逻辑门 1.非门（反相器） 在电路中可以用一个小圆圈或三角形表示，作用是把高变低，低变高 2.与门（全高输出高） 逻辑表达式： X = AB (A·B)（布尔乘法） 3.或门（有高输出高） 逻辑表达式
感知机算法是深度学习的基础。 感知机(Perceptron)定义 : 二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。 我们使用C/C++实现简单的逻辑门电路 :
深度学习中有许多框架，包括Tensorflow、PyTorch、Keras等，框架中实现了各种网络，并且可以自动求导，因此构建一个完整的网络只需要十几行代码。因为框架高度封装，因此我们无法知道底层的原理。为了更好地理解神经网络，本文使用numpy构建一个完整的神经网络，并实现反向传播和梯度下降算法，使用自己实现的神经网络训练一个分类模型。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（二）感知机。
HDLBits 是一组小型电路设计习题集，使用 Verilog/SystemVerilog 硬件描述语言 (HDL) 练习数字硬件设计~
逻辑代数L是一个封闭的代数系统，由一个逻辑变量集K，常量0和1，以及与或非三种基本运算构成。 参与逻辑运算的变量叫逻辑变量，用字母A，B……表示。每个变量的取值非0 即1。 0、1不表示数的大小，而是代表两种不同的逻辑状态。 正、负逻辑规定：
逻辑代数L是一个封闭的代数系统，由一个逻辑变量集K，常量0和1，以及与或非三种基本运算构成。
AB一共有四种情况：00、01、10、11，在同一时刻仅有一种 输出组合类型与输出相连，输入组合个数与mux的个数（N）的关系为：number（IN）<2^N，综上，为了实现二输入异或门，需要使用mux个数至少为：4≤2^2。
一般来说，0-2伏的电压属于低电平，用二进制数字0表示，2-5伏的电压属于高电平，用二进制数字1表示
输入 A = 0，B = 0，0+0 = 0，所以 S = 0，C = 0；
先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。
在计算机硬件层面上，你知道1+1是如何实现的吗？本文先介绍了继电器的基本原理，然后从分析与或非等逻辑门电路入手，推导出异或门的实现，借助异或门从而实现1+1，并得出全加器的基本原理。 前言 计算机中处理的都是二进制，1+1=2转成二进制表示为 1 + 1 = 10， 10表示相加结果为0， 并且有进位。如图所示，该运算可以拆分成求和和求进位。 求和的特点是0 + 0 = 0， 1 + 1 = 0， 0 + 1 = 1， 1 + 0 = 1. 可以看到，相同的数相加为0， 相反为1， 其实就是作异或。
内容提要 引子--双控开关和三控开关 | 拓展--数字电路 | 深入--神经网络 --神经网络之感知器：给定模型，通过数据训练参数，可以解决分类问题。 --神经网络之隐藏层：更强大的神经网络（更多参数） --神经网络之激活函数：超越线性（非线性的引入） --神经网络之反向传播：质的飞跃（性能大幅提升） --神经网络之实用关键：算法收敛（快速有效地找到合适的参数） 双控开关和三控开关 我在进行乐高编程的时候，可以在电脑上启动，也可以在乐高机器人的可编程程序块上
最近在听《三体》的广播剧，今天刚好讲到人列计算机。电路设计是我大学的老本行，后来却跑去做软件，真让人唏嘘。今天，我们就从逻辑电路的角度来讲一讲，加法是怎么实现的。
身为程序员多年，作者今天突然对这件事感到十分好奇了。我问计算机芸芸部件，1+1究竟是如何计算的，他们都茫然的看着我。
接下来系列文章会有很多在Verilog中知识点有被提及，关于这两者关系，请查看《谈谈Verilog和SystemVerilog简史，FPGA设计是否需要学习SystemVerilog》。
在本题中，您将描述一个具有两级层次结构的电路。在top_module中，实例化两个add16模块(已为您提供)，每个add16中实例化16个add1实例(此模块需要您编写)。所以，您需要描述两个模块：top_module和add1。
从初学者对数字设计的疑问？到什么是FPGA？什么是ASIC？再到布尔代数如何在FPGA内部实现？最后到数字设计的核心元件触发器？本文将从简洁的角度带你认识这些数字设计的必备基础知识！
EDA是个很大的话题，本系列只针对其中一小部分，数字电路的仿真，叙述一点概念性的东西，并不会过于深入，这方面的内容实则是无底洞。本系列并不是真的要做EDA，按照SICP里的相关内容，采用Lisp的方言Scheme。再者，Lisp并不是只有函数式一种编程范式，真正做EDA，仿真的核心部分为了运行效率可以采用C/C++编写，编程的思路也可以借鉴。
a: 对17辗转相除，得到其二进制为010001，八进制为21，十六进制为0x11。注意二进制必须是010001，而不是10001，不能缺少符号位
上一章介绍了数字电路的重要概念原语，可以用来做门级的元件。这一章里，我们在原语的基础上再引入模块的概念。
1、 新建，编写源代码。 (1).选择保存项和芯片类型：【File】-【new project wizard】-【next】（设置文件路径+设置project name为【C:\Users\lenovo\Desktop\笔记\大二上\数字电路\实验课\实验一\异或门】）-【next】（设置文件名【gg】）-【next】（设置芯片类型为【cyclone-EP1CT144C8】）-【finish】 (2).新建：【file】-【new】（【design file-VHDL file】）-【OK】 2、写好源代码，保存文件（gg.vhd）。 3、编译与调试。确定源代码文件为当前工程文件，点击【processing】-【start compilation】进行文件编译。编译结果有一个警告，文件编译成功。 4、波形仿真及验证。新建一个vector waveform file。按照程序所述插入a,b,c三个节点（a、b为输入节点，c为输出节点）。(操作为：右击 -【insert】-【insert node or bus】-【node finder】（pins=all；【list】）-【>>】-【ok】-【ok】)。任意设置a,b的输入波形…点击保存按钮保存。（操作为：点击name（如：en））-右击-【value】-【count】（如设置binary；start value=0；end value=1；count every=10ns），同理设置name b（如0,1,5），保存）。然后【start simulation】，出name C的输出图。 5、功能仿真，即没有延迟的仿真，仅用来检测思路是否正确。
