UVM介绍UVM即Universal Verification Methodology，他是在VMM（Verification Methodology Manual）、OVM（OpenVerification Methodology）后于2011年2月发布的。 UVM目的在于提供一些可重用的类用来减轻项目之间的水平复用和垂直复用的工作量。 UVM涵盖了从模块级到芯片级，ASIC到FPGA，以及控

功耗计算静态功耗： 由于PN结存在反向漏电流产生的 P_{s} = I_{leak} \cdot V_{DD}其中$I{leak}$为漏电流,$V{DD}$为供电电压。此外随着温度的升高，漏电流也会随之升高。 动态功耗：动态功耗主要由CMOS从0和1的翻转过程中产生的功耗。具体可分为翻转功耗和短路功耗 翻转功耗：当门翻转时，负责电容充电和放电，称为翻转功耗。公式为： P_{switch} =

基础关系模型是人们为了描述关系而建立的一种二维表，这个二维表叫做关系。 关系模型中的一些术语： 属性： 列名，例如图中title、year、length等 模式： 关系名和属性集合叫做这个关系的模式。例如Movies(title, year, length, genre).模式中的属性其实是集合 元组： 除了首行外的其他行叫元组。每个元组中的各个分量都对应各个属性。 域： 其实也就是数据类型，如

基础上下文无关文法(CFG)是一些固定的语法知识，例如 1234S ->NP, VP 句子可以由动词词组和名词词组构成NP->Det, Noun Det和Noun可以构成一个名词词组VP->Verb, NP 动词词组可以由动词+名词词组构成NP->eyes eyes是名词词组 通过这些规则我们可以找到一个句子的句法分析树。但是我们可能会找到非常多的句法分析树，并且没有办法判

下界Ω 上界O 紧界Θ这几个界都是由极限得来的。 上界： 对于 任意正常量c>0,都存在No>=n,使得 0<=f(n)<= cg(n).则可用 f(n) = O(g(n))表示。 g(n)一般使用简单的式子如 n nlogn, n^2,… 这个式子其实就是极限的表达形式，所以我们也可以用极限的形式表达： \lim_{n \to \infty}\f

基础分治法是将大问题分解成若干个小问题，通过解决小问题解决大问题的方法。它和递归关系密切。 大致流程123456789if(|P| <= n0) adhoc(p);divide p into small k part;for(int i=0; i<k; i++){ yi = divide-and-conquer(pi); //递归解决各个子问题}return

无后效性无后效性是一个问题可以用动态规划求解的标志之一，理解无后效性对求解动态规划类题目非常重要 概念：某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响（某度上找的定义） 理解：无后效性指的是之前做过的事现在还可以继续去做，这便是前一阶段做的事对后一阶段无影响。如果前面做过了后面便不能去做或者做的事受限这便是有后效性 例：这篇博客讲的很清楚 01背包问题动态规划更多可看 问题描

引例钢条切割问题 有一根长为R_n的钢条，切若干米获得的收益不同（例如切1米1元，切2米3元），请问怎样切割使得收益最大？ 朴素的方法是我们可以把所有情况列举出来求最优解，但是总共有2^(n-1)种方案，复杂度显然过高，因此需要更简便的方法。 我们虽然是把它分成若干段，但是其实我们不是一瞬间把所有段都切好的，我们也是一条一条进行切割，所以问题可以转化为切一段和剩下所有段的最优解。即 R_n = \

介绍词汇获取主要是为了弥补现有机读词典的不足。它主要关注词汇的搭配，动词子范畴，附着歧义，选择倾向，语义相似性等问题。 评价方法 Precision（精确度）: 精确度是你筛选出来的集合中正确的数量。也就是\frac{tp}{fp+tp} Recall（召回率）: 召回率是系统选择的正确结果占所有正确结果的比例，即\frac{tp}{tp+fn} F-measure:F = \frac{1}

机械硬盘 结构： 由若干个盘片组成，每个盘片有2两面，每一面上有若干个磁道（柱面就是指和中心轴平行的圆柱面，有多个每个盘上都有两个磁道在上面） ，每个磁道上又划分成若干个扇区，扇区是数据访问的最小单位。中间的轴在不停转动。每个扇区都有一个编号。 显然如果扇区划分时是从中心发出多根射线的话是不好的。因为内圈的扇区划分小，外面的扇区划分大，因此每个扇区读写数据数目可能会有较大的差距。但是很可能只需要利