USBDEVIEW工具介绍
USBDeview是一款小巧免费的USB设备检测和管理工具，功能颇为强大，可以列出当前连接到你的计算机上或者曾经连接到你的计算机上的所有USB设备以及相关信息，并能进行相应的管理操作。
根据列出的设备的名称和描述，该软件显示了串口号(如果提供)，设备添加的日期以及最后连接的日期、VendorID以及其它信息，并能够导出该列表为Text/HTML或者XML格式;可以根据需求选择禁用或者卸载列表中任何设备，USBDeview还可以被用于从一台远程计算机(需要访问权)通过命令行收集USB设备等。
当然也能够利用USBDeview实现禁止u盘，如果你不希望自己的电脑识别和支持别人的移动设备，那么可以通过下面的小方法实现：插入自己的U盘可以看到有颜色表示，连接状态里也为yes，您记下自己的U盘名称或型号描述，将其它人的U盘选定，按一下F6键或点击禁用设备按钮，将它们全部禁用。这样他人的U盘再插到自己的电脑上就不会被识别，也无法使用了。
hspice仿真整理
§电路级和行为级仿真 §直流特性分析、灵敏度分析 §交流特性分析 §瞬态分析 §电路优化（优化元件参数） §温度特性分析 §噪声分析 例(Hspicenetlist for the RC network circuit)： .title A SIMPLE AC RUN .OPTIONS LIST NODE POST .OP .AC DEC 10 1K 1MEG .PRINT AC V(1) V(2) I(R2) I(C1) V1 1 0 10 AC 1 R1 1 2 1K R2 2 0 1K C1 2 0 .001U .END 输出文件：一系列文本文件 ?*.ic：initial conditions for the circuit ?*.lis：text simulation output listing ?*.mt0,*.mt1…：post-processor output for MEASURE statements ?*.pa0 ：subcircuit path table ?*.st0 ：run-time statistics ?*.tr0 ,*.tr1…：post-processor output for transient analysis ?*.ac0,*.ac1…: post-processor output for AC analysis .TITLE 语句 .TITLE
数据挖掘工具应用及前景分析
数据挖掘工具应用及前景
介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
展讯工具使用
展讯工具使用 1．校准工具CFT A B C D E A : 选择测试机种 B : 将所有的勾打上，记录测试数据 C : Log处可随意选择本机目录，用于存储测试的纪录。FDL处必须选择展讯正式发布给工厂的软件包中的Fdl_amd.bin文件，对于6600M平台来说，FDL不需要，NV处必须选择展讯正式发布给工厂软件包中NV_Parameters目录下的NVitem_release.prj文件； D : 校准用的项目 F : 相关的FT测试数据，在校准时将所有勾去除 2．DOWNLOAD 程序
根据不同的项目导入FDL , BOOTLOADER ,PS ,MMIRES,NV BOOTLOADER , PS ,MMI, 在DOWNLOAD 时候可以不选，FDL必须选上 地址选项PRODUCT为NAND，相关的地址与底层有关
NAND FLASH选项为SMALL PAGE REPARTITION SETTING 默认为2 。 校准数据保留，将backup calibration 打上将保留全部nv数据3.Mobile test 使用说明