Problem 85 : DFF with byte enable(Dff16e)
门声明语句格式： <门的类型>[<驱动能力><延时>]<门实例 1>[，<门实例 2>，…<门实例 n>];
主要指前端游戏界面的实现和交互逻辑的编写吗？显然不止这些，还应该包括支持前端数据存取的后端接口的实现。如果把概念扩展一下，还应该包括游戏关卡设计器的编写、角色人物设定器的编写、城池地图编辑器的编写、游戏管理后台的编写等等，这些工作都是为了「交付一个完全可运营的游戏」，为这个目标服务的，都属于小游戏的开发范畴。
逻辑是指事物因果之间所遵循的规律。为了避免用冗繁的文字来描述逻辑问题，逻辑代数采用逻辑变量和一套运算符组成逻辑函数表达式来描述事物的因果关系。
我们学 JS 的时候都会了解下位运算，在 React、Typescript 等源码中也频繁见到位运算的踪影，但在业务代码中从来不会这么写，它好像离我们很遥远。
关于神经网络与深度学习算法，以下SMDD会从最基础的概念讲起来，不会有复杂的公式和难以理解的东西 在了解基本之前我们先来看看几个基本的概念，虽说是高数基础，但很好理解 导数:一个平滑，连续的函数在某处的切线的斜率 如果说函数在有定义的某点上可以切，我们就说在这点可导 e:皮尔纳常数，什么是皮尔纳常数？这个不需要过多了解，你就把他当做派一样对待 定义一个函数exp(x)=e^x *以上基本数学常识会在后面模型优化的文章内用到*
这些基本的门电路，是我们计算机硬件端的最基本的“积木” 包含十亿级别晶体管的现代CPU，都是由这样一个一个的门电路组合而成的。
Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4.5 Multi-class classification key words: Neu
感知机接受多个输入信号，输出一个信号，x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1，w2是权重，输出y=x1w1+x2w2,当这个总和超过了某个界限值时，才会输出1。这也被称为“神经元被激活”。这里将这个界限值称为阈值，用θ表示
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4
了解基本逻辑门电路--与门或门非门、与非门、或非门、异或门、同或门、与或非门
结构级建模: 就是根据逻辑电路的结构（逻辑图），实例引用Verilog HDL中内置的基本门级元件或者用户定义的元件或其他模块，来描述结构图中的元件以及元件之间的连接关系。
关于之前「Go语言的内存管理实现」这部分，本来接下来是要给大家继续讲解「Go语言堆内存、栈内存分配」的，以及这部分之前图都画完了。但是呢，写文章的时候，写着写着发现写不下去了，为什么？
本文是系列文章的第一篇，讨论下前十道习题和解答，HDLBits 共有约 180 题。Step one - HDLBits
分析与设计数字电路的基础是逻辑代数，由英国数学家Geroge Boole在1847年提出的，故逻辑代数也称布尔代数。 在逻辑代数中，变量常用字母A，B，C，……，X，a，b，c，……，z等表示，变量
一个高效的RTL工程是在最佳设计约束下工作，并使用最少数量的逻辑门。--By suisuisi
目前数字电路的实验，通常都在数字逻辑实验箱上进行，实验箱一般包括以下几个部分组成：
听过人工智能，机器学习，神经网络，深度学习等很多名词，你可能看了很多解释也似懂非懂，之前我也是同样如此的，主要是觉得自己用不着，也不用接触这么高级的东西。最近在学习了一些数据分析和机器学习的基础知识后，感觉到还是挺有意思的，就是有一些名称概念太让人生畏了。
上二年级的小明正坐在教室里。现在是数学课，下午第一节，窗外的蝉鸣、缓缓旋转的吊扇让同学们昏昏欲睡。此时，刘老师在黑板上写下一个问题：
今天开始正式尝试使用微信公众号同步博客文章，个人博客地址为：https://blog.csdn.net/Reborn_Lee
2021年4月21日，在芯片界的顶级会议Hot Chips大会上，Cerebras Systems公司发布了一款晶圆级引擎芯片——Wafer Scale Engine 2。
模数转换器(analog to Digital Converter，简称ADC)是一种数据转换器，它通过将模拟信号编码为二进制代码，使数字电路能够与现实世界进行接口。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础，盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基，每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此，通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限，纰漏难免，欢迎大家交流指正。快速导航链接如下：
大家都知道光刻机很屌，那光刻机和我们所熟知的计算机CPU有什么关系呢？其实光刻机的作用就是将理论设计的电路制作到真实的芯片上，所以它不仅仅可以生产我们所熟知的CPU芯片，还有GPU，单片机芯片等。
最近一位朋友问我，开发的代码是怎么在芯片运行起来的，我就开始给他介绍代码的预编译、汇编、编译、链接然后到一般的文件属性，再到代码运行。但是大佬问了我一句，CPU到底是怎么执行到每一个逻辑的，就讲了哈CPU的架构。这是时候真的有些迷了，虽然有模电数电的底子，但是自己都说迷糊了，汇编怎么对应到机器码再到怎么执行每一个逻辑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
