建立时间和保持时间贯穿了整个时序分析过程.只要涉及到同步时序电路,那么必然有上升沿.下降沿采样,那么无法避免setup-time 和 hold-time这两个概念.本文内容相对独立于该系列其他文章,是同步时序电路的基础. 系列目录  时序收敛:基本概念 建立时间和保持时间(setup time 和 hold time) OFFSET约束(OFFSET IN 和OFFSET OUT) Clock Skew , Clock uncertainly 和 Period 特殊约束From To OFFSE

标签(空格分隔): 机器学习 (最近被一波波的笔试+面试淹没了,但是在有两次面试时被问到了同一个问题:K-Means算法的收敛性.在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊..) EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数: \(l(\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\ p(x;\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\sum_{z}p(x,z;

不多说,直接上干货! 面试很容易被问的:K-Means算法的收敛性. 在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊. EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数: 通过EM算法来找到似然函数的极大值,思路如下:希望找到最好的参数θ,能够使最大似然目标函数取最大值.但是直接计算 比较困难,所以我们希望能够找到一个不带隐变量z的函数恒成立,并用 逼近目标函数. 如下图所示: 在绿色线位

    小白最近对流体计算的收敛产生了困惑.以前在学习高等数学的时候,小白接触过了级数的收敛,由于当时贪玩,并未将其放在心上,因此大学结束了小白也只是记住有这么一个名词罢了.现如今在利用CFD的过程中,小白又一次碰到了“收敛”这一名词.小白找了很多的资料,然而资料中关于收敛的介绍,无一不是一大堆的数学公式,小白觉得头很疼. “出来混,总是要还的.”小白的心情很复杂. “流体计算为什么要收敛?收敛是什么意思?不收敛又有什么后果?如何判断是会否收敛?如果不收敛该采取何种措施使其收敛?”小白带着满腔的

概念对于一个数字系统而言,建立时间和保持时间可以说是基础中的基础,这两个概念就像是数字电路的地基,整个系统的稳定性绝大部分都取决于是否满足建立时间和保持时间.但是对于绝大部分包括我在内的初学者来说,建立时间和保持时间的理解一直都是一个很大的困扰,尽管概念背得住,但是却没有理解这其中的精髓.这篇文章主要是讨论一下我对于这两个时间的理解. 首先我们先来看看维基百科中对建立时间(Setup time)和保持时间(Hold time)的解释: Setup time is the minimum amou

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ada3be301011rjp.html 用FLUENT计算非稳态问题,是不是在计算时必须保证在每个时间步timestep里都要收敛才行,否则计算结果就不对呢?也就是说,在iteration选项里,max iteration pertime step设为一个值,比如500,就是如果500次迭代后仍未收敛,进入下一步迭代,那对结果会有什么影响. 对于隐式非定常格式,原则上,每个时间步长内必须保证结果收敛.在fluent 的帮助

FPGA逻辑代码重要的是理解其中的时序逻辑,延时与各种时间的记忆也是一件头疼的事,这里把我最近看到的比较简单的几类总结起来,共同学习.    一.平均传输延时 平均传输延时 二.开启时间与关闭时间 开启时间与关闭时间 三极管Td 延迟时间   Tr上升时间   合称开启时间 三极管Ts存储时间    Tf下降时间    合称关闭时间 三.触发器建立时间与保持时间 建立时间(Tsu:set up time)是指在时钟沿到来之前数据从不稳定到稳定所需的时间,如果建立的时间不满足要求那么数据将不能在这

动态选路.RIP协议&&OSPF协议详解 概念 当相邻路由器之间进行通信,以告知对方每个路由器当前所连接的网络,这时就出现了动态选路.路由器之间必须采用选路协议进行通信,这样的选路协议有很多种.路由器上有一个进程称为路由守护程序( routing daemon),它运行选路协议,并与其相邻的一些路由器进行通信.路由守护程序根据它从相邻路由器接收到的信息,更新内核中的路由表 路由选路并不改变我们在所描述的内核在IP层的选路方式.这种选路方式称为选路机制.内核搜索路由表.查找主机路由.网络路由

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化

这是Hinton的第12课,结合前一课可以知道RBM是来自BM,而BM是来自Hopfield的,因为水平有限,是直译的,虽然有时候会看不懂,但是好歹不会曲解原来的本意,看的话:1.先看ppt:2.通读下面对应的段落:3.不要纠结某句话不通顺,这是个人翻译水平问题,但是可以看出通读整段话,也能够大致知道这个ppt所表述的意思,而且hinton这门课涉及东西很多,肯定不会在几个视频就说的清楚,也就是这是综述一样的介绍,具体的还是得多看论文才是.只是看这个视频,再去看论文,很多东西就不会显得那么陌生了

Source:http://www.cnblogs.com/Jason-Damon/archive/2012/04/21/2460850.html 摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写.即进行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环(即负权回路,本文最后有解释),无法得出结果,否则就成功完成.Bellman-ford算法有一个小优化:每次松弛先设一个旗帜flag,初值为

断断续续看了好多天,赶紧补上坑. 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码.~LINK~ 1995年提出的支持向量机(SVM)模型,是浅层学习中较新代表,当然Adaboost更新一点. 按照Andrew NG的说法: "SVM的效果大概相当于调整最好的神经网络."于是,SVM被各种神化,被誉为"未来人类的希望,世界人民的终极武器"

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

ICML2016 TUTORIAL参会分享 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48 原创 2016-07-26 阿里巴巴-探微 蝙蝠遐想 本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天.这次tutorial内容非常丰富,有微软亚研的hekaiming(已经跳去facebook)介绍深度残差网络,

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

原文链接:http://www.cnblogs.com/Jason-Damon/archive/2012/04/21/2460850.html 摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写.即进行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环(即负权回路,本文最后有解释),无法得出结果,否则就成功完成.Bellman-ford算法有一个小优化:每次松弛先设一个旗帜flag,初值为FA

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于