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卷积计算最新视觉报道_卷积的基本公式(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

卷积计算

如何通过BOM管理制造业成本？ BOM，即Bill of Material，是制造业和工程领域中常用的术语。它主要用于记录产品的结构和组成，以及所需的物料和数量。简单来说，BOM就是物料明细，涵盖了从原材料到产成品、在制品、配件、辅料等所有产品的详细清单。举个例子，怡宝矿泉水是一个产成品，它的BOM主要由水和瓶子组成。而瓶子的BOM则包括瓶身、瓶盖和标签。我们可以想象一个树状图：矿泉水（母件编码）｜｜뉋‰뉋‰뉋‰뉯𝜯𜈥퐤𛶧𜖧 ）水瓶子｜｜뉋‰뉋‰｜뉋‰뉋‰｜（子件编码）瓶身瓶盖标签按照成品-半成品-原材料的层级逐级展开，由下到上卷积计算，一般来说，层级越多代表产品越复杂，成本计算也越难，成本可能也较高。 BOM明细展开包含的信息有材料编码、材料名称、材料规格、用量、材料单价、材料成本、加工单价和加工成本。设置BOM其实就是计算标准成本的第一步，通过计算产品的标准用量和标准单价得到标准成本。在设置BOM时，硬件工程师通常会先进行测试，并将损耗率考虑进去。并不是每个材料都会设损耗率，对于那些用量大且便宜的物料才会设损耗率，比如螺丝螺母，而对于那些成本高的核心物料则不设损耗率，损耗率一般可能设置百分之三。此外，还会设置替代料，替代料不参与标准成本的计算，否则会重复计算产品成本，从而虚增成本。那么，成本会计如何审核BOM工程师制作的物料模块表呢？首先，成本会计需要非常熟悉公司的产品，了解哪些是核心物料及其用量。审核时需要注意以下几点：审核核心物料是否遗漏：比如产品是主板，那么核心物料包括主芯片、PCB板、DDR和EMMC。这些物料必不可少，BOM在制作时可能会遗漏。检查用量和单价：用量为0可能是遗漏了物料，而单价为0则可能是新物料，这时候需要找采购询价并更新上去。通过这些步骤，成本会计可以有效地审核BOM的准确性，确保成本计算的准确性。

𐟓–信号与系统思维导图+常见公式𐟓ˆ 𐟓Œ 第一章：信号的分类与基本概念信号的分类连续信号与离散信号确定信号与随机信号信号的基本性质周期性对称性因果性线性时不变系统输入与输出关系系统响应卷积计算 𐟓Œ 第二章：信号的频域分析傅里叶变换的基本概念傅里叶级数与傅里叶变换傅里叶变换的性质频域与时域的关系频域分析的应用信号的频谱分析 𐟓Œ 第三章：拉普拉斯变换与系统分析拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的性质拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系系统函数的拉普拉斯变换表示系统函数的极点和零点分析系统稳定性与响应特性 𐟓Œ 第四章：信号与系统的复频域分析复频域的基本概念复频域与实频域的关系复频域中的系统函数表示复频域中的系统稳定性分析复频域中的系统响应计算 𐟓Œ 第五章：信号与系统的时域分析时域分析的基本概念时域中的系统函数表示时域中的系统稳定性分析时域中的系统响应计算时域与频域、复频域的关系 𐟓Œ 第六章：常见信号的表示与性质常见信号的表示方法连续信号的表示方法离散信号的表示方法常见信号的性质分析周期信号的性质分析非周期信号的性质分析 𐟓Œ 第七章：信号与系统的数学基础微分方程与差分方程的基础知识微分方程的解法与应用差分方程的解法与应用复数的基础知识复数的运算与应用复数在信号与系统中的应用 𐟓Œ 第八章：信号与系统的应用实例通信系统中的应用实例控制系统中的应用实例图像处理中的应用实例声音处理中的应用实例

