针对传统CORDIC算法流水线结构的迭代次数过多，运算速度不够快，消耗硬件资源较多的缺点，改进了一种基于旋转模式并行运算的CORDIC算法。该算法采用二进制两极编码和微旋转角编码进行低位符号预测和高符号位预测，并且在高符号位预测过程中，对误差进行了校正。在FPGA实现中，采取三段式实现方法，与传统方法相比，有效地减少计算的级数和降低硬件资源的功耗，达到了高速低功耗的要求。

表情符号2vec 一个演示项目，用于使用Twitter数据播放单词嵌入和表情符号。 让我们看看如何制作更智能的表情符号预测器。 信不信由你，我们有1800多种来自标准Unicode的表情符号。 如何从他们那里找到一个？ 传统上，我们搜索表情符号描述的关键字。 我们将使用词嵌入来找到与上下文最匹配的词。 结果反映了社交媒体上真实用户的习惯。 现在，您将被最知识渊博的表情符号大师指导：) 检查站点 ，以预览我们接下来可以使用该模型做什么！ 数据 文件夹中的zip文件是100万个句子，其中包含来自Twitter的有关2017年1月的表情符号。 它是从更大的语料库中随机选择的集合。 将corpu

关于 在当今以短消息和推文为交流核心的世界中，表情符号已成为表达思想和情感的主要形式。 它们突破了语言障碍，使人们可以非常简洁地表达全部内容。 随着表情符号在日常生活中的使用越来越多，有时我们会失去文本的上下文，并不确定是否要根据文本使用哪种表情符号。 我们的项目旨在通过分析给定文本的情绪并预测与之相关的表情符号，根据给定的文字建议表情符号。 要求 Python> = 3 NLTK> = 3.2.3 凯拉斯> = 2.0.7 词嵌入 下载 将它们放在src文件夹中 使用方法 朴素贝叶斯分类器（ nb ） 决策树分类器（ dtc ） LSTM（ lstm ） 双向LSTM（ blst