《深亚微米FPGA结构与CAD设计》译自加拿大VaughnBetz所著的《ArchitectureandCADforDeepsubmicronFPGAs》，《深亚微米FPGA结构与CAD设计》是FPGA硬件结构设计和软件算法开发的经典之作。
《深亚微米FPGA结构与CAD设计》详细论述了在高性能FPGA结构设计和CAD软件开发中的要点，着重探讨了对深亚微米FPGA至关重要的技术和学术问题。
《深亚微米FPGA结构与CAD设计》不讨论如何使用商用的FPGA器件，而是侧重于自主研究设计FPGA芯片结构和软件算法。
通过分析和比较不同的可编程硬件结构、优化算法，得出提高FPGA芯片结构效率和算法性能的基本方法。
《深亚微米FPGA结构与CAD设计》详细论述了在高性能FPGA结构设计和CAD软件开发中的要点，着重探讨了对深亚微米FPGA至关重要的技术和学术问题。
《深亚微米FPGA结构与CAD设计》不讨论如何使用商用的FPGA器件，而是侧重于自主研究设计FPGA芯片结构和软件算法。
通过分析和比较不同的可编程硬件结构、优化算法，得出提高FPGA芯片结构效率和算法性能的基本方法。
2023/10/3 6:40:50
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MUI:最接近原生APP体验的高性能前端框架...可从https://www.dcloud.io下载Hbuilder,选择新建“移动APP”,并选择“HelloMUI”工程模板,创建工程;然后通过数据线
2023/9/29 13:31:09
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
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2023/9/25 4:07:11
79.98MB
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简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
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《Java程序性能优化：让你的Java程序更快、更稳定》共6章，先后从软件设计、软件编码、JVM调优以及程序故障排斥等方面介绍针对Java程序的优化方法。
第1章介绍性能的基本概念、定律、系统调优的过程和注意事项。
第2章从设计层面介绍与性能相关的设计模式、组件。
第3章从代码层面介绍如何编写高性能的Java程序。
第4章介绍了并行开发和如何通过多线程提高系统性能。
第5章立足于JVM虚拟机层面，介绍如何通过设置合理的JVM参数提升Java程序的性能。
第6章为工具篇，介绍了获取和监控程序或系统性能指标的各种工具，包括相关的故障排查工具。
第1章介绍性能的基本概念、定律、系统调优的过程和注意事项。
第2章从设计层面介绍与性能相关的设计模式、组件。
第3章从代码层面介绍如何编写高性能的Java程序。
第4章介绍了并行开发和如何通过多线程提高系统性能。
第5章立足于JVM虚拟机层面，介绍如何通过设置合理的JVM参数提升Java程序的性能。
第6章为工具篇，介绍了获取和监控程序或系统性能指标的各种工具，包括相关的故障排查工具。
2023/9/22 1:55:56
107.59MB
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DS1000U系列是一款高性能指标、经济型的数字示波器。
该系列数字示波器前面板设计清晰直观，完全符合传统仪器的使用习惯，方便用户操作。
广泛应用于教育培训、产线测试和企业科研等各个领域。
型号：DS1102U、DS1072U.
该系列数字示波器前面板设计清晰直观，完全符合传统仪器的使用习惯，方便用户操作。
广泛应用于教育培训、产线测试和企业科研等各个领域。
型号：DS1102U、DS1072U.
2023/9/21 13:17:32
2.87MB
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饿了么整体架构,途牛网站无线架构变迁,58同城高性能移动push推送平台架构优化之路,小米网架构变迁实践,互联网+时代下的架构转型,阿里双11分布式数据库实战版
2023/9/19 22:09:53
14.69MB
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web地图服务器(TileMapServer)3.1版，无需任何插件，您就可以快速的将失量地图(tab、shp、mif)发布为Web瓦片地图服务，软件己内置http服务，现己支持高性能的地理空间搜索功能，服务器可支持10万以上的并发连接，每秒可处理万次以上的请求。
压缩包内有OpenLayers调用的例子，您可以到www.tilemapserver.com下载最新程序
压缩包内有OpenLayers调用的例子，您可以到www.tilemapserver.com下载最新程序
2023/9/19 20:58:35
4.73MB
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ATK-AS608指纹识别模块是ALIENTEK推出的一款高性能的光学指纹识别模块。
ATK-AS608模块采用了国内著名指纹识别芯片公司杭州晟元芯片技术有限公司(Synochip)的AS608指纹识别芯片。
芯片内置DSP运算单元，集成了指纹识别算法，能高效快速采集图像并识别指纹特征。
模块配备了串口、USB通讯接口，用户无需研究复杂的图像处理及指纹识别算法，只需通过简单的串口、USB按照通讯协议便可控制模块。
本模块可应用于各种考勤机、保险箱柜、指纹门禁系统、指纹锁等场合。
ATK-AS608模块采用了国内著名指纹识别芯片公司杭州晟元芯片技术有限公司(Synochip)的AS608指纹识别芯片。
芯片内置DSP运算单元，集成了指纹识别算法，能高效快速采集图像并识别指纹特征。
模块配备了串口、USB通讯接口，用户无需研究复杂的图像处理及指纹识别算法，只需通过简单的串口、USB按照通讯协议便可控制模块。
本模块可应用于各种考勤机、保险箱柜、指纹门禁系统、指纹锁等场合。
2023/9/13 22:35:51
2.82MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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