英伟达TensorRT加速模型推理的秘密面试官：你在量化方面有没有用过其他框架，比如英伟达的TensorRT？应聘者：嗯，我对TensorRT也有一些了解。面试官：那你能详细介绍一下TensorRT吗？它在模型转化时是怎么加速的？应聘者：TensorRT是NVIDIA推出的一个神经网络加速库，主要用于将PyTorch和ONNX等框架的模型转换为NVIDIA硬件支持的模型格式（engine文件），以便在NVIDIA硬件上进行推理。它在转换过程中采用了多种方法来加速：层融合：将多个层合并为一个层，例如将卷积层和激活层ReLU合并，或者将卷积层、ReLU和加法层合并。低精度推理：除了支持FP32精度计算外，TensorRT还支持FP16和INT8的计算。通过量化得到每一层的量化参数，在推理时使用低精度算子来加快推理速度，同时保持精度损失在可接受范围内。算子搜索：TensorRT可以针对不同硬件平台和算子选择速度最快的实现，还有对某些网络层的加速算法，如使用Winograd变换来加速卷积计算。内存优化和异步执行：通过优化内存分配和使用，减少内存带宽需求，提升数据传输效率。同时，可以利用流和事件机制，实现异步数据的传输和计算，减少等待时间。通过这些方法，TensorRT能够显著提升模型推理速度，并降低显存占用。面试官：那你一般用哪个版本的TensorRT，对应ONNX的哪个版本？应聘者：我一般使用TensorRT 8版本，它对应ONNX的opset11和opset13，我们通常会优先选择opset11。通过这些细节，可以考察应聘者是否真的有过使用TensorRT的经验。

𐟓š重庆大学电气考研专业课复习指南𐟓– 𐟔 重庆大学电气考研初试专业课复习重点来啦！以下是你需要重点关注的章节和知识点： 1️⃣ 第二章：电阻电路的分析线性电路的性质ⷥ 加定理 𐟌Ÿ 替代定理 𐟌Ÿ 戴维南定理 𐟌Ÿ 诺顿定理 𐟌Ÿ 有伴电源的等效变换 𐟌Ÿ 星型电阻网络与三角形电阻网络的等效变换 𐟌Ÿ 特勒根定理 𐟌Ÿ 互易定理 𐟌Ÿ 节点分析法 𐟌Ÿ 回路分析法 𐟌Ÿ 电源的转移 𐟌Ÿ 2️⃣ 第三章：动态元件和动态电路导论电容元件 𐟌Ÿ 电感元件 𐟌Ÿ 耦合电感原件 𐟌Ÿ 单位阶跃函数和单位冲击函数 𐟌Ÿ 动态电路的输入一输出方程（考察较少，但仍需掌握） 𐟌Ÿ 初始状态和初始条件 𐟌Ÿ 零输入响应 𐟌Ÿ 零状态响应 𐟌Ÿ 全响应 𐟌Ÿ 3️⃣ 第四章：一阶电路和二阶电路一阶电路的零输入响应 𐟌Ÿ 一阶电路的阶跃响应 𐟌Ÿ 一阶电路的冲击响应 𐟌Ÿ 一阶电路对阶跃激励的全响应 𐟌Ÿ 二阶电路的冲击响应 𐟌Ÿ 卷积积分及零状态响应的卷积计算方法 𐟌Ÿ 4️⃣ 第五章：正弦电流电路导论正弦电压和电流的基本概念 𐟌Ÿ 线性电路对正弦激励的响应ⷦ�𜦧賦€电路 𐟌Ÿ 正弦量的向量表示法 𐟌Ÿ 基尔霍夫定律的相量形式 𐟌Ÿ 电路元件方程的相量形式 𐟌Ÿ 阻抗和导纳 𐟌Ÿ 阻抗的串联和并联 𐟌Ÿ 5️⃣ 第六章：正弦电流电路的分析正弦电流电路的相量分析 𐟌Ÿ 正弦电流电路中的功率 𐟌Ÿ 谐振电路 𐟌Ÿ 含有耦合电感原件的正弦电路 𐟌Ÿ 理想变量器 𐟌Ÿ 6️⃣ 第七章：三相电路对称三相电压 𐟌Ÿ 三相制的联接法 𐟌Ÿ 对称三相电路的计算 𐟌Ÿ 不对称三相电路的计算 𐟌Ÿ 三相电路中的功率 𐟌Ÿ 7️⃣ 第八章：非正弦周期电流电路的分析周期函数的傅里叶级数展开式 𐟌Ÿ 线性电路对周期性激励的稳态响应 𐟌Ÿ 非正弦周期电流和电压的有效值ⷥ𙳥‡值 𐟌Ÿ 傅里叶级数的指数形式 𐟌Ÿ 周期信号的频谱简介 𐟌Ÿ 对称三相电路中的高次谐波 𐟌Ÿ 8️⃣ 第九章：拉普拉斯变换拉普拉斯变换 𐟌Ÿ 拉普拉斯变换的基本性质（9-2-6时域卷积可不看） 𐟌Ÿ 进行拉普拉斯逆变换的部分分式展开法 𐟌Ÿ 线性动态电路方程的拉普拉斯变换解法 𐟌Ÿ 9️⃣ 第十章：电路的复频域分析基尔霍夫定律的复频域形式 𐟌Ÿ 电路元件的复频域模型ⷥ䍩⑥ŸŸ阻抗和复频域导纳 𐟌Ÿ 用复频域模型分析线性动态电路 𐟌Ÿ 网络函数 𐟌Ÿ 𐟓 另外，近年来重大真题考试题型主要包括填空题和大题。填空题每道4分，主要考察知识点集中在一至七章，三相电路、正弦稳态、一阶电路、戴维南和诺顿、KVL和KCL等考察频率较高。大题则主要考察电路的等效变换、齐次定理、戴维南定理、诺顿定理、叠加定理、KVL、KCL、节点电压法、回路电流法、一阶电路初值求解、最大功率传输定理、功率补偿等。复习时需重点关注这些知识点。

