. 235.15/mpg), and re-fit a neural network model. Compare performance as in Task 4.请你提供这个题目的task4的代码

2023-06-06 上传
好的，以下是Task 4的代码，包括了Lasso、rpart、随机森林和xgboost模型的训练和评估： ```R library(caret) library(mlbench) library(glmnet) library(rpart) library(randomForest) library(xgboost) ...

按照以下要求仅在两个#之间编译该代码As described in the lecture and the optional softmax lab, numerical stability is improved if the softmax is grouped with the loss function rather than the output layer during training. This has implications when building the model and using the model. Building: The final Dense layer should use a 'linear' activation. This is effectively no activation. The model.compile statement will indicate this by including from_logits=True. loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) This does not impact the form of the target. In the case of SparseCategorialCrossentropy, the target is the expected digit, 0-9. Using the model: The outputs are not probabilities. If output probabilities are desired, apply a softmax function.

2023-07-10 上传
import tensorflow as tf # Building the model model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation='...

simulink经典书籍

2023-08-25 上传
3. "Model-Based Engineering with AADL: An Introduction to the SAE Architecture Analysis & Design Language (Lecture Notes in Computer Science)" by Peter H. Feiler and David P. Gluch - 本书介绍了一种...

itextpdf 加水印带背景

2023-09-09 上传
- *1* *2* *3* [GAMES101现代计算机图形学入门-闫令琪-随堂笔记-Lecture 06 Rasterization 2 (Antialiasing and Z-...](https://blog.csdn.net/weixin_44848751/article/details/127883469)[target="_blank" data-...

学期结束后，需要对班级学生的成绩进行相应的统计工作，需要研发班级学期成绩管理系统，设定某学期某班级学生选课信息如lecture.txt文件所示：分为课程名称、该课程学分、课程类型三类。班级学生考试成绩文件为 lecture_grade.txt，包含有学生的学号、姓名，各门课程的考试成绩等。 请依次研发一个班级学期成绩管理系统实现（但不限于）如下功能： 1) 查询指定学生的各科考试成绩； 2) 统计每位同学的平均分、学分绩点等； 3) 按照学分绩点进行排序，输出排序后的结果，并保存为文件； 4) 查询是否有学生有挂科现象，如果有挂科，则统计出挂科学生以及挂科科目的信息，并输出到文件中； 5) 成绩修改：若输入成绩错误，可修改指定学生、指定科目的成绩； 6) 可对班级学生的单科成绩进行统计，计算平均成绩、合格率、标准差。给我c++代码

2023-02-07 上传
1. 可以使用 Python 读取 lecture.txt 和 lecture_grade.txt 文件，并将数据存储在对象或数据结构中，便于后续操作。 2. 可以使用 Python 的类和函数来实现各项功能。 3. 可以使用 Python 的 pandas 库来读取数据和...

使用C++写出，学期结束后，需要对班级学生的成绩进行相应的统计工作，需要研发班级学期成绩管理系统，设定某学期某班级学生选课信息如lecture.txt文件所示：分为课程名称、该课程学分、课程类型三类。班级学生考试成绩文件为 lecture_grade.txt，包含有学生的学号、姓名，各门课程的考试成绩等。 请依次研发一个班级学期成绩管理系统实现（但不限于）如下功能： 1) 查询指定学生的各科考试成绩； 2) 统计每位同学的平均分、学分绩点等； 3) 按照学分绩点进行排序，输出排序后的结果，并保存为文件； 4) 查询是否有学生有挂科现象，如果有挂科，则统计出挂科学生以及挂科科目的信息，并输出到文件中； 5) 成绩修改：若输入成绩错误，可修改指定学生、指定科目的成绩； 6) 可对班级学生的单科成绩进行统计，计算平均成绩、合格率、标准差。

2023-02-07 上传
该系统需要从 lecture.txt 和 lecture_grade.txt 两个文件中读取数据，lecture.txt 文件包含了课程名称、该课程学分、课程类型三类信息，lecture_grade.txt 文件包含了学生的学号、姓名、各门课程的考试成绩等。...
编号167
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