有的时候，为了运算方便或资料储存的空间问题，使用一维阵列会比二维或多维阵列来得方便 ， 例如上三角矩阵、下三角矩阵或对角矩阵，使用一维阵列会比使用二维阵列来得节省空间。
脉动阵列，本身的核心概念就是让数据在运算单元的阵列中进行流动，减少访存的次数，并且使得结构更加规整，布线更加统一，提高频率。
一、综述 在“深度学习的异构加速技术1”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种： A、流式处理与数据复用 B、片上存储及其优化 C、
增强现实技术即AR技术是将虚拟信息与现实世界相互融合，属于下一个信息技术的引爆点，据权威预测增强现实眼镜将会取代手机成为下一代的协作计算平台。以增强现实眼镜为代表的增强现实技术目前在各个行业开始兴起，尤其在安防和工业领域，增强现实技术体现了无与伦比的优势，大大改进了信息交互方式。
上三角或下三角矩阵也有大部份的元素不储存值（为0），我们可以将它们使用一维阵列来储存以节省储存空间，而对称矩阵因为对称于对角线，所以可以视为上三角或下三角矩阵来储存。
本文介绍了神经网络加速器的研究进展，包括硬件架构、编译器和算法优化等方面的内容。
网上对AI芯片的剖析实在太少，这里对一些论文和大佬的研究做一个总结，希望对读者有所帮助。
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩，现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法：将成绩和名字作为键值对存到一个数组里，然后按照成绩降序排序，再按照某种方式把名字作为下标，存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子：
之前，我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识，在本章中，我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组，向量是一个一维阵列，矩阵是一个二维数组。
1 . 讨论问题 : 本章只针对一点进行讨论 , 那就是对两种类型的参数修改 , 是否影响到外部的变量 ; 传入什么样的参数才能修改外部变量 , 即 参数当返回值使用 ;
望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1c++ c/c++的重要性毋庸置疑，凡是对性能要求很高的系统和算法，其中核心代码都会考虑用c++编写。当我们拿tensorflow框架跑一遍，发现时间效率不能满足我们的要求时，往往核心逻辑就会考虑用c++定制改写。 c++的精华无疑是指针，指针的灵活，创建和销毁完全靠我们掌控。用到指针，一般都会用到二维指针或数组指针，下面总结下它们的某些应用场景。 2二维指针 二维指针：指针变量指向的是指针，如： char **pa
很多人不了解光量子芯片，光量子芯片冷敷贴，光量子冷敷贴的区别？究竟这中间藏着什么样的玄机呢？
根据输入文章，撰写摘要总结。
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。  是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。这种扩展库可以用来存储和处理大型多维矩阵，比Python自身的列表结构要高效很多。
整篇文章为对java数组的完整理解以及部分排序，并有一些简单的demo，经典的案例与蓝桥杯的一些经典数组题有专门的文章梳理。
传统的光电转换技术一般采用 LED 等发光器件。这种发光器件多采用边缘发射，体积大，因此比较难以和半导体技术结合。20 世纪 90 年代垂直腔表面发射激光 VCSEL 技术成熟后，解决了发光器件和半导体技术结合的问题，因此迅速得到普及。
最近看到了一篇关于图片“去霾算法”的文章，一下子就有了兴趣，所以想着能不能实现。由于数学能力捉急，无法理解文章的思想和相关论文。于是在Github上找到了相关的Java代码，算法的效果十分明显：
本文介绍了自识别标记及其在相机标定、机器人导航和增强现实等领域的应用。自识别标记可以自动建立三维空间坐标已知的点与图像上二维投影点之间的对应关系，使得相机标定更加高效和准确。在机器人导航方面，自识别标记可以辅助机器人在复杂环境中进行视觉定位和导航。在增强现实方面，自识别标记图案可以作为识别图布置在自然场景下，实现互动游戏、创意广告等应用。
COD全称灾变性光学镜面损伤，是激光器腔面区域吸收谐振腔内部较高的光输出后，导致腔面区域温度超过其材料的熔点，从而发生腔面熔化的一种灾变性破坏。
Json是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。
matlab简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科
同步GitHub在此 ? https://github.com/TeFuirnever/GXL-Skill-Tree 剑指 Offer（C++版本）系列：总目录和一些提高效率的说明 剑指 Offer（
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
选题一：设二维数组a[1…m,1…n]含有m*n个整数，写一个算法判断a中所有元素是否互不相同，输出相关信息(yes/no)。由于程序功能单一故直接将算法写入主函数中。
