IC前端设计(逻辑设计)和后端设计(物理设计)的区分:以设计是否与工艺有关来区分二者:从设计程度上来讲,前端设计的结果就是得到了芯片的门级网表电路. 前端设计的流程及使用的EDA工具例如以下: 1.架构的设计与验证:依照要求,对总体的设计划分模块. 架构模型的仿真能够使用Synopsys公司的CoCentric软件,它是基于System C的仿真工具. 2.HDL设计输入:设计输入方法有:HDL语言(Verilog或VHDL)输入.电路图输入.状态转移图输入. 使用的工具有:Active-HDL

ICC_workshop的最后一个实验了.在这次的实验中,由于我使用ICC的版本与workshop的lab不是同一个版本,因此在后面的实验过程不是很顺利,主要是在LVS的过程中,最后的LVS没有通过.但是还是在这里说一下流程吧,在这个实验中,主要完成下面的事情: ·DRC和LVS检查 ·进行连线扩展和加宽连线来减少关键面积 ·使用二极管修复天线违规 ·使用填充单元填充核心中未填满的位置 ·进行冗余通孔插入(冗余通孔的插入是可选的) ·填充金属以满足金属密度要求 ·生成GDSII数据 首先需要准备

在PD之后,netlist中会多出很多DCAP元件(去耦电容,减少IR-Drop)或者filter cell(保证芯片均匀度要求) 还有一些antenna cell也就是一些diode用来泻流,防止天线效应(生产中裸露的metal,收集电荷,击穿栅极) 版图一般由两层组成:base layer和metal layer. base layer由p-substrate和n-well组成. 封装前的芯片叫做die,长满die的晶圆叫做wafer GDS相对于RTL的要求: RTL+SDC经过synth

IC前端设计(逻辑设计)和后端设计(物理设计)的区分: 以设计是否与工艺有关来区分二者:从设计程度上来讲,前端设计的结果就是得到了芯片的门级网表电路. 前端设计的流程及使用的EDA工具 1.架构的设计与验证 按照要求,对整体的设计划分模块.架构模型的仿真可以使用Synopsys公司的CoCentric软件,它是基于System C的仿真工具. 2.HDL设计输入 设计输入方法有:HDL语言(Verilog或VHDL)输入.电路图输入.状态转移图输入. 使用的工具有:Active-HDL,而RTL

https://www.cnblogs.com/yeungchie/ Metal 线宽如何选择 假如Metal是为了传输电流,则主要需要从解决和减小它的寄生电阻.寄生电容方面多做考虑.寄生电感一般忽略,高频电路除外. 这主要从两个方面分析解决: 电路方面 如果所用金属线,主要是流过电流(如电流镜MOS 管的漏极连线.功率MOS 管的漏极等).在这种情况下金属连线的寄生电阻越小越好,此时需要金属导线 尽可能的宽,以减少寄生电阻,降低导线压降IR. 如果所用金属线,是用于高频信号,如clock 等,

使用 Qt 来开发 Android 应用,也需要适配不同移动设备,适配多种多样的屏幕和分辨率.这次我们大概来讲一下如何使用 Qt 提供的机制来创建可伸缩的界面. DPI 必须要解释一下 DPI . DPI , dot per inch ,即每英寸包含的点数.还有一个概念是 PPI ,即每英寸包含的像素数. 这个值越大,像素密度越大,小尺寸的屏幕就可以有大分辨率.比如有的 Android 手机, 3.7 吋屏幕就能提供 960x540 的分辨率,而有的手机, 5 吋屏幕却提供 800x480 的分

原文:http://blog.wpjam.com/article/wordpress-seo/ 文章目录[隐藏] 内容为王 页面优化 标题 链接(URL) Meta 标签 语义化 H1 H2 H3 等标签的使用 图片优化 链接建设 向搜索引擎主动提交 Sitemap 站内链接优化 获取反向链接 WordPress SEO 总结 Powered by TOC 最基本的搜索引擎优化(SEO)是很简单的,而 WordPress 程序本身的一些优势使得 SEO 变得更加容易,比如我爱水煮鱼有超过 70%

