创惟Storage Controller获微软WHQL认证

创惟科技的USB2.0 OTG Storage Controller(GL824)通过微软WHQL认证并已上市。该控制器具备高整合性、高档案传输效能及低零件成本等优势,适用于多种便携式电子产品。

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  国内高速I/O通讯的领导厂商—创惟科技,宣布其USB 2.0 OTG Storage Controller (产品代号: GL824)已通过微软WHQL认证,并已正式量产及上市。
  
  创惟USB 2.0 OTG解决方案主要优势有三。第一,高整合性。业界第一颗同时整合USB 2.0 OTG功能、USB 2.0多合一读卡机介面、ATA/ATAPI介面与16bit FIFO介面于单一晶片的OTG控制器,除了可作为IDE相容介面及各式记忆卡的储存週边,也可与多媒体晶片结合应用于各式系统产品,并首创各界面间资料多向互传,提升终端产品应用性与便利性。第二,高档案传输效能。从OTG Port或记忆卡介面传输档案至IDE介面,传输速率最高可达10MB/s。大幅缩短等待时间与电力耗损。第三,低零件成本。创惟USB 2.0 OTG解决方案整合性高、线路简单、外部原件精简,可大幅降低客户制造成本,加快研发速度,提升产品竞争力。
  
  创惟产品除可应用于可携式电子产品市场外,由于其高整合性,更可为TV, STB, DVD录放影机等产品同时提供USB 2.0 Port与多合一读卡机的介面,作为经济且高效能的多媒体档案播放或传输应用。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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