半导体物理学 刘恩科 第六版本书较全面地论述了半导体物理的基础知识。全书共13章，主要内容为：半导体的晶格结构和电子状态；杂质和缺陷能级；载流子的统计分布；载流子的散射及电导问题；非平衡载流子的产生、复合及其运动规律；pn结；金属和半导体的接触；半导体表面及MIS结构；半导体异质结构；半导体的光、热、磁、压阻等物理现象和非晶态半导体。本书可作为工科电子信息类微电子技术、半导体器件专业学生的教材，也可供从事相关专业的科技人员参考丛编项：普通高等教育"十一五"国家级规划教材
标签： 半导体物理学
上传时间： 2022-03-19
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斯坦福大学-深度学习基础教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能 学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果 你不熟悉这些想法，我们建议你去这里 机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 稀疏自编码器符号一览表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 Exercise:Vectorization
标签： 深度学习
上传时间： 2022-03-27
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静电放电（Electrostatic Discharge，ESD）是构成集成电路可靠性的主要因素之一，存在于生产到使用的每一个环节，并成为开发新一代工艺技术的难点之一，近年来，对ESD的研究也因而越来越受到重视，仿真工具在ESD领域的应用使得ESD防护的研究变得更为便利，可大幅缩短研发周期然而，由于ESD现象复杂的物理机制，极端的电场及温度条件，以及ESD仿真中频繁的不收敛现象，都使得FSD的仿真变得极为困难本文详细阐述了ESD的来源、造成的危害以及如何测试集成电路的防静电冲击能力，并基于 Sentaurus软件，对ESD防护器件展开了的分析、研究，内容包括1）掌握ESD保护的基本理论、测试方法和防护机理2）研究了工艺仿真流程的步骤以及网格定义在工艺仿真中的重要性，并对网格定义的方法进行了探讨3）硏究了器件仿真流程以及器件仿真中的物理模型和模型函数，并对描述同一物理机制的的各种不同模型展开对比分析.主要包括传输方程模型、能帶模型、各种迁移率退化模型、雪崩离化模型和复合模型4）研究了双极型晶体管和可控硅（Silicon Controlled rectifier，SCR）防护器件的仿真，并通过对仿真结果的分析，研究了ESD保护器件在ESD应力作用下的工作机理关键词：静电放电；网格；器件仿真；双极型晶体管；可控硅
上传时间： 2022-03-30
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《光纤通信系统(第2版)》紧密结合光通信的发展，全面系统地介绍了光纤通信系统的构成以及下一代光网络的关键技术。全书共分为12章，包括：光纤光缆的结构和类型；光纤的传输理论和传输特性；光路无源器件；光源和光发送机、光检测和光接收机的原理；同步数字体系(SDH)；光纤通信系统性能指标；光纤放大器；光波分复用和时分复用技术以及光纤色散补偿技术、相干光通信、光孤子通信、光交换技术等光纤通信新技术；并对光纤通信网(包括光纤接入网、自由空间光通信、自动交换光网络(ASON)和城域多业务平台(MSTP)等内容)进行了介绍。《光纤通信系统(第2版)》内容深入浅出、概念清楚，覆盖面广且重点突出，不仅全面清晰地对光纤通信系统的构成和各部分的工作原理进行了阐述，同时也对光通信中的最新技术进行了介绍。《光纤通信系统(第2版)》可作为高校电子、通信和信息类专业本科的教学用书，也可作为从事光纤通信工作的科技人员和管理人员的参考用书。
标签： 光纤通信
上传时间： 2022-04-13
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走线状态，+tab，改变线宽；2d 线状态，+shift+tab ，切换倒角方式；crtl+左键 ：高亮选中网络；左下角双击，层管理，显示或隐藏某一层；旋转：Space；X 轴镜像：X；Y 轴镜像：Y；板层管理：L；栅格设置：G；单位进制切换：Q；对齐-水平：A，D；对齐-垂直：A，I，I，Enter；对齐-顶部：A，T；对齐-底部：A，B；对齐-左侧：A，L；对齐-右侧：A，R；设计-类设置：D，C;设计-板层管理：D，K；
标签： Altium Designer
上传时间： 2022-04-17
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。 遗传算法的数学基础由张文修、梁怡编著，是一本重点在于阐述遗传算法的数学基础的书籍。
