海风

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FPGA学习之基本结构

从PLD的发展历程来看,按照结构区分,前后共有4种可编程逻辑器件类型:PLA、PAL、CPLD和FPGA。PLA——PAL——CPLD是继承的关系,...

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AI芯片:高性能卷积计算中的数据复用

深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中,主要计算为三维的卷积计算(后简称为卷积),现有的主流处理器难以高性能,高效能的完成卷积...

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K-means算法和矢量量化

图 2展示了训练数据的分布,图 3~6是迭代过程中分类的变化情况,迭代完成后的码本为

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基音周期估计

通过对比滤波器和波形,可以发现滤波之前有很多高频分量,而这些高频分量会对基音检测带来不利影响,选择合适的低通滤波器能消除这一影响,更好体现低频特性。

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[MCSM] Slice Sampler

之前介绍的MCMC算法都具有一般性和通用性(这里指Metropolis-Hasting 算法),但也存在一些特殊的依赖于仿真分布特征的MCMC方法。在介...

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[PGM] I-map和D-separation

概率图模型,究其目的,在于描述多个(单个就没有意义了)变量概率分布之间的关系。有向图模型的描述方法是有指向性的,如果两变量之间有因果关系,这种描述方法就...

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条件高斯分布和卡尔曼滤波

也服从高斯分布,所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项,而均值对于一次项(协方差矩阵已知),那么对应有

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[MCSM]随机搜索和EM算法

本节将介绍两类问题的不同解决方案。其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较,求取最大/最小值的过程;其二则和积分类似,是使得某一函数被最优化,这...

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[MCSM]伪随机数和伪随机数生成器

http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method

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[MCSM]Exponential family: 指数分布族

为何指数分布族被广泛应用?是指数分布族选择了我们,还是我们选择了指数分布族?(这个问题没有回答,需要结合具体实例分析)

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概率图模型

很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基...

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MATLAB仿真总结

工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令

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另一个角度看矩阵分析

这个问题很好解释,矩阵使得公式表达更加的方便。就这一便利性而言就值得引入矩阵这一概念,譬如:

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估计理论—从经典到贝叶斯

最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种很经典的估计方法。顾名思义,就是最大化似然函数的一种估计方法。似...

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总体最小二乘(TLS)

可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出。

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高层次综合(HLS)-简介

HLS是FPGA代码的综合技术。FPGA的基本知识可以从FPGA学习之基本结构得到。Xilinx的文档《Introduction to FPGA Des...

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ROM存储1/4周期正弦信号构造DDS

实际中如果只需要合成正弦信号,那么DDS核是一个很好的选择,而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散。由于ROM表中的数据可以由我们自己选择...

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Xilinx命名规则

Xilinx的ug112第一章中介绍了Xilinx公司的FPGA命名规则。一般而言,大的FPGA的上表面是这个样子的。

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凸优化和机器学习

转载说明:CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,...

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Clock Skew , Clock Uncertainty和 Period

Intel 4790K的主频是4.0GHz,高通801的单核频率可达2.5GHz,A8处理器在1.2GHz,MSP430可以工作在几十MHz……这里的频...

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