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Download PDF (317 KB) 772 27.1 The basics of dynamic multithreading 774 27.2 Multithreaded matrix multiplication 792 27.3 Multithreaded merge sort 797 28 Matrix Operations 813 28.1 Solving systems of linear equations 813 28.2 Inverting matrices 827 28.3 Symmetric positive-definite matrices and least-squares approximation 832 29 Linear Programming 843 29.1 Standard and slack forms 850 29.2 Formulating problems as linear programs 859 29.3 The simplex algorithm 864 29.4 Duality 879 29.5 The initial basic feasible solution 886 30 Polynomials and the FFT 898 30.1 Representing polynomials 900 30.2 The DFT and FFT 906 30.3 Efficient FFT implementations 915 31 Number-Theoretic Algorithms 926 31.1 Elementary number-theoretic notions 927 31.2 Greatest common divisor 933 31.3 Modular arithmetic 939 31.4 Solving modular linear equations 946 31.5 The Chinese remainder theorem 950 31.6 Powers of an element 954 31.7 The RSA public-key cryptosystem 958 31.8 Primality testing 965 31.9 Integer factorization 975 32 String Matching 985 32.1 The naive string-matching algorithm 988 32.2 The Rabin-Karp algorithm 990 32.3 String matching with finite automata 995 32.4 The Knuth-Morris-Pratt algorithm 1002 33 Computational Geometry 1014 33.1 Line-segment properties 1015 33.2 Determining whether any pair of segments intersects 1021 33.3 Finding the convex hull 1029 33.4 Finding the closest pair of points 1039 34 NP-Completeness 1048 34.1 Polynomial time 1053 34.2 Polynomial-time verification 1061 34.3 NP-completeness and reducibility 1067 34.4 NP-completeness proofs 1078 34.5 NP-complete problems 1086 35 Approximation Algorithms 1106 35.1 The vertex-cover problem 1108 35.2 The traveling-salesman problem 1111 35.3 The set-covering problem 1117 35.4 Randomization and linear programming 1123 35.5 The subset-sum problem 1128 VIII Appendix: Mathematical Background Introduction 1143 A Summations 1145 A.1 Summation formulas and properties 1145 A.2 Bounding summations 1149 B Sets, Etc. 1158 B.1 Sets 1158 B.2 Relations 1163 B.3 Functions 1166 B.4 Graphs 1168 B.5 Trees 1173 C Counting and Probability 1183 C.1 Counting 1183 C.2 Probability 1189 C.3 Discrete random variables 1196 C.4 The geometric and binomial distributions 1201 C.5 The tails of the binomial distribution 1208 D Matrices 1217 D.1 Matrices and matrix operations 1217 D.2 Basic matrix properties 1225 71浏览免费
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- SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态 静态变量 39 1.3 设计例化和连接 45 第二章 验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 性能验证 410 第三章 SV组件实现 99 3.1 接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2 采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3 测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4 调试方法 150 第四章 验证的计划 166 4.1 计划概述 166 4.2 计划的内容 173 4.3 计划的实现 185 4.4 计划的进程评估 194 第五章 验证的管理 277 6.1 验证的周期检查 277 6.2 管理三要素 291 6.3 验证的收敛 303 6.4 问题追踪 