文章目录 1. numpy指南 1.1. 安装 1.2. 创建 1.2.1. array 1.2.2. arange 1.2.3. reshape 1.2.4. linspace 1.2.5. logspace 1.3. 存取数据 1.3.1. 下标存取 1.3.2. 使用整数序列 1.4. ufunc numpy指南 numpy是一个能够处理多维数组的库，虽然python中也内置了处理数组的库，但是这个并不能满足大数据时代的需求，因此产生了可以处理多维数组的numpy 安装 pip inst
主要内容： 1． C语言中的函数malloc和free 2． C++中的运算符new和delete 3． new/delete与malloc/free之间的联系和区别 4． C/C++程序的内存分配介绍 详细介绍： C语言的函数malloc和free (1) 函数malloc和free在头文件<stdlib.h>中的原型及参数 void * malloc(size_t size) 动态配置内存，大小有size决定，返回值成功时为任意类型指针，失败时为NULL。 void free
在MATLAB中，reshape是一个非常有用的函数，它可以将矩阵变为另一种形状且保持数据不变。 已知一个由二维数组表示的矩阵，和两个正整数r(行),c(列)，将这个二维数组变换为r*c的矩阵。
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。
这篇笔记整理下硅光芯片的耦合封装方案。硅光芯片的耦合器主要分端面耦合和光栅耦合两种，对应的封装方案可谓五花八门，这里选取一些典型的方案。Intel选取了片上异质集成激光器的方案，因而不存在耦合封装这一问题。
l 关系模型的概念单一，无论实体还是实体之间的联系都用关系（二维表）来表示，对数据的检索和更新也是关系，所以其数据结构简单、清晰、用户易懂易用。
系统：Windows 10 Python： 2.7.9/numpy： 1.9.1 这个系列是教材《Python科学计算（第2版）》的学习笔记 今天讲讲如何从原数组经过下标存取获得新数组 > 写在前面的话 ---- 近来学习的有点卡壳，尤其涉及到对数组的广播处理之后的部分 当数组的维度变高以后，就开始有点晕了-_-! 原因可能是分配的学习时间有点不够，另外总想快点整点高大上的东西，基础知识学习的时候往往有点枯燥 如果针对性的为了解决某个问题，去学习可能效果会更好，当然这个问题与现阶段能力匹配那就很棒，要不很
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
C++的二维数组是指具有两个下标的数组，有些数据要依赖于两个因素才能惟一地确定，因此才会引入二维数组。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
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C++中的一维数组可以存储线性结构的数据，二维数组可以存储平面结构的数据。如班上所有学生的各科目成绩就有二个维度，学生姓名维度和科目成绩维度。
对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样 random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的
在激光雷达的赛道内，搞出了新型传感器，引得IEEE旗下媒体评价：进一步为廉价激光雷达铺平道路。
本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析，并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法，以及一个卷积的设计实例，验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以大大提高这些算法的运行速度。
用户程序的地址空间被划分成若干固定大小的区域，称为“页”，相应地，内存空间分成若干个物理块，页和块的大小相等。可将用户程序的任一页放在内存的任一块中，实现了离散分配。
在原理上，与经典计算机相比，量子计算机具有超快的并行计算能力。借助特定的算法，量子计算机可以在材料设计、密码破译、天气预报、药物分析等多领域实现相比经典计算机指数级的加速。目前，作为一项日益重要的前沿科技，量子计算机已经成为各国科技角逐的焦点之一。
写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码，供日后不时之需。直接原因是今晚（2016.09.13）参加了百度2017校招的笔试（C++岗），里面就有一道矩阵转置后相乘的在线编程题。考虑到日后笔试可能会用到，特此记录，也希望能够帮助到需要的网友。
C++中实参可以是表达式，而数组元素可以是表达式的组成部分，因此数组元素可以作为函数的实参，与用变量作实参一样，将数组元素的值传送给形参变量。
长假大家在家干嘛呢? 是宅在家煲电视剧看跨年的晚会；还是去逛街吃吃火锅唱唱歌；或者是三五好友下馆子一起聚聚聊聊；还是在图书馆充电学习。 大家不要忘记学习Python哦，下面是老司机总结的一些干货技巧，
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