研究了门控时钟技术在130 nm工艺、基于高阈值标准单元库下的低功耗物理实现方法。详细阐述了多级门控时钟技术的作用机制和参数的设置方法，给出了基于门控时钟的后端实现流程，着重分析了插入门控时钟对时钟偏移的影响并提出解决方案。在中芯国际130 nm工艺下用synop sys公司的DC， IC Comp iler， PT，VCS等工具完成物理实现。在10 M时钟下，总功耗降低22. 6 % ，面积也有所减小。

下面小编就为大家带来一篇通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 文中代码出自《机器学习实战》CH02，可参考本站： 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版 [附源代码] KNN算法介绍 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。 KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2

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