Calibration 说明： 1） 做Calibration 之前，首先要确保手机进入“Calibration mode ”，如果不是，要点击 按钮①进入校准模式（目前不支持）。 2） 接着点击按钮④，连通DSP 与RF 之间的通路。 3） 下一步选择手机的工作频段，共有五种：EGSM900，DCS1800， EGSM-DCS-DUALBAND ，PCS1900，GSM850（在不同的频段arfcn,txpwr lv 有不同的数值），选择好之后点击按钮⑥即可设置好工作频段。进行了2、3步的操作后就可以进行发射或接收的操作了。 4） 点击按钮③可以开发射，它有两个参数：afc,dac 。在DCXO 下有afc,dac 两个参数， 在TCXO 下有dac 一个参数（DCXO ，TCXO 通过⑧来选择）。执行该步操作可以实现AFC 的操作。 5） 按钮②可设置发射时的factor 值。再点击按钮4就可以实现APC 的操作。 6） 按钮⑦可做接收，在这之前要先设置好RX 的各值：type,gain ind,gain val,rach ab. 在Result ⑨处显示RSSI 的值。执行该步操作可以实现AGC 的操作。 7） 选中Multi Ramp(⑤处) ，即可设置所需PA parameter 和Ramp Up Num 两个参数。 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨
TSPC锁存器的设计与HSPICE仿真
IC课程设计报告 题目TSPC锁存器的设计与HSPICE仿真学院 专业 班级 学生姓名 日期
指导教师（签字） HSPICE简介 SPICE（Simulator Program with Integrated Circuit Emphasis，以集成电路为重点的模拟程序）模拟器最初于20世纪70年代在berkeley开发完成，能够求解描述晶体管、电阻、电容以及电压源等分量的非线性微分方程。SPICE 模拟器提供了许多对电路进行分析的方法，但是数字VLSI电路设计者的主要兴趣却只集中在直流分析（DC analysis）和瞬态分析（transient analysis）两种方法上，这两种分析方法能够在输入固定或实时变化的情况下对节点的电压进行预测。SPICE程序最初是使用FORTRAN语言编写的，所以SPICE就有其自身的一些相关特点，尤其是在文件格式方面与FORTRAN有很多相似之处。现在，大多数平台都可以得到免费的SPICE版本，但是，往往只有商业版本的SPICE 才就有更强的数值收敛性。尤其是HSPICE，其在工业领域的应用非常广泛，就是因为其具有很好的收敛性，能够支持最新的器件以及互连模型，同事还提供了大量的增强功能来评估和优化电路。PSPICE也是一个商业版本，但是其有面向学生的限制性免费版本。本章所有实例使用的都是HSPICE，这些实例在平台版本的SPICE中可能不能正常运行。 虽然各种SPICE模拟器的细节随着版本和操作平台的不同而各不相同，但是所有版本的SPICE都是这样工作的：读入一个输入文件，生产一个包括模拟结果、警告信息和错误信息的列表文件。因为以前输入文件经常是以打孔卡片盒的方式提供给主机的，所以人们常常称输入文件为SPICE“卡片盒（deck）”，输入文件中的每一行都是一张“卡片”。输入文件包含一个由各种组件和节点组成的网表。当然输入文件也包含了一些模拟选项、分析指令以及器件模型。网吧可以通过手工的方式输入，也可以从电路图或者CAD工具的版图(layout)中提取。 一个好的SPICE“卡片盒”就好像是一段好的软件代码，必须具有良好的可读性、可维护性以及可重用性。适当地插入一些注释和空白间隔有助于提高“卡片盒”的可读性。一般情况下，书写SPICE“卡片盒”的最好方法就是：先找一个功能完备、正确的“卡片盒”范例，然后在此基础上对其进行修改。
19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner
Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining
(完整版)HSPICE与CADENCE仿真规范与实例..