Anveshak:在野外放置边缘服务器 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含4位,University of Helsinki, Finland的Nitinder Mohan,Aleksandr Zavodovski,Pengyuan Zh

UGUI的分辨率自适应的机制 UGUI中,Canvas(画布)可以看成电脑屏幕,其功能和属性都是一样的.游戏中的分辨率自适应主要包括两部分: 1. 缩放适应:是在不同尺寸的屏幕下,整体缩放比例的计算方式——Canvas Scaler. 2. 布局调整: 是在不同比例(宽高比)的屏幕下,控制UI控件位置——Rect Transform. 一.图片的分辨率&&屏幕的分辨率 图片的尺寸:用图片的宽度和高度来表示,例如1280*720:1280=宽度,720=高度.而宽度和高度表示是以像素为单位的

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转自:http://qiaodahai.com/solid-state-drives-ssd-and-flash-memory.html 固态硬盘SSD(Solid State Drive)泛指使用NAND Flash组成的固态硬盘,其特别之处在于没有机械结构,利用传统的NAND Flash特性,以区块写入和抹除的方式作读写的功能,因此在读写的效率上,非常依赖读写技术上的设计,与目前的传统硬盘相较,具有低耗电.耐震.稳定性高.耐低温等优点. 世界上第一款固态硬盘出现于1989年,不过由于其价格过

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets

1.SCNView 在macOS中,SCNView是NSView的子类,在iOS和tvOS中,SCNView是UIView的子类.SCNView用于显示SceneKit的3D场景,而需要设置场景的相关内容和属性需要通过SCNScene.SCNView需要遵循SCNSceneRenderer协议和SCNTechniqueSupport协议. 2.相关API简介 初始化方法 - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame options:(nullable N

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

1.什么是MIM MIM即(Metal Injection Molding)是金属注射成型的简称.是将金属粉末与其粘结剂的增塑混合料注射于模型中的成形方法.它是先将所选粉末与粘结剂进行混合,然后将混合料进行制粒再注射成形所需要的形状.[MIM金属粉末注射成型的五大工艺参数应如何选择?] MIM流程结合了注塑成型设计的灵活性和精密金属的高强度和整体性,来实现极度复杂几何部件的低成本解决方案.MIM流程分为四个独特加工步骤(混合.成型.脱脂和烧结)来实现零部件的生产,针对产品特性决定是否需要进行表面

本文转自:自己的微信公众号<数字集成电路设计及EDA教程> 里面主要讲解数字IC前端.后端.DFT.低功耗设计以及验证等相关知识,并且讲解了其中用到的各种EDA工具的教程. 考虑到微信公众平台上面发布的很多推文百度搜索不到,所以以后的推文也会在这里进行转载. 图:  ICC中用Tcl脚本给版图中的Port/Terminal加Label的方法 在输出GDSII文件之前,为了方便后边导入Virtuoso用Calibre做LVS,最好给整个设计的输入输出端口打上Label,如果设计是模块级别的,没有

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们

包括两种计算方法:精确计算和近似计算(思考:local density=单位面积的点数 vs  local density =1/单个点所占的面积) 每种方法可以实现三种模式的点云密度计算,CC里面的点云计算依赖于 给定的近邻半径所对应的最佳八叉树层级 (通过findBestLevelForAGivenNeighbourhoodSizeExtraction()方法实现) 在GeometricalAnalysisTools类文件中实现. //volume of a unit sphere stat

Android支持下列所有单位: px(像素):屏幕上的一个点.不同设备显示效果相同,一般我们HVGA代表320×480像素,这个用的比较多.in(英寸):长度单位.mm(毫米):长度单位.pt(磅):1/72英寸.是一个标准的长度单位,用于印刷业,非常简单易用: dp(dip)(与密度无关的像素):一种基于屏幕密度的抽象单位.与像素没有关系.在每英寸160点的显示器上,1dp = 1px. sp(与刻度无关的像素):主要用于字体显示.根据 google 的建议,TextView 的字号最好使用