上传时间： 2022-05-25
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C算法(第一卷)-带目录.pdfC语言数值算法程序大全（第二版）.pdfC语言经典算法大全.pdfff6f5d529e875d2bec2713adc98d25b477aa8a63.pdfIntroduction to Algorithms(3rd Edition).pdfMATLAB语言常用算法程序集.pdfNetflix Prize中的协同过滤算法.pdfp范数正则化支持向量机分类算法_刘建伟.pdf[数据结构与算法分析C.描述].(美国)Mark.Allen.Weiss.扫描版.pdf[程序语言的奥妙：算法解读（四色全彩）].(杉浦贤).李克秋.扫描版.pdf《算法导论(原书第3版)》.pdf【爱生活的程序员-气宗】算法导论（第三版）.pdf【算法（第4版）迷你书】.pdf一种基于灰度变换的红外图像增强算法.pdf一种改进的支持向量机的文本分类算法.pdf一种静态图像压缩编码算法的改进.pdf个性化搜索引擎推荐算法研究.pdf分布式计算——原理、算法和系统.pdf十五个经典算法研究与总结、目录+索引by_July (1).pdf十五个经典算法研究与总结、目录+索引by_July.pdf十大滤波算法程序大全（Arduino精编无错版） - Powered by Discuz!.pdf图论及其算法.pdf基于模拟退火与遗传算法结合的神经网络图像分割.pdf大数据算法.PDF嵌入式系统软件设计中的常用算法 （周航慈 清晰.pdf支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.pdf支持向量机：理论、算法与拓展.pdf改进的基于DCT的自适应水印算法(重要).pdf数学建模MATLAB算法大全.pdf数学建模竞赛中应当掌握的十类算法.pdf数据挖掘十大算法(英).pdf数据结构与算法分析 C++描述(高清非扫描).pdf最优化理论与算法(第2版).pdf机器学习十大算法(9)：朴素贝叶斯.pdf算法 英文版第4版 Robert Sedgewick .pdf.pdf算法(algorithm)手写代码必备手册(C++版).pdf算法导论(CLRS)笔记.p...
标签： 算法
上传时间： 2022-06-06
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《HeadFirstJava》是一本完整地面向对象(object-oriented，OO)程序设计和Java的学习指导用书，根据学习理论所设计，你可以从程序语言的基础开始，到线程、网络与分布式程序等项目。重要的是，你可以学会如何像一个面向对象开发者一样去思考，而且不只是读死书。 在这里，你可以会玩游戏、拼图、解谜题以及以意想不到的方式与Java交互。 在这些活动中，你还会写出一堆真正的Java程序，如一个船舰炮战游戏和一个网络聊天程序等等。 “HeadFirst系列”图文并茂学习方式能让你快速地在脑海中掌握住知识，敞开心胸准备好学习这些关键性的主题： ★Java程序语言 ★面向对象程序开发 ★Swing图形化接口 ★使用JavaAPI函数库 ★编写、测试与布署应用程序 ★处理异常；多线程 ★网络程序设计 ★集合与泛型
标签： java
上传时间： 2022-06-12
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内容提要第1章 机器学习概1.1 机器学习简介 1.1.1 机器学习简史 1.1.2 机器学习主要流派 1.2 机器学习、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是数据挖掘 1.2.3 机器学习、人工智1.3 典型机器学习应用1.4 机器学习算法 1.5 机器学习的一般流程 第2章 机器学习基本2.1 统计分析2.1.1 统计基础2.1.2 常见概率分布2.1.3 参数估计2.1.4 假设检验2.1.5 线性回归2.1.6 逻辑回归2.1.7 判别分析2.1.8 非线性模型2.2 高维数据降维2.2.1 主成分分析2.2.2 奇异值分解2.2.3 线性判别分析2.2.4 局部线性嵌入2.2.5 拉普拉斯特征映射2.3 特征工程 2.3.1 特征构建2.3.2 特征选择2.3.3 特征提取2.4 模型训练2.4.1 模型训练常见术语2.4.2 训练数据收集 2.5 可视化分析 2.5.1 可视化分析的作用2.5.2 可视化分析方法 2.5.3 可视化分析常用工2.5.4 常见的可视化图表 2.5.5 可视化分析面临的挑战
标签： 机器学习
上传时间： 2022-06-16
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