学习FPGA时,对于乘法的运算,尤其是对于有符号的乘法运算,也许最熟悉不过的就是 BOOTH算法了. 这里讲解一下BOOTH算法的计算过程,方便大家对BOOTH的理解.        上图是BOOTH算法的数学表达.由于FPGA擅长进行并行移位计算,所以BOOTH算法倒也好实现. 上图是对乘数的加码过程,具体可以见下面的例子. 7 x (-3),其中R1表示被乘数 7, R2 表示乘数 -3,那么二者对应的补码,为 R1 0111,R2 1101, P代码最终结果容量,应该为 2x 4 + 1…

本文主要是基于<推荐系统实践>这本书的读书笔记,还没有实践这些算法. LFM算法是属于隐含语义模型的算法,不同于基于邻域的推荐算法. 隐含语义模型有:LFM,LDA,Topic Model 这本书里介绍的LFM算法.书中内容介绍的很详细,不过我也是看了一天才看明白的. 开始一直没想明白,隐类的类别是咋来的,后来仔细读才发现是一个设置的参数. 下面开始进入正文: 对于基于邻域的机器学习算法来说,如果要给一个用户推荐商品,那么有两种方式. 一种是基于物品的,另一种是基于用户的. 基于物品的是,从该…

1 传统的位式控制算法 用户期望值Sv(设定值)经控制算法输出一个输出信号OUT,输出信号加载到执行部件上(像MOS管等)对控制对象进行控制(步进电机.加热器等),控制对象的当前值(Pv)如速度通过传感器反馈给控制算法与Sv相比较. 特点:1 位式算法输出的控制信号只有两种状态‘H’或者‘L’. 2 算法输出信号OUT的依据: 如果Pv>=Sv 输出信号高了 如果Pv<Sv 输出信号低了 缺点:只能考察控制对象的当前值 2 PID算法 Sv:用户的设定值(目标值) Pv:反应负载当前的状态值(…

两个算法都是跟求图的有源最短路径有关.Dijkstra主要针对的是无负权值节点的图,而Bellman-Ford算法则是可以处理有负权值的有向图的最短路径问题.两者都用到了一个“松弛计算”的方法,也就是在遍历图的顶点和边的过程中修改距离数组的值,从而来找出最短路径.    Dijkstra算法针对无负权值的图,求源点到某特定点的最短距离.大概的思路是:    将图的顶点分成两个集合S,V.S中开始时只有源点,而V中是剩下的点.有一个dis[n](n为图的节点数)的数组来记录每一个点到源点的特殊距离…

以下讲解内容出自<计算机组成原理(第三版)>(清华大学出版社) 大二学生一只,我的计组老师比较划水,不讲公式推导,所以最近自己研究了下Booth算法的公式推导,希望能让同样在研究Booth算法的小伙伴少花点时间.   下面将对上图公式方框中部分进行讲解.   首先要摆明一个公式. **公式X**: - [B]补 = [-B]补 ; [B]补 = - [-B]补   意思是 一个数A的补码,等于该补码的机器负数 (机器负数的定义可以见书P85 简单理解一个数Y的机器负数 = [-Y]补) 前加负…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…

对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 机器学习&数据挖掘笔记_12(对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain,具体细节大家还需仔细阅读那篇文章,这篇博客并不是重…

一.导读 Paxos算法的流程本身不算很难,但是其推导过程和证明比较难懂.在Paxos Made Simple[1]中虽然也用了尽量简化的流程来解释该算法,但其实还是比较抽象,而且有一些细节问题没有交代,读完也只能了解到算法的一个大致轮廓.在<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践>[3]中也讲到Paxos算法,但是其行文思路也是延续了原论文,没有一个具体的实例来帮助读者理解. 第一次我也没看懂,后来觉得,可能是我学习的方式不对.通常而言,都是在已经成熟的问题抽象和逻辑推理之…