电路模拟实验专题 实验文档
一、简介 本实验专题基于SPICE（Simulation Program With Integrated Circuit）仿真模拟，讲授电路模拟的方法和spice仿真工具的使用。 SPICE仿真器有很多版本，比如商用的PSPICE、HSPICE、SPECTRE、ELDO，免费版本的WinSPICE，Spice OPUS等等，其中HSPICE和SPECTRE功能更为强大，在集成电路设计中使用得更为广泛。因此本实验专题以HSPICE和SPECTRE作为主要的仿真工具，进行电路模拟方法和技巧的训练。 参加本实验专题的人员应具备集成电路设计基础、器件模型等相关知识。 二、Spice基本知识(2) 无论哪种spice仿真器，使用的spice语法或语句是一致的或相似的，差别只是在于形式上的不同而已，基本的原理和框架是一致的。因此这里简单介绍一下spice的基本框架，详细的spice语法可参照相关的spice教材或相应仿真器的说明文档。 首先看一个简单的例子，采用spice模拟MOS管的输出特性，对一个NMOS管进行输入输出特性直流扫描。V GS从1V变化到3V，步长为0.5V；V DS从0V变化到5V，步长为0.2V；输出以V GS为参量、I D与V DS之间关系波形图。 *Output Characteristics for NMOS M1 2 1 0 0 MNMOS w=5u l=1.0u VGS 1 0 1.0 VDS 2 0 5 .op .dc vds 0 5 .2 Vgs 1 3 0.5 .plot dc -I(vds) .probe *model .MODEL MNMOS NMOS VTO=0.7 KP=110U +LAMBDA=0.04 GAMMA=0.4 PHI=0.7 .end 描述的仿真电路如下图，
5种数据挖掘工具分析比较
数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703
5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
展讯平台窗口创建流程
窗口创建流程简介 窗口在展讯平台中是一个至关重要的概念，与Windows操作系统相类似的，窗口在展讯平台中就是最终呈现给用户的一个应用程序。在这里，我们可以把窗口看作一个应用程序，因为，它不但能够显示内容给用户，而且更为重要的是，窗口能够处理系统中所有的内部消息及发送到该窗口的外部消息。 一个应用程序是由一个或多个窗口构成的，例如Idle窗口只包含一个窗口，而短消息模块包含多个窗口。应用程序都是通过窗口显示给用户，并最终实现人机交互。 下面我们来看下展讯平台的窗口创建流程。 图1动态窗口创建流程
图2 静态窗口创建流程 窗口分为静态窗口和动态窗口，静态窗口会在宏WINDOW_TABLE中先定义好窗口的属性，而动态窗口是在实现时动态创建窗口属性。具体如何选择，根据应用的需要来选择。 展讯平台为用户提供了创建静态窗口和动态窗口的接口，分别为函数MMK_CreateWin和函数MMK_CreateWindow，具体如何创建窗口，可以参考展讯文档，这里主要讲述调用创建窗口接口后的流程。 通过上面两个流程图，我们可以看到静态窗口和动态窗口的创建会调用几个相同的函数MMK_AddTreeNode、TreeNodeNew和MMK_WindowTreeNodeConstruct。这三个函数是为了创建窗口节点，窗口是通过树来管理的，如下图：
图3 窗口管理 展讯平台里退出当前窗口时，系统会执行注销当前窗口的操作，用树管理窗口的好处就是这时候系统会自动进入父窗口，从而达到用户希望的效果。 创建完窗口节点后，会创建窗口的一些基本属性，如背景、显示区域等，这个时候我们看不到其它的属性，如状态栏、菜单、编辑框等等。 静态窗口和动态窗口在这之后就会出现一些区别，静态窗口会在后面继续创建窗口其它的属性，这些属性在先前宏WINDOW_TABLE中已经定义好的，比如状态栏、标题栏、菜单栏、soft控件等。这些属性的创建是在以下函数中进行的。