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Cadence Virtuoso Layout 版图绘制的使用技巧及其相关快捷键

1.版图前准备操作画好原理图,打好pin脚(pin最好以全大写的形式书写,以防后续操作中可能出现Bug)查看所使用工艺库的designrule文件,确定栅格单位设置大小在准备绘制的原理图界面启动layoutXL/GXL在layout界面按e,设置网格大小与designrule匹配直接根据原理图生成版图根据原理图连接关系显示版图中未连接的飞线查看和更改原理图与版图中器件对应的链接关系shift+f:显示器件版图细节版图的构成:元器件(工艺厂商提供)、器件连接、阱连接、IO和PAD模拟电路版图简略设计流程:导入元器件——>根据原理图连接关系进行版图布局(添加dummy器件),匹配器件相对位置摆放—

Qt——QLayout: Attempting to add QLayout ““ to XXX““, which already has a layout

问题描述我在编写如下的demo时,运行代码产生了问题。代码如下:#include"networkinformation.h"#includeNetworkInformation::NetworkInformation(QWidget*parent):QMainWindow(parent){hostNameLabel=newQLabel(tr("主机名:"));hostNameLineEdit=newQLineEdit;ipLabel=newQLabel(tr("IP地址:"));ipLineEdit=newQLineEdit;detailBtn=newQPushButton(tr("详细"))

Qt——QLayout: Attempting to add QLayout ““ to XXX““, which already has a layout

问题描述我在编写如下的demo时,运行代码产生了问题。代码如下:#include"networkinformation.h"#includeNetworkInformation::NetworkInformation(QWidget*parent):QMainWindow(parent){hostNameLabel=newQLabel(tr("主机名:"));hostNameLineEdit=newQLineEdit;ipLabel=newQLabel(tr("IP地址:"));ipLineEdit=newQLineEdit;detailBtn=newQPushButton(tr("详细"))

音频CODEC PCB LAYOUT 注意事项

音频CODEC,在电路设计的时候需要特别注意。尤其是外围电路的布局和PCBLAYOUT的设计,需要按模拟电路的设计要求进行设计,不好的设计会过多的引入外部电路噪声,影响芯片的性能,甚至导致芯片不能正常工作。下面以立晶半导体的立体声codecCL1026为例做详细的阐述。电源的选择:(1)LDO比DCDC更为合适:DCDC电源尽管效率普遍要远高于LDO,但是因为其开关频率的原因导致其电源噪声很大,远比LDO大得多,所以对于比较敏感的模拟电路,最好选择较为纯净的电源,因此LDO电源比DCDC更为合适。(2)  如果不能使用独立电源,就想办法隔离噪声:在实际应用中,往往由于各种原因,不能给音频COD

音频CODEC PCB LAYOUT 注意事项

音频CODEC,在电路设计的时候需要特别注意。尤其是外围电路的布局和PCBLAYOUT的设计,需要按模拟电路的设计要求进行设计,不好的设计会过多的引入外部电路噪声,影响芯片的性能,甚至导致芯片不能正常工作。下面以立晶半导体的立体声codecCL1026为例做详细的阐述。电源的选择:(1)LDO比DCDC更为合适:DCDC电源尽管效率普遍要远高于LDO,但是因为其开关频率的原因导致其电源噪声很大,远比LDO大得多,所以对于比较敏感的模拟电路,最好选择较为纯净的电源,因此LDO电源比DCDC更为合适。(2)  如果不能使用独立电源,就想办法隔离噪声:在实际应用中,往往由于各种原因,不能给音频COD

注意力机制-CA注意力-Coordinate attention

注意力机制学习--CA(Coordinateattention)简介CA注意力机制的优势:提出不足算法流程图代码最后简介CA(Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign)发表在CVPR2021,帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA注意力机制的优势:1、不仅考虑了通道信息,还考虑了方向相关的位置信息。2、足够的灵活和轻量,能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。提出不足1、SE注意力中只关注构建通道之间的相互依赖关系,忽略了空间特征。2、CBAM中引入了大尺度的卷积核提取空间特征,但忽略了长程依赖问题。算法流程图step1:为了避免空间信息

注意力机制-CA注意力-Coordinate attention

注意力机制学习--CA(Coordinateattention)简介CA注意力机制的优势:提出不足算法流程图代码最后简介CA(Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign)发表在CVPR2021,帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA注意力机制的优势:1、不仅考虑了通道信息,还考虑了方向相关的位置信息。2、足够的灵活和轻量,能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。提出不足1、SE注意力中只关注构建通道之间的相互依赖关系,忽略了空间特征。2、CBAM中引入了大尺度的卷积核提取空间特征,但忽略了长程依赖问题。算法流程图step1:为了避免空间信息

Maximum Entropy Population-Based Training for Zero-Shot Human-AI Coordination

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵:表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态。很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式:\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0。当为0.5时,熵最大,最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义:性质:D(

Maximum Entropy Population-Based Training for Zero-Shot Human-AI Coordination

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵:表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态。很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式:\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0。当为0.5时,熵最大,最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义:性质:D(

WPF学习笔记03-布局Layout

WPF相对于Winform而言,在WPF中是用不同的容器安排布局。每个容器都有各自的布局逻辑,有的以堆栈方式布置有的以单元格排列元素。这也是WPF中比较有意思的,更容易入门。通过了解WPF布局之后能有个大概的WPF乐趣之处。1-理解WPF中布局区别于Winform而言,Winform中使用刻板的基于坐标的布局将控件放到正确位置。在WPF中,使用流布局(flow)。能创建与显示分辨率和窗口大小无关的,在不同显示器正确缩放。1.1-WPF布局原则WPF窗口只能包含单个元素。在窗口放置一个容器,然后在该容器中添加其他元素。WPF中,需要遵循以下几条重要原则:不应显式设定元素尺寸。不应使用屏幕坐标指定