分类： 科学技术

请从侧边栏”读书角”进入资源. 注意！Lbook业务已经进行改版，请从Lbook入口进入并获取PDF资源，下面的资源现在无法访问！ 或者: Design of Analog CMOS Integrated Circuits, Second Edition Razavi这本《模拟CMOS集成电路设计》我前前后后看了三遍，完整的看了两遍，最近研一上高等模集课，打算再看了一遍。每一遍都有新的收获，毕竟经典的书是需要多磨才能发挥经典的效果。 个人认为第一遍先看中文版，西安交大翻译的那本教材挺好的，或者看清华池保勇老师翻译的那本也可以。第一遍在中文的基础上要注重基本概念的把握，包括晶体管的二级效应，大信号和小信号的区别（很重要），单管放大器增益，跨导和输入输出电阻的求法，差分放大器，带有源负载的差分放大器等基本电路的等效电路图要会画，上述每个电路的频率响应的求法，以及极点零点对电路带宽的影响，密勒效应，反馈的四种模态，压摆率掌握电路稳定的条件等等这些比较大的基础概念是第一遍读要特别注重的。后面的Bandgap和Switch Capacitor这些电路理解是怎么用前面的基本… 在主页展开

复制下列代码到IDE中运行 如果可以正常使用，大概率是这样的 代码逐行剖析： 该条命令可以获取到当前GPU的总显存大小。详细信息可参考Pytorch官方文档https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cuda.get_device_properties.html 传统的N卡GPU都会有CUDA核心，用来处理大量的浮点运算。而 Tensor核心能加速处于深度学习神经网络训练和推理运算核心的矩阵计算，能够在维持超低精度损失的同时大幅加速推理吞吐效率。不过，最近几年的卡才会搭载TensorCore，这个会直接体现在显卡的算力等级上，大于7的显卡才会有搭载 TensorCore。 具体是如何加速的，以及具体会加速多少，这个涉及到CUDA和Tensor核心的底层原理与深度学习相关知识。默子就不在这里展开阐述了，感兴趣的同学可以找一些文章、视频去看看。但就一句话，在深度学习方面，TensorCore吊打 CUDACore。… 在主页展开

limitless原创 openssl自签一个给网站用的证书 – 知乎 (zhihu.com) 重要说明： 说明：在这个文章中，整体流程存在一个问题：签发的CA证书不符合 的规范，这会导致在Android11以及以上版本的移动设备上无法安装CA证书。在此提供正确的签发方法。 openssl签发CA和ssl/tls证书（新版，修复了之前版本的CA证书不规范的问题） – limitless 以修复后版本的文章为准 0. 前言 这篇文章是一篇备忘录性质的笔记。用于物联网设备或网站的内部测试。 （当然你在“特洛伊”，“微脉斯”，“酸酸乳”等场景用的话也行） 如果你想获得一些基础知识，可以看看这个文章： 关于加密、证书的那些事 – IOT物联网小镇 – 博客园 (cnblogs.com)​www.cnblogs.com/sewain/p/14250884.html#ssltls 众所周知，证书（certificate）被广泛应用于各种加密场所。比如你现在如果使用网页浏览器刷知乎的话，就可以看到左上角的“连接安全”标志。 证书是一种基于RSA类算法的非对称加密方… 在主页展开

