Power Analysis是芯片设计实现中极重要的一环,因为它直接关系到芯片的性能和可靠性.Power Analysis 需要Timing Analysis 产生包含频率.transition 等时序信息的 Timing File,也需要包含Net Capacitance和Resistance信息的SPEF文件,功耗分析工具根据timing file 和RC value计算功耗或者分析IR-Drop/EM. 在介绍数字后端Power Signoff Flow之前,先大概论述一下芯片的功耗构成和

WC软件工程项目JAVA实现博客 github地址:https://github.com/liudaohu/myrepository.git 功能实现 ·    -w 统计单词数 -c 统计字符数 -l 统计行数 -a 统计复杂数据 -s 递归处理 -v 可视化窗口 项目相关要求 ·         [编程语言]不限 ·         [项目设计]分析并理解题目要求,独立完成整个项目,并将最新项目发布在Github上. ·         [项目测试]使用单元测试对项目进行测试,并使用插件查看

使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写,但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题,而且hbase的数据是存储在Hdfs,而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的,就难免带来效率的下降.下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例(<Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook>, SIGMOD 2011),最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文<An

一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理后的数据.以此为标准,OLAP作为单独的一类技术同联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)得以明显区分.        在计算领域,OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法,也是商业智能的一个

转载自过往记忆大数据 https://www.iteblog.com/archives/2561.html Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL.通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本.目前,整个 SQL .Spark ML.Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Executi

GNU Make 使用手册(中译版) 翻译:于凤昌 译者注:本人在阅读Linux源代码过程中发现如果要全面了解Linux的结构.理解Linux的编程总体设计及思想必须首先全部读通Linux源代码中各级的Makefile文件.目前,在网上虽然有一些著作,但都不能全面的解释Linux源代码中各级的Makefile文件,因此本人认真阅读了GNU Make 使用手册(3.79)版原文,在此基础上翻译了该手册,以满足对Linux源代码有兴趣或者希望采用GCC编写程序但对缺乏GNU Make全面了解之人士的

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf

前言 在app开放接口api的设计中,避免不了的就是安全性问题,因为大多数接口涉及到用户的个人信息以及一些敏感的数据,所以对这些接口需要进行身份的认证,那么这就需要用户提供一些信息,比如用户名密码等,但是为了安全起见让用户暴露的明文密码次数越少越好,我们一般在web项目中,大多数采用保存的session中,然后在存一份到cookie中,来保持用户的回话有效性.但是在app提供的开放接口中,后端服务器在用户登录后如何去验证和维护用户的登陆有效性呢,以下是参考项目中设计的解决方案,其原理和大多数开放

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

假如你有一个购物类的网站,那么你如何给你的客户来推荐产品呢?这个功能在很多电商类网站都有,那么,通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能,你也可以轻松的来构建类似的功能. 上一篇中介绍的是如何通过DMX来创建挖掘模型,这一篇讲简单介绍如何通过编程的方式来创建挖掘模型. 通过编程的方式主要通过AMO来实现,分析服务的所有跟架构相关的实现,包括多维数据集和数据挖掘,都通过这个接口实现. AMO对象树包含了支持多维数据集和数据挖掘所有的对象模型,在我这篇随笔中可以详细

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N

我理解PCA应该分为2个过程:1.求出降维矩阵:2.利用得到的降维矩阵,对数据/特征做降维. 这里分成了两篇博客,来做总结. http://matlabdatamining.blogspot.com/2010/02/principal-components-analysis.html 英文Principal Components Analysis的博客,这种思路挺好,但是有2处写错了,下面有标注. http://www.cnblogs.com/denny402/p/4020831.html 这个

在我刚开始接触OLAP时,同事就告诉我 XMLA会让他使用更方便. 什么是XMLA? Providers 供应商 ActivePivot Hyperion Essbase IBM Infosphere Warehouse Cubing Services [4] icCube OLAP Server Infor PM OLAP Server - formerly known as MIS Alea InterSystems DeepSee Jedox Microsoft Analysis Serv

catalog . 引言 . sandbox introduction . Sandboxie . seccomp(short for secure computing mode): API级沙箱 . 利用do_syscall_trace一次性对所有系统调用进行Hook监控 . cuckoo . Detux . remnux . Noriben Malware Analysis Sandbox . Limon Sandbox for Analyzing Linux Malwares . 基于do

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DotNet 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-dotnet 是由 quozd 发起和维护.内容包括:编译器.压缩.应用框架.应用模板.加密.数据库.反编译.IDE.日志.风格指南等. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这个开源项目的初衷. 我们要做什么? 基于 awesome-dotnet 列表,我们将对其

17.1 Introduction 这一章主要讲了UNIX Domain Sockets这样的进程间通讯方式,并列举了具体的几个例子. 17.2 UNIX Domain Sockets 这是一种特殊socket类型,主要用于高效的IPC,特点主要在于高效(因为省去了很多与数据无关的格式的要求). int socketpair(int domain, int type, int protocol, int sockfd[2]) 这个函数用于构建一对unix domain sockets:并且与之前

目录 . 引言 . LRK5 Rootkit . knark Rootkit . Suckit(super user control kit) . adore-ng . WNPS . Sample Rootkit for Linux . suterusu . Rootkit Defense Tools . Linux Rootkit Scanner: kjackal 1. 引言 This paper attempts to analyze the characteristics from the

在average power analysis中,switching activity被分解为toggle rate和static probabilities两部分. annotation的source: Switching Activity Annotation:(优先级从高到低) 1)       来自VCD和SAIF这样的波形: 2)       命令set_switching_activity annotation某个individual design: 3)       Annotat

PrimeTime PX工具是PrimeTime工具内的一个feature. PTPX的功耗分析,可以报告出chip,block,cell的各个level的功耗. 使用PTPX可以分析的功耗的方式: 1)Average power analysis,支持activity的propagation方式,主要用在项目早期做评估. 可以是defaults,user_defined,derived from HDL simulation的switching文件. 2)Time-based power an

Nanopore sensors for nucleic acid analysis Bala Murali Venkatesan and Rashid Bashir 用于核酸分析的纳米孔传感器 纳米孔分析技术是使用电压使得分子通过一个在两电极之间的电解液中的纳米孔,监测当单个分子穿过纳米孔时离子电流如何变化的技术. 这个方法允许充电的聚合物(包括单链DNA.双链DNA和RNA)来在亚纳米级别被分析而且不需要标记和放大.最近的发展显示,基于纳米孔的传感器与第三代基因测序技术相比具有竞争性,而且很