314 6.5 团队建设 321 6.6 验证的专业化 330 第六章 验证平台的结构 48 2.1 测试平台 49 2.2 硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3 激励发生器 67 channel initiator 72 register initiator 73 2.4 监测器 74 2.5 比较器 81 2.6 验证结构 95 第七章 激励发生封装:类 209 5.1 概述 209 5.2 类的成员 233 5.3 类的继承 245 三种类型权限 protected/local/public 247 this super 253 成员覆盖 257 5.4 句柄的使用 263 5.5 包的使用 269 第八章 激励发生的随机化 340 7.1 随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2 约束块控制 358 7.3 随机函数 366 7.4 数组约束 373 7.5 随机控制 388 第九章 线程与通信 432 9.1 线程的使用 432 9.2 线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3 线程的通信 458 第十章 进程评估:覆盖率 495 10.1 覆盖率类型 495 10.2 功能覆盖策略 510 10.3 覆盖组 516 10.4 数据采样 524 10.5 覆盖选项 544 10.6 数据分析 550 第十一章 SV语言核心进阶 552 11.1 类型转换 552 11.2 虚方法 564 11.3 对象拷贝 575 11.4 回调函数 584 11.5 参数化的类 590 第十二章 UVM简介 392 8.2 UVM简介 414 8.3 UVM组件 420 8.4 UVM环境 4255 2w+浏览免费
- 说明: 本教材主要阐述确定性信号的时域分析和变换域分析,线性非时变系统的描述与特性以及信号通过线性非时变系统的时域分析与变换域分析;并简要介绍信号与系统的基本理论在生物神经网络和通信系统中的应用。 第1章 信号与系统分析导论 1.1 信号的描述及分类 1.1.1 信号的定义与描述 1.1.2 信号的分类和特性 1.2 系统的描述及分类 1.2.1 系统的数学模型 1.2.2 系统的分类 1.2.3 系统连接 1.3 信号与系统分析概述 1.3.1 信号与系统分析的基本内容与方法 1.3.2 信号与系统理论的应用5 0浏览免费
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- 第一篇 语言 第0章 序言 第1章 起点 第2章 类型和值 第3章 表达式 第4章 基本语法 第5章 函数 第6章 再论函数 第7章 迭代器与泛型for 第8章 编译 运行 错误信息 第9章 协同程序 第10章 完整示例 第二篇 tables与objects 第11章 数据结构 第12章 数据文件与持久化 第13章 Metatables and Metamethods 第14章 环境 第15章 Packages 第16章 面向对象程序设计 第17章 Weak表 第三篇 标准库 第18章 数学库 第19章 Table库 第20章 String库 第21章 IO库 第22章 操作系统库 第23章 Debug库 第四篇 C API 第24章 C API纵览 第25章 扩展你的程序 第26章 调用C函数 第27章 撰写C函数的技巧 第28章 User-Defined Types in C 第29章 资源管理 第五篇 A、终端机控制符5 189浏览免费
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- oRTP分析 一:关于oRTP.................................................................................................................................2 二:源代码的构建框架...................................................................................................................2 三:有关时间戳的说明...................................................................................................................7 四:调度的实现.............................................................................................................................10 五:数据的接收和发送.................................................................................................................13 六:防抖动的实现.........................................................................................................................16 七:事件的处理.............................................................................................................................18 八:其他需要说明的.....................................................................................................................18 九:使用oRTP库...........................................................................................................................19 十:参考.........................................................................................................................................19 岳维5 583浏览免费
