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智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
时钟和数据恢复(CDR)电路原理——基于PLL
在光通信系统中，光接收机接收并放大的数据流是不同步而且有噪声的。为了后续处理，定时信息，时钟必须从数据中提取出，以便同步工作。而且数据必须“重定时”，以便去除传输过程的抖动。时钟提取和数据重定时被称为“时钟和数据恢复”（CDR）。
A 10-bit 2.6-GS/s Time-Interleaved SAR ADC With a Digital-Mixing Timing-Skew Calibration Technique
（ADC）作者：Chin-Yu Lin, Yen-Hsin Wei, and Tai-Cheng Lee, Senior Member, IEEE机构：Department of Electrical Engineering and Graduate Institute of Electronics Engineering, National Taiwan University, Taipei,
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.1适合图像处理的卷积神经网络）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.2基于卷积神经网络的图像分类算法）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.1适合图像处理的卷积神经网络）
学习《智能计算系统》课程第三章深度学习的笔记。
智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.2基于卷积神经网络的图像分类算法）
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