【读书笔记·VLSI电路设计方法解密】问题1:什么是芯片

芯片(集成电路或IC)是在半导体材料的薄基底表面上制造的微型电子电路。在功能上,芯片是一种硬件组件,能够执行某些特定的功能。例如,一个简单的芯片可能被设计用来执行逻辑NOR(或非)的简单功能(如图1.1所示的4000系列CMOS,双-3输入-NOR门和非门),一个简单的运算放大器,或一个模拟到数字转换器(ADC)。然而,复杂的系统级芯片(SoC)执行的任务要复杂得多(见图1.2)。例如,用于视频解码器、手机、网络路由器或个人电脑的通用CPU。

基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分,项目中的源码都是经过本地编译过可运行的,都经过严格调试,确保可以运行!主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者,资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经
基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分,项目中的源码都是经过本地编译过可运行的,都经过严格调试,确保可以运行!主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者,资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(含源码及报告)适合期末大作业&课程设计基于Opencv与Python结合的车牌识别系统(
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

尼德兰的喵

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值