- 目录 序 前言 第1章算法设计和分析 1.1概述 1.2算法设计原则 1.3算法复杂性的度量 1.3.1时间复杂性 1.3.2空间复杂性 1.4最优算法 1.5算法的评价 1.5.1如何估计算法运行时间 1.5.2最坏情况和平均情况的分析 1.5.3平摊分析 1.5.4输入大小和问题实例 思考题 第2章GIS算法的计算几何基础 2.1维数扩展的9交集模型 2.1.1概述 2.1.2模型介绍 2.1.3空间关系的判定 2.2矢量的概念 2.2.1矢量加减法 2.2.2矢量叉积 2.3折线段的拐向判断 2.4判断点是否在线段上 2.5判断两线段是否相交 2.6判断矩形是否包含点 2.7判断线段、折线、多边形是否在矩形中 2.8判断矩形是否在矩形中 2.9判断圆是否在矩形中 2.10判断点是否在多边形内 2.10.1射线法 2.10.2转角法 2.11判断线段是否在多边形内 2.12判断折线是否在多边形内 2.13判断多边形是否在多边形内 2.14判断矩形是否在多边形内 2.15判断圆是否在多边形内 2.16判断点是否在圆内 2.17判断线段、折线、矩形、多边形是否在圆内 2.18判断圆是否在圆内 2.19计算两条共线的线段的交点 2.20计算线段或直线与线段的交点 2.21求线段或直线与圆的交点 2.22中心点的计算 2.23过点作垂线 2.24作平行线 2.25过点作平行线 2.26线段延长 2.27三点画圆 2.28线段打断 2.29前方交会 2.30距离交会 2.31极坐标作点 思考题 第3章空间数据的变换算法 3.1平面坐标变换 3.1.1平面直角坐标系的建立 3.1.2平面坐标变换矩阵 3.1.3平移变换 3.1.4比例变换 3.1.5对称变换 3.1.6旋转变换 3.1.7错切变换 3.1.8复合变换 3.1.9相对(xf,yf)点的比例变换 3.1.10相对(xf,yf)点的旋转变换 3.1.11几点说明 3.2球面坐标变换 3.2.1球面坐标系的建立 3.2.2确定新极Q地理坐标中 、 3.3仿射变换 3.4地图投影变换 3.4.1概述 3.4.2地球椭球体的相关公式 3.4.3兰勃特投影 3.4.4墨卡托投影 3.4.5高斯一克吕格投影 3.4.6通用横轴墨卡托投影 思考题 第4章空间数据转换算法 4.1矢量数据向栅格数据转换 4.1.1矢量点的栅格化 4.1.2矢量线的栅格化 4.1.3矢量面的栅格化 4.2栅格数据向矢量数据转换 4.2.1栅格点坐标与矢量点坐标的关系 4.2.2栅格数据矢量化的基本步骤 4.2.3线状栅格数据的细化 4.2.4多边形栅格转矢量的双边界搜索算法 4.2.5多边形栅格转矢量的单边界搜索算法 思考题 第5章空间数据组织算法 5.1矢量数据的压缩 5.1.1间隔取点法 5.1.2垂距法和偏角法 5.1.3道格拉斯一普克法 5.1.4光栏法 5.1.5曲线压缩算法的比较 5.1.6面域的数据压缩算法 5.2栅格数据的压缩 5.2.1链式编码 5.2.2游程长度编码 5.2.3块式编码 5.2.4差分映射法 5.2.5四叉树编码 5.3拓扑关系的生成 5.3.1基本数据结构 5.3.2弧段的预处理 5.3.3结点匹配算法 5.3.4建立拓扑关系 思考题 第6章空间度量算法 6.1直线和距离 6.1.1直线 6.1.2直线方程 6.1.3点到直线的距离 6.2角度量算 6.3多边形面积的量算 6.3.1三角形面积量算 6.3.2四边形面积量算 6.3.3任意二维平面多边形面积量算 6.3.4任意三维平面多边形面积量算 思考题 第7章空间数据索引算法 7.1B树与B+树 7.1.1B树索引结构 7.1.2B+树索引结构 7.2R树结构 7.2.1R树定义 7.2.2R树索引的主要操作算法 7.2.3R*树算法 7.3四叉树结构 7.3.1常规四叉树 7.3.2线性四叉树 7.3.3线性四叉树的编码 7.3.4Z曲线和Hibert曲线算法 思考题 第8章空间数据内插算法 8.1概述 8.1.1几何方法 8.1.2统计方法 8.1.3空间统计方法 8.1.4函数方法 8.1.5随机模拟方法 8.1.6确定性模拟 8.1.7综合方法 8.2分段圆弧法 8.3分段三次多项式插值法 8.3.1三点法 8.3.2五点法 8.4趋势面插值算法 8.5反距离权重插值算法 8.6双线性插值算法 8.7薄板样条函数法 8.7.1薄板样条函数法 8.7.2规则样条函数 8.7.3薄板张力样条法 8.8克里金法 8.8.1普通克里金法 8.8.2通用克里金法 思考题 第9章Delaunay三角网与Voronoi图算法 9.1概述 9.2Voronoi图 9.3Delaunay三角形 9.4Voronoi图生成算法 9.4.1半平面的交 9.4.2增量构造方法 9.4.3分治算法 9.4.4减量算法 9.4.5平面扫描算法 思考题 第10章缓冲区分析算法 10.1概述 10.2缓冲区边界生成算法基础 10.3点缓冲区边界生成算法 10.4线缓冲区边界生成算法 10.5面缓冲区边界生成算法 10.6多目标缓冲区合并算法 思考题 第11章网络分析算法 11.1概述 11.2网络数据模型 11.3路径分析算法 11.3.1单源点的最短路径 11.3.2单目标最短路径问题 11.3.3单结点对间最短路径问题 11.3.4多结点对间最短路径问题 11.3.5次短路径求解算法 11.4最佳路径算法 11.4.1最大可靠路径 11.4.2最大容量路径 11.5连通性分析算法 11.5.1Prim算法 11.5.2Kruskal算法 11.6资源分配算法 思考题 第12章地形分析算法 12.1数字地面模型的生成算法 12.1.1基于离散点的DEM规则网格的生成 12.1.2基于不规则三角网的DEM生成 12.1.3DEM数据结构的相互转换 12.2基本地形因子分析算法 12.2.1坡面因子提取的算法基础 12.2.2坡度、坡向 12.2.3坡形 12.3地形特征提取算法 12.3.1地形特征点的提取 12.3.2基于规则格网DEM数据提取山脊与山谷线的典型算法 12.4通视分析算法 12.4.1判断两点之间的可视性的算法 12.4.2计算可视域的算法 思考题 第13章空间数据挖掘算法 13.1概述 13.2分类算法 13.2.1数据分类的基本过程 13.2.2决策树分类概述 13.2.3决策树的特点 13.2.4二叉决策树算法与分类规则的生成 13.2.5决策树分类算法 13.2.6决策树属性的选取 13.2.7改进决策树性能的方法 13.3泛化规则算法 13.3.1概念层次 13.3.2面向属性泛化的策略与特点 13.3.3基于规则的面向属性泛化方法 13.4相关分析 13.4.1两要素间的相关分析 13.4.2多要素之间的相关分析 13.4.3关联规则算法 13.5回归分析 13.5.1一元线性回归模型 13.5.2多元线性回归模型 13.5.3非线性回归模型 13.5.4回归分析与相关分析 13.6系统聚类分析 13.6.1概述 13.6.2聚类要素预处理 13.6.3分类统计量 13.6.4系统聚类法 13.6.5其他聚类方法概述 13.7判别分析 13.7.1距离判别 13.7.2费歇判别法 13.7.3贝叶斯判别法 13.7.4判别分析应注意的问题 13.8主成分分析 13.8.1主成分分析的基本原理 13.8.2主成分分析的方法 思考题 第14章数据输出算法 14.1概述 14.1.1地图符号构成元素组成 14.1.2地图符号几何特征 14.1.3基于SVG的地图符号描述模型 14.2点状地图符号的绘制 14.2.1圆的绘制 14.2.2椭圆的绘制 14.2.3多边形的绘制 14.2.4五角星的绘制 14.3线状地图符号的绘制 14.3.1平行线绘制 14.3.2虚线绘制 14.3.3短齿线的绘制 14.3.4铁路线的绘制 14.3.5境界线的绘制 14.4面状地图符号的绘制 思考题 主要参考文献5 0浏览免费
