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SRAM是当今处理器上最普遍的内存.当芯片制造商宣布他们已经成功地将更多的电路封装到芯片上时,通常是较小的晶体管引起了人们的注意.但是连接晶体管形成电路的互连也必须收缩.IMEC的研究人员提出了一个方案,可以使SRAM保持良好的性能,并最终能够将更多的晶体管封装到集成电路中.而且还能降低导线电阻和延迟,提高SRAM的执行速度. SRAM由6个晶体管组成,控制读写的两条连线被称为位线和字线,是两条较长的连线.长而窄的连线电阻更大,延时更长.字线和位线的电阻对SRAM运行速度的提高和工作电压的降低构…
[Android]一种提高Android应用进程存活率新方法 SkySeraph Jun. 19st 2016 Email:skyseraph00@163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com 一.基础知识 1.Android 进程优先级 1.1 进程优先级等级一般分法:- Activte process- Visible Process- Service process- Background process- Empty process 1…
一.基础知识 1.Android 进程优先级 1.1 进程优先级等级一般分法:- Activte process- Visible Process- Service process- Background process- Empty process 1.2 进程优先级号 ProcessList.java // Adjustment used in certain places where we don't know it yet. // (Generally this is something…
若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…
转载:http://huoyanyanyi10.iteye.com/blog/1317614 提高java反射速度的方法method.setAccessible(true) package com.chenshuyi.test; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; public class Main { public static void main(String…
SQL Server中解决死锁的新方法介绍 数据库操作的死锁是不可避免的,本文并不打算讨论死锁如何产生,重点在于解决死锁,通过SQL Server 2005, 现在似乎有了一种新的解决办法. 将下面的SQL语句放在两个不同的连接里面,并且在5秒内同时执行,将会发生死锁. <ccid_nobr> <ccid_code>use Northwindbegin tran insert into Orders(CustomerId) values(@#ALFKI@#) waitfor del…
QTP中为了提高扩展性,提供了一个为测试对象添加一个新的自定义方法,或者重写测试对象已有的方法的函数RegisterUserFunc,在此给大家分享一下. RegisterUserFunc:为测试对象添加一个新的自定义方法,或者重写测试对象已有的方法语法:RegisterUserFunc TOClass, MethodName, FunctionName, SetAsDefault说明:TOClass   想要注册方法的对象MethodName 想要注册的方法名称,不能有空格FunctionNa…
托管和非托管转换新方法:Marshaling Library(zz) 托管和非托管转换新方法:Marshaling Library(zz) http://hi.baidu.com/superql/blog/item/38e9c8073202fcc37a8947ac.html 1.VC++2008中新增加的库:Marshaling Library 我们一起讨论一下VC++2008中引入的新库——Marshaling Library.在这个类库之前我们使用的传统方法是固定指针(pin_ptr).要使…
安妮 乾明 发自 凹非寺 本文转载自量子位(QbitAI) 实习生又立功了! 这一次,亮出好成绩的实习生来自地平线,是一名华中科技大学的硕士生. 他作为第一作者完成的研究Mask Scoring R-CNN,在COCO图像实例分割任务上超越了何恺明的Mask R-CNN,拿下了计算机视觉顶会CVPR 2019的口头报告. 也就是说,它从5000多篇投稿中脱颖而出,成为最顶尖的5.6%. 无论搭配的基干怎么变,表现一直稳定,总是比Mask R-CNN好一点. 可谓青出于蓝而胜于蓝. 并且,他们的算…
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