Xilinx官方翻译的《FPGA并行编程》，本书以10个数字信号处理为例，带我们了解HLS如何使C代码并行运行，深入浅出的将HLS实现方法，硬件设计的考虑以及系统优化都一一介绍。
本书可以在小白仓库微信公众号号免费下载，还可以在Xilinx学术合作找到相应的下载链接。
本人还制作了该书的读书笔记，详情请见《FPGA并行编程》读书笔记专栏启动说明：https://blog.csdn.net/qq_35712169/article/details/99738006。
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
本书将更多的作为一个实际应用的向导，为那些对于研发FPGA系统有兴味的读者提供帮助。
对于大学教育来说，这本书将更适用于高阶的本科课程或研究生课程，同时也对应用系统设计师和嵌入式程序员有所帮助。
我们不会对C/C++方面的知识做过多的阐述，而会以提供很多的代码的方式作为示范。
另外，读者需要对基本的计算机架构有所熟悉，例如流水线（pipeline），加速，阿姆达尔定律（Amdahl'sLaw）。
以寄存器传输级（RTL)为基础FPGA设计知识并不是必需的，但会对理解本书有所帮助。

《工程电磁场》体现了面向工程的电磁场内容体系。
全书共分11章。
第1章矢量分析与场论基础是全书中数学基础。
第2-5章分别从库化定律、电荷守恒定律、安培定律、法拉第定律和麦克斯韦拉移电流假设推导出静电场、恒定电场、恒定磁场和时变电磁场的基本方程，并将其表述为边值问题。
第6章论述了镜像法的基本原理，并将其推广到模拟电荷法。
第7章基于加权余量概念引见了工程中常用的有限元法和边界元法。
第8-10章分别计论了电磁场的能量和力、平面电磁波和电路参数计算原理。
第11章引见了电气工程中典型的电磁场问题，包括变压器的磁场、电机的磁场、绝缘子的电场、三相输电线路的工频电磁环境以及三相输电线路的电容和电感参数。

本资源包括微纳电子器件课程的全部课后思考题，包括等比例缩小(Scaling-down)定律、CMOS器件的“Heatdeath”、MOS中绝缘层减薄带来的负效应、EOT的概念、“HKMG”、窄沟道效应、热载流子（HCE）效应、源漏穿通及次开启抑制措施、迁移率的退化和漂移速度饱和、小尺寸MOS器件的物理效应对阈值电压的影响、漏工程、沟道工程、栅工程、SOI器件、3D集成、TSV的原理、MCP，3DIC,SIP、SOP、SOC、碳纳米管、引线的电迁移景象等内容，总结非常详细，内容十分丰富，特别适合期末考试复习使用。

本软件直观的对样品进行鉴定，验证，确认，定性和定量分析，对所有中红外，近红外和拉曼分析都适用。
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物理学，真空中的静电场讲授课件电荷与电场、库仑定律电场强度电通量、高斯定理静电场的环路定理、电势能与电势等势面、电势与场强的微分关系

第1周面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2周赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4周啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）第5周万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差第7周上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计第9周点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计第10周对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布：秩和检验第12周预测将来的技术：回归分析第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14周沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介

谢处方饶克谨编1831年，英国物理学家法拉第发现了电磁感应现象并提出电磁感应定律，制造出了世界上第一台发电机，并开创了人类应用电力的新纪元。
1865年，英国物理学家麦克斯韦在电磁学的三大实验定律（库仑定律、毕奥-沙伐定律和法拉第电磁感应定律）基础上，提出了位移电流的基本假设，归纳总结出麦克斯韦方程，奠定了宏观电磁理论的基础。
麦克斯韦方程组给出了电磁场的空间分布和随时间变化的全部规律，预言了电磁波的存在。
这个预言于1888年被德国物理学家赫兹的实验结果所证明，从而导致无线电通信的发明，展现了电磁场与电磁波应用的广阔前景。
当今世界，电子信息系统，不论是通信、雷

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

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。