PUBLIC BOOLEAN MMK_ParseWinTab( MMI_HANDLE_T win_handle, uint32 *win_tab_ptr ) { … value_ptr = win_tab_ptr; while ((END_WIN != *value_ptr) && (CAF_END_WIN != *value_ptr)) { ins = *value_ptr; value_ptr++; if ((FIRST_PARSE <= ins) && (END_WIN > ins)) { result = MMKParseFunc[ins - FIRST_PARSE](win_handle,&value_ptr);//调用函数表中的函数来创建窗口的其它属性 } else if ((CHILD_CTRL_FIRST <= ins) && (LAST_CHILD > ins)) { result = GUIFORM_ParseChild((ins - CHILD_CTRL_FIRST),win_handle,&value_ptr); } else if ((CAF_PARSEWIN_FIRST <= ins) && (CAF_PARSEWIN_MAX > ins)) { result = CAFParseFunc[ins - CAF_PARSEWIN_FIRST](win_handle,&value_ptr); } else {
TSPC锁存器的设计与HSPICE仿真设计
IC课程设计报告 题目 TSPC锁存器的设计与HSPICE仿真学院 专业 班级 学生姓名 日期 指导教师（签字）
HSPICE简介 SPICE（Simulator Program with Integrated Circuit Emphasis，以集成电路为重点的模拟程序）模拟器最初于20世纪70年代在berkeley开发完成，能够求解描述晶体管、电阻、电容以及电压源等分量的非线性微分方程。SPICE 模拟器提供了许多对电路进行分析的方法，但是数字VLSI电路设计者的主要兴趣却只集中在直流分析（DC analysis）和瞬态分析（transient analysis）两种方法上，这两种分析方法能够在输入固定或实时变化的情况下对节点的电压进行预测。SPICE程序最初是使用FORTRAN语言编写的，所以SPICE就有其自身的一些相关特点，尤其是在文件格式方面与FORTRAN有很多相似之处。现在，大多数平台都可以得到免费的SPICE版本，但是，往往只有商业版本的SPICE 才就有更强的数值收敛性。尤其是HSPICE，其在工业领域的应用非常广泛，就是因为其具有很好的收敛性，能够支持最新的器件以及互连模型，同事还提供了大量的增强功能来评估和优化电路。PSPICE也是一个商业版本，但是其有面向学生的限制性免费版本。本章所有实例使用的都是HSPICE，这些实例在平台版本的SPICE中可能不能正常运行。 虽然各种SPICE模拟器的细节随着版本和操作平台的不同而各不相同，但是所有版本的SPICE都是这样工作的：读入一个输入文件，生产一个包括模拟结果、警告信息和错误信息的列表文件。因为以前输入文件经常是以打孔卡片盒的方式提供给主机的，所以人们常常称输入文件为SPICE“卡片盒（deck）”，输入文件中的每一行都是一张“卡片”。输入文件包含一个由各种组件和节点组成的网表。当然输入文件也包含了一些模拟选项、分析指令以及器件模型。网吧可以通过手工的方式输入，也可以从电路图或者CAD工具的版图(layout)中提取。 一个好的SPICE“卡片盒”就好像是一段好的软件代码，必须具有良好的可读性、可维护性以及可重用性。适当地插入一些注释和空白间隔有助于提高“卡片盒”的可读性。一般情况下，书写SPICE“卡片盒”的最好方法就是：先找一个功能完备、正确的“卡片盒”范例，然后在此基础上对其进行修改。 二、要与要求 在两相时钟技术中，必须十分小心的对两个时钟信号进行布线以保证它们的
展讯平台软件调试介绍图文..doc
展讯平台软件调试介绍Spreadtrum 7/21/2009 培训目的 ?能够使用展讯提供的调试工具对开发中的问题进行调试 ?能够分析几种常见ASSERT 主要内容
展讯调试工具简介调试方法 展讯调试工具简介主要的调试工具有: ?Dloader ?NVEditor ?Channel Server ?Logel ?Phone Tester ?DSP Log Dloader(1 功能:下载程序
设置界面: 双击可以选择下载文件路径 选择端口 选择项目 选择下载速率 制作打包文件 选择是否下载 Nand Flash下载配置: 大小页选择分区策略选择分区策略?始终分区 ?出现不兼容分区
时停止下载 ?出现不兼容分区,使用Flash中原有分区进行下载?出现不兼容分区,使用FDL中的分区方式进行分区注:此配置项只对NAND FLASH有效 备份信息配置: 将NV保存到本地 选择需要保留的信息 正在下载: 下载成功: 下载失败: Dloader(4
