文章分类 - 数字IC&SOC开发
摘要：参考博文：http://www.mamicode.com/info-detail-2314392.html 和 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1417734 引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/82995656 斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Aut
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摘要：参考博文：https://www.jianshu.com/p/bb13ae73e427 声明：转载请声明作者，并添加原文链接。 简介 WaveNet是probabilistic and autoregressive的生成，对每个预测的audio sample的分布都基于前面的前面的sample分布。
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/7941158.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/Left_Think/article/details/75577512 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38516611 和 https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解决了什么？ 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)。传统的卷积
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.html 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Conv
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896 和 https://www.cnblogs.com/gujiangtaoFuture/articles/12096463.html 引言 卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计
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摘要：博文参考：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/85129137 和 https://www.cnblogs.com/talkaudiodev/p/10635656.html 和 https://blog.csdn.net/weixin_
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_33847182/article/details/85779067 和 https://www.cnblogs.com/wangkai2019/p/11144367.html 乘法器——booth算法设计过程1 可以证明的是，这三个
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摘要：参考博文：https://www.jianshu.com/p/71804c97123d CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的C
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摘要：参考博文：https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2和https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Separable Con
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_39135287/article/details/86772789 一、安装 IntelliJ IDEA2018.2.7 IDEA是JetBrains公司推出的Java集成开发环境，分为免费社区版与收费旗舰版，据我所知这两个版本的差异主要在
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/a_weiming/article/details/84594781 rocket-chip generator介绍 rocket-chip generator的一级目录结构： bootrom : 在BootROM的bootloader第一阶段所
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_34291505/article/details/86744581 第十六章 Chisel入门——搭建开发环境 用于编写Chisel的Scala内容已经全部讲完了，下面就可以正式进入Chisel的学习之旅了。有兴趣的读者也可以自行深入研究S
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_34291505/article/details/86744581 第一章 新型敏捷硬件开发语言——Chisel和Scala 一，最好的宿主——什么是Scala Scala是一门基于JVM(Java Virtual Machine)运行的语
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/-9-8/p/6128413.html ACE 基础： 1)：5状态的cache model(MOSEI) 2)：关于coherency的additional signal 3)：两个cache master访问shared cache的ad
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/dj0325/p/8846406.html 和 https://blog.csdn.net/zgcjaxj/article/details/104740111和 现代计算机体系结构中，cache一般采用组相连的形式。Cache替换算法是影响缓
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摘要：1.计算机存储体系简介 存储器是分层次的，离CPU越近的存储器，速度越快，每字节的成本越高，同时容量也因此越小。寄存器速度最快，离CPU最近，成本最高，所以个数容量有限，其次是高速缓存（缓存也是分级，有L1，L2等缓存），再次是主存（普通内存），再次是本地磁盘。 寄存器的速度最快，可以在一个时钟周期
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摘要：Data Prefetch 处理器与存储器子系统运行速度的失配，使得存储器层次结构多次引起关注，处理器系统使用了更大规模的Cache。在很多处理器系统中，LLC的大小已达十几兆字节。随着工艺的提高，使用更大规模的Cache容量，并非遥不可及。只是Cache容量依然远不能与主存储器容量增加的速度相比。
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