关于加密、证书的那些事 – IOT物联网小镇 – 博客园 (cnblogs.com) 原文 ## 前言 在一个物联网系统中，终端设备在连接云平台(服务器)的时候，云平台需要对设备的身份进行验证，验证这是一个合法的设备之后才允许接入。这看似很简单的一句话，背后包含了很多相关的概念，例如：加密、证书、证书标准、签名、认证机构、SSL/TLS、OpenSSL、握手等一堆容易混淆的概念。 之前我在做智能家居项目时，每次遇到证书以及加密的问题时，都是满大街的查资料，但是由于每次都是解决问题之后就停止下来，没有进行完整、系统的梳理，因此对这些概念始终感觉自己都理解了，但是又说不出所以然来。 这篇文章我们就把这些概念以及相关的使用步骤进行梳理，就像联想记忆一样，很多分散的东西总是记不住，但是如果把这些东西按照特定的关系组织在一起，那么记忆起来就非常容易了。 做个小游戏：在1分钟内记下这十个东西：茶杯、猴子、玻璃、垃圾桶、鱼竿、鸟窝、和尚、汽车、医院、饮水机。这里可以暂停一下，看看自己的记忆力是不是不如以前了。 我们再换个记忆方法，把这十个东西以任意荒诞的逻辑联系在一起，比如：… 在主页展开

大数入门-互联网公开资料 (似乎是开源版权). 注意！Lbook业务已经进行改版，请从Lbook入口进入并获取PDF资源，下面的资源现在无法访问！ 众所周知, 须弥教为了缓和他们宗教中的数值膨胀问题, 发明了很多大数记法. 然而, 数学家使用了比他们高明得多的记号系统. 主要是讲如何定义出比印度教内的大数还离谱的一些数, 在这本书中, 你将看到增长率极大的各种函数. 需要一点集合论, 实变函数, 数论, 图论, 计算机知识. 2023年3月2日… 在主页展开

由于是影印版, 所以文件很大, 大概161MB, 即使获取下来查看也要加载近5s. 限于服务器带宽, 全本加载可能需要加载20到40s才能查看. 所以在此拆分为每个章节的子pdf, 可以按需查看.点击进入全屏预览页面, 加载应该在10s内, 当然也可以选择获取. 目录 访问《统计学习方法-李航》pdf影印版 目录 简介 《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出… 在主页展开

这个是第二版资源, 增加了更多内容.你可以直接在这里阅读. 如果你用的是安卓设备或苹果手机, 那么可能下面的视图不会正常工作, 你必须获取pdf才能查看. 建议全屏浏览. 在本页的pdf显示区块下方, 点击进入全屏即可. (可能需要设备或浏览器的支持) 注意！Lbook业务已经进行改版，请从Lbook入口进入并获取PDF资源，下面的资源现在无法访问！ 全屏直链: 点击这里全屏幕查看: d2l-zh-pytorch 相关信息… 官网: 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 源代码: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 本书是由markdown源码经过编译生成的html或pdf, 通过上述网页你可以看到它的其他形式. 之前我们上架过它的第一版资源: [AI资源] 《动手学深度学习-PyTorch版本》 – limitless , 而目前老版本已经下架. 前言 几年前，在大公司和初创公司中，并没有大量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻人（作者）进入这个领域时，机器学习并没有在报纸… 在主页展开

注意! 本资源已经下架, 请访问下面的链接查看最新版. 注意！Lbook业务已经进行改版，请从Lbook入口进入并获取PDF资源，下面的资源现在无法访问！ 好消息? 站长最近在学习深度学习, 为将来的打工生活做准备… 在学习的时候发现了一本不错的教程, 但是原网站太慢了(在境外), 而且买书还很贵, 代码也不好直接跑. 所以我干脆把这个网站搬回来了!(开源的) 现在, 只需要访问 地址: 简介 – Dive-into-DL-PyTorch 这是一个不同于主站的域名, 浏览器不会当作一个网站而默认统一缩放.同时也可能避免了cache冲突. 即可阅读这本写的非常好的教程. 一起学习吧. 来源 这个页面是镜像过来的, 完全没有任何改动. 这个网站的配套代码和其网站的开源地址在这里↓ https://gitee.com/xiondun/Dive-into-DL-PyTorch.git 如果需要动手跑代码的话, 还需要将这些代码克隆下来. 代码使用 jupyter Python notebook 编写, 很方便. 其他资料 另外再分享两个学习网站(关于PyTorch的) … 在主页展开