打包文件特别说明: 展讯升级工具中使用打包文件来进行升级操作,打包文件中不仅包含了所有的下载文件,还包含了下载项目的地址信息,这样可以降低产线升级工具配置出错的可能性,同时简化了操作。 打包文件的制作方法:DloadeR 在配置好所有的配置项后,点击左图中的按钮,然后按照提示即可完成打包文件的制作。 点击这个按钮 进行打包操作 展讯调试工具简介 ?Downloader ?NVEditor ?Channel Server ?Logel ?Phone Tester
?DSP Log 功能: ?对fixed NV参数进行读取,编辑,保存,下载?擦除NV ?从手机中读出NV Item
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月
一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工
具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map
电路原理图设计及Hspice仿真
电路原理图设计及Hspice仿真 实验报告 学生姓名： 学号： 指导老师： 实验内容： 用EDP原理图设计软件设计出两级运算放大器的电路图 用Hspice软件完成此两级运算放大器的仿真 实验地点：***实验室 实验时间：2009年9月——2009年12月
实验任务： 根据运算放大器的设计要求(单位增益带宽、相位裕量、输入等效噪声、功耗等)，选择电路结构，详细分析了CMOS 运算放大器的所有性能参数，使用Level one 模型进行手工计算，设计出器件的几何尺寸，最后通过Hspice 仿真软件给出了性能指标的仿真结果。 实验思路： 两级运放可以同时实现较高增益和较大输出摆幅，其设计思路是将增益和摆幅要求分别处理，而不是在同一级中兼顾增益与摆幅。即运用第一级放大器得到高增益，可以牺牲摆幅，第二级放大器主要实现大输出摆幅，以补偿第一级牺牲的摆幅，并进一步提升增益，从而克服了单级运放增益与摆幅之间的矛盾，同时实现高增益和大摆幅。 实验指标： 开环增益≥80DB； 共模抑制比≥60DB； 相位裕度≥60°； 实验步骤： 一、用EDP原理图设计软件设计两级运算放大器的电路图，电路图如图一所示： 图一：CMOS两级运算放大器电路图 1、电路工作原理： 信号由差分对管两端输入，差模电压被转化为差模电流，差模电流作用在电流镜负载上又转化成差模电压，信号电压被第一次放大后被转化为单端输出，随即进入共源级再一次被放大后从漏端输出。电路特点是通过两级结构可以同时满足增益和输出摆幅的要求，即第一级提供高增益，可以牺牲摆幅，第二级弥补摆幅，同时进一步增大增益。 2、电路主体结构 由两个两个单级放大器构成，分别是：差分输入级和共源增益级。辅助电路为偏置电路和频率补偿电路。差分输入级采用PMOS 输入对管，NMOS 电流镜负载；共源级采用NMOS 放大管，PMOS 负载管；由六个MOS 管和一个电阻构成的电流源为两级放大电路提供偏置，另外还为频率补偿MOS 管提供偏压；一个NMOS 管和一个电容构成频率补偿电路，连接在共源级的输入输出之间作为密勒补偿。图一中分别命名为M1到M13。
大数据处理及工具开发
1、大数据处理及工具开发 （1）大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。（2）大数据的意义 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。（3）大数据的处理流程包括哪些环节？每个环节有哪些主要工具？ 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。 （4）大数据技术为什么能提高数据的处理速度？ 数据的并行处理利器——MapReduce
大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。 MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce 还降低了开发并行应用的门槛。 MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。如右图所示，如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的结果汇总，得到最终的计算结果。MapReduce适合进行数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电公司的信用计算时间从33小时缩短到8秒，而MKI的基因分析时间从数天缩短到20分钟。 （5）大数据技术在数据采集方面采用了哪些新的方法 系统日志采集方法 很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。 1）Chukwa