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- Machine learning is often used to build predictive models by extracting patterns from large datasets. These models are used in predictive data analytics applications including price prediction, risk assessment, predicting customer behavior, and document classification. This introductory textbook offers a detailed and focused treatment of the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications. Technical and mathematical material is augmented with explanatory worked examples, and case studies illustrate the application of these models in the broader business context. After discussing the trajectory from data to insight to decision, the book describes four approaches to machine learning: information-based learning, similarity-based learning, probability-based learning, and error-based learning. Each of these approaches is introduced by a nontechnical explanation of the underlying concept, followed by mathematical models and algorithms illustrated by detailed worked examples. Finally, the book considers techniques for evaluating prediction models and offers two case studies that describe specific data analytics projects through each phase of development, from formulating the business problem to implementation of the analytics solution. The book, informed by the authors' many years of teaching machine learning, and working on predictive data analytics projects, is suitable for use by undergraduates in computer science, engineering, mathematics, or statistics; by graduate students in disciplines with applications for predictive data analytics; and as a reference for professionals. Table of Contents Chapter 1 Machine Learning for Predictive Data Analytics Chapter 2 Data to Insights to Decisions Chapter 3 Data Exploration Chapter 4 Information-based Learning Chapter 5 Similarity-based Learning Chapter 6 Probability-based Learning Chapter 7 Error-based Learning Chapter 8 Evaluation Chapter 9 Case Study: Customer Churn Chapter 10 Case Study: Galaxy Classification Chapter 11 The Art of Machine Learning for Predictive Data Analytics Appendix A Descriptive Statistics and Data Visualization for Machine Learning Appendix B Introduction to Probability for Machine Learning Appendix C Differentiation Techniques for Machine Learning5 366浏览免费
- 鉴于网上关于eMMC5.1的资料较少,且本人专门搞这个也有一小段时间了,所以今天开始,陆续更新一些文章、图文或视频课程到CSDN,此文档即为eMMC的核心文档。eMMC作为一个存储芯片,对外提供了eMMC的接口,遵循该协议便可进行各种读写、写保护、分区等操作。5 6398浏览免费
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