设计了一个基于GSMC0.13Km3.3V工艺的轨到轨运算放大器,实现了输入与输出摆幅均为轨到轨,开环增益达到了85dB,相位裕度保持在600以上。由于采用gm/Id的设计方法,使得设计更加直观,更加贴近电路的实际情况。仿真显示各项指标均已达到。
2022-04-15 15:54:30 1.62MB 自然科学 论文
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tensor.js 我打包了一些基本的矩阵和张量运算,因为我厌倦了一遍又一遍地写它们。 用法 Node.js $ npm install tensor var tensor = require ( 'tensor' ) ; 浏览器 < script src =" dist/tensor.min.js " type =" text/javascript " > </ script > 测验 $ npm test
2022-04-14 08:55:04 11KB JavaScript
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C#窗体程序—计算器(能实现四则混合运算)-附件资源
2022-04-13 22:14:49 106B
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输入图像为768x576。在faster-rcnn中使用vgg16作为分类网络模型。
2022-04-13 16:24:40 16KB faster_rcnn vgg16 浮点运算
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介绍运放的浅显易懂的资料,对模拟电子感兴趣的工程师可以利用、学习的好资料。
2022-04-13 13:12:41 43.74MB 运算放大器
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matlab基本运算程序代码了解CUDA编程 这是Packt发布的的代码存储库。 使用CUDA 10.x和C / C ++进行GPU编程和并行计算的初学者指南 这本书是关于什么的? 计算统一设备架构(CUDA)是NVIDIA的GPU计算平台和应用程序编程接口。 它旨在与C,C ++和Python等编程语言一起使用。 借助CUDA,您可以在科学,医疗保健和深度学习领域中将GPU的并行计算能力用于一系列高性能计算应用程序。 本书涵盖以下激动人心的功能: 了解CUDA中的常规GPU操作和编程模式 揭示GPU编程和CPU编程之间的差异 分析GPU应用程序性能并实施优化策略 探索GPU编程,性能分析和调试工具 掌握并行编程算法以及如何实现它们,通过多GPU和多节点扩展GPU加速的应用程序深入到具有加速库,Python和OpenACC的GPU编程平台,从而深入了解使用GPU的CNN和RNN中的深度学习加速器 如果您觉得这本书适合您,那就赶快行动吧! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: #include #include<stdl
2022-04-12 19:43:43 70.17MB 系统开源
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内容为单电源运算放大器的电路应用图集,接近工程实际,很有用,很全面~
2022-04-12 17:45:12 1.79MB 单电源 运算放大器 应用图集
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:并行运算与神经网络_基于CPU_GPU的并行神经网络运算_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2022-04-11 19:06:56 6KB 神经网络 matlab 并行运算 GPU