CMOS实验课1HSPICE介绍
HSPICE介绍 1、为什么要使用Hspice进行电路仿真 Avant! Star_Hspice（Synopsys公司）是IC设计中最长用的仿真工具，是目前业界使用最为广泛的IC设计工具，甚至可以说是事实上的标准。目前，一般的书籍中都采用比较简单的MODEL对MOS 电路进行计算和估算。而工艺厂商提供的MODEL往往要高级的多、复杂的多。因此设计者除了利用书本上的公式对电路进行估算外，还需要使用更高级的MODEL对电路进行精确的仿真，这就有赖于仿真工具的使用，如Hspice，Spectre。 2、Hspice仿真的流程
3、Hspice所使用的单位（不区分大小写） 4、输入文件格式（.net /.sp）
5、电路元器件在Hspice文件中的表示方法 在器件名字前面加上前缀字符，即可被Hspice程序识别，如：MOS器件前缀为：M BJT器件前缀为：Q Diode器件前缀为：D 子电路的前缀为：X 电阻、电容、电感的前缀分别为R、C、L 下面表示一个器件名为M1的MOS管 MM1 ND NG NS NB MNAME L=VAL W=VAL M=VAL 下面表示一个器件名为C1的电容 CC1 net1 net2 1pf 定义子电路的语句如下： .SUBCKT SUBNAM（子电路的名字） 1 2 3 4（子电路外部节点）例子： .SUBCKT 2NAND 1 2 3 (描述电路结构) .ENDS 2NAND 调用子电路时，使用X前缀加实例名，将SUBCKT实例化，如： .XOPAMP1 4 5 6 OPAMP 6、信号源描述（激励描述）： 电压源－V，电流源－I Vxxx/Ixxx n+ n- <
完整版HSPICE与CADENCE仿真规范与实例
电路模拟实验专题 实验文档 一、简介 Simulation Program With Integrated Circuit）仿真模拟，SPICE（本实验专题基于讲授电路模拟的方法和spice仿真工具的使用。 SPICE仿真器有很多版本，比如商用的PSPICE、HSPICE、SPECTRE、ELDO，免费版本的WinSPICE，Spice OPUS等等，其中HSPICE和SPECTRE功能更为强大，在集成电路设计中使用得更为广泛。因此本实验专题以HSPICE和SPECTRE作为主要的仿真工具，进行电路模拟方法和技巧的训练。 参加本实验专题的人员应具备集成电路设计基础、器件模型等相关知识。 二、Spice基本知识(2) 无论哪种spice仿真器，使用的spice语法或语句是一致的或相似的，差别只是在于形式上的不同而已，基本的原理和框架是一致的。因此这里简单介绍一下spice的基本框架，详细的spice 语法可参照相关的spice教材或相应仿真器的说明文档。
首先看一个简单的例子，采用spice模拟MOS管的输出特性，对一个NMOS管进行输入输出特性直流扫描。V从1V变化到3V，步长为0.5V；V从0V变化到5V，步长为DSGS0.2V；输出以V为参量、I与V之间关系波形图。DSGSD *Output Characteristics for NMOS M1 2 1 0 0 MNMOS w=5u l=1.0u VGS 1 0 1.0 VDS 2 0 5 .op .dc vds 0 5 .2 Vgs 1 3 0.5 .plot dc -I(vds) .probe *model .MODEL MNMOS NMOS VTO=0.7 KP=110U +LAMBDA=0.04 GAMMA=0.4 PHI=0.7 .end 描述的仿真电路如下图， 图2-1 MOS管输入输入特性仿真电路图 得到的仿真波形图如下图。 程序中可以知道spice电路描述的主要组成部分。从这个简单的spice 标题和电路结束语句（1）在输入的电路描述语句中输入的第一条语句必须是标题语句，最后一条必须是结束语句。在本例中， ←标题*Output Characteristics for NMOS ……. ……结束语句←.end 2电路描述语句）（器件模型等描述，另激励源、电路描述语句描述电路的组成和连接关系，包括元器件、外，如果电路是层次化的，即包含子电路，电路描述部分还包括子电路描述（。）.subckt元器采用不同的关键字作为元件名的第一个字母，要根据类型，在描述元器件时，NMOS件关键字见下表。如本例中，管的描述为：M1 2 1 0 0 MNMOS w=5u l=1.0u 表示的意思为： 元器件关键字x D G S B 模型名宽=xx 长=xx 其中D：漏结点；G：栅结点；S：源结点；B：衬底结点。