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linux替换win下的^M方法

vim中有时不会显示的出现^M 可以使用cat -v xxx.file 可以看到^M或者 Linux下GVIM工具中用命令:set list可以显式地看到^M,用命令:set list!关闭显式显示。1.在Linux系统下对于批量文件可以用dos2unix命令(对应有unix2dos)$ dos2unix myfile.txt2.在vim中set fileformat=unix 保...

AI的分布式通信操作reduce/gather/broadcast/scatter

All Reduce包括了All Gather的概念,即将加和(或者其他操作)后的数据再分发到各个设备上。总结(方便大家梳理各个概念的区别):我们要记住,只有Reduce相关的操作要做计算,其余操作都不涉及计算。而Broadcast是针对单台机器对多台机器(1->N),Gather是多台机器对单台机器(N->1),All相关的操作是多台机器对多台(N->N),没有All的操作仅仅将数据汇总到一台设

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#人工智能#分布式
芯片Bump map/Ball map是芯片封装的技术

Bump Mapping通过改变几何体表面各点的法线,使本来是平的东西看起来有凹凸的效果,是一种欺骗眼睛的技术.具体在封装工艺中倒装芯片(Flip-chip IC)封装技术,不但能够满足芯片大量(High Pin-Count)与高密度(High-Density) I/O Pad的扇出(Fanout)要求,而且凸块(Bump)由于其优越的导电性能与热传导性能,为芯片-封装-系统的...

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计算机视觉方向简介 | 图像拼接(stitch)

作者戴金艳,公众号:计算机视觉life, 编辑部成员. 更好的阅读体验请看首发原文链接图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。:在所有输入图像中检测特征点:建立了图像之间的几何对应关系,使它们可以在一个共同的参照系中进行变换、比较和分析。大致可以分为以下几个类直接使用图像

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#计算机视觉#人工智能#深度学习
芯片测试缺陷分类和DFT常用方法

目录0.Soc涉及的测试问题1.SOC的全面测试--测试顺序看哪部分的失败几率大2.DFT要测的内容 或者说缺陷分类(a).Stuck At(b).Transition(c).Path Delay(d).Bridge Test(e).IDDQ3.DFT测试手段1. 边界扫描测试:Boundary Scan Test:2. 内建自测试BIST:3. ...

数字芯片设计实现中修复setup违例的方法汇总

转自吾爱IC社区在微信的专栏https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1555656058&ver=1555&signature=uqS6ge93k0n6Kr4XNm5oze2HB-rHd-ieyIv3Aanx07aWmG4MehKU5lwlo5NCHTy3tnsq6q8EInDSqA9HdvvDjF36Qe9mZsy6iNl.

DFT相关的mem repair概念

DFT相关的mem repair概念通过DFT检测出某些mem单元读写错误(芯片制造出来之后有随机问题,电路错误或者性能达不到),此时可以通过一些规则和算法用mem中原本富余的逻辑来替换这部分单元...

DVFS(动态电压频率调整),powerDomain(power island), voltageDomain(voltage island,multiVdd)

1.DVFS 即动态电压频率调整。动态技术则是根据芯片所运行的应用程序对计算能力的不同需要,动态调节芯片的运行频率和电压(对于同一芯片,频率越高,需要的电压也越高),从而达到节能的目的。参考https://blog.csdn.net/weixin_42749767/article/details/829867372.power domains means, power on-off,...

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#单片机#嵌入式硬件
c++(systemVerilog)中的virtual funtion(task)的使用场景及实现原理

c++的virtual function实现原理和systemVerilog的virtual function/task实现很相似除了下面的一篇文章还可以参考【C++拾遗】 从内存布局看C++虚继承的实现原理https://blog.csdn.net/xiejingfa/article/details/48028491咱们知道,与C语言相比,C++在布局和存取时间上的额外开销主要是由虚函数(vir

#c++#开发语言
计算机视觉方向简介 | 图像拼接(stitch)

作者戴金艳,公众号:计算机视觉life, 编辑部成员. 更好的阅读体验请看首发原文链接图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。:在所有输入图像中检测特征点:建立了图像之间的几何对应关系,使它们可以在一个共同的参照系中进行变换、比较和分析。大致可以分为以下几个类直接使用图像

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#计算机视觉#人工智能#深度学习
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