有色钢铁行业周策略（2022年第1周）：碳酸锂价格加速上涨，电解铝盈利持续回升.pdf

这年头大家应该都用上固态硬盘了吧？之前说过，要想花最少的钱升级硬件，换块固态硬盘是最具性价比的方案，立竿见影。 总之现在固态硬盘应该是一种趋势，你看最近新出的笔记本电脑使用的基本都是固态硬盘，传统的机械硬盘一般只有在老电脑和台式电脑、网吧服务器大容量用的比较多。 你要问哪个使用起来比较好，那不用说，肯定是固态硬盘了，体积小、读写速度快，但缺点就在于还是比机械硬盘要贵。 可是现在高清电影都是 10GB 起步，随便一个 3A 游戏都是大几十 GB，更不用说你还要收集各种小姐姐。 所以单单一块固态硬盘真的存不了多少东西。所以只要你对存储稍微有点需求的话，总还得配上机械硬盘来用，这种混搭组合起码还要持续一段时间。 不过机械硬盘的速度和固态硬盘比起来确实让人捉急，那有没有什么软件让大容量的机械硬盘也能跑出固态硬盘的速度呢？ 听起来有点天方夜谭，软件再牛也得遵守硬件的基本法不是？装个软件就能把机械硬盘变成固态硬盘，硬件厂商不要面子的吗？之前我也觉得不可能，不过这个超级缓存工具还真的可以！

929 边缘智能边缘计算驱动的深度学习加速技术.docx

大师 在 FPGA 上使用异步累积更新来加速迭代算法的框架 什么是大师？ Maestro 是一个分布式集群计算框架，用于使用 FPGA 加速迭代算法。 迭代算法 迭代算法代表了一类普遍存在的数据挖掘、网络搜索和科学计算应用程序。 在迭代算法中，通过对输入数据集（例如 PageRank，Dijkstra 的最短路径）执行重复计算得出最终结果。 并行化此类算法的现有技术使用诸如 MapReduce 和 Hadoop 之类的软件框架在集群中的多个基于 CPU 的工作站之间分发数据以进行迭代并收集每次迭代的结果。 这些平台的特点是需要在迭代边界同步数据计算，从而阻碍系统性能。 为什么是大师？ Maestro 使用异步累积更新来打破这些同步障碍。 这些更新允许为大量数据点积累中间结果，而无需基于迭代的障碍，允许集群中的各个节点独立地朝着最终结果前进。 计算是动态优先级的，以加速算法收敛。 大师加

成功移植到原子哥的ministm32的开发板上，并能显示到LCD上。 ADXL345 是 ADI 公司推出的基于 iMEMS 技术的 3 轴、数字输出加速度传感器。该加速度传感器的特点有： a. 分辨率高。最高 13 位分辨率。 b. 量程可变。具有+/-2g， +/-4g， +/-8g， +/-16g 可变的测量范围。 c. 灵敏度高。最高达 3.9mg/LSB，能测量不到 1.0°的倾斜角度变化。 d. 功耗低。 40~145uA 的超低功耗，待机模式只有 0.1uA。 e. 尺寸小。整个 IC 尺寸只有 3mm*5mm*1mm， LGA 封装。 ADXL 支持标准的 I2C 或 SPI 数字接口，自带 32 级 FIFO 存储，并且内部有多种运动状态检测和灵活的中断方式等特

道格拉斯-拉奇福德分裂 该存储库包含 Douglas-Rachford 算子分裂方法的实现，用于解决以下形式的凸优化问题 minimize f(x) + g(x) 建议的实现和测试反映了 [1] 中包含的分析。 特别是，为 f(x) 是二次的问题提供了该方法的快速版本。 算法实现的问题是： 框约束 QP L1-正则化最小二乘回归 参考 [1] P. Patrinos、L. Stella、A. Bemporad，“Douglas-Rachford Splitting：Complexity Estimates and Accelerated Variants”， [math.OC]，2014 年 9 月。第 53 届 IEEE 决策会议论文集和控制。

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本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

LSM303D驱动程序，可以方便的修改和移植到各种处理器上

基于FPGA的脉冲神经网络加速器设计