深度学习与流体力学的融合与挑战 𐟌Š 流体力学基础理论与编程实战流体力学基本理论：从经典到现代，深入浅出。湍流理论与模型：湍流是流体运动的复杂现象，这里将介绍其基本原理和模型。傅里叶变换：在流体力学中的应用，包括非线性Burgers方程和二维不可压NS方程的案例分析。伪谱法：一种高效的数值方法，用于求解流体力学方程。 𐟒𛠆luent简介与案例实战 Fluent软件概述：了解Fluent的功能和特点，以及它在流体力学中的应用。网格划分与计算流程：掌握网格划分技术，熟悉Fluent的计算流程和步骤。圆柱绕流案例：通过具体的案例分析，理解流体在圆柱周围的流动情况。两相流案例：小球入水的场景，探讨两相流的复杂性和处理方法。 Fluent结果后处理：如何处理和可视化Fluent的计算结果。 𐟧 机器学习基础理论与实战人工智能与机器学习：从基础概念到高级算法，包括最优化理论和支持向量机等。深度学习：从RNN到CNN，再到微分算子，探索深度学习在流场分析中的应用。流场超分辨：基于卷积神经网络和生成对抗网络的流场超分辨分析。 𐟌 嵌入物理信息的深度学习物理信息神经网络(PINN)：介绍PINN的基本原理和案例分析。神经常微分方程(Neural ODE)：时间积分和实际应用，包括Neural ODE的实战案例。嵌入几何对称性的神经网络：在哈密顿力学中的应用，包括不可分辛神经网络的案例分析。嵌入高精度格式的神经网络：双曲型偏微分方程及其应用，以及嵌入高精度格式的神经网络案例分析。 𐟎堦𕁥Š觔Ÿ成与后处理 Tecplot可视化：展示标量场和向量场的可视化效果。 Houdini渲染：高保真流场的展示和渲染。扩散模型：基于扩散模型的流动生成方法。 BackTrace可视化：高精度流场可视化的实现方法和案例分析。

高性能计算并行技术全解析高性能计算是现代科学研究和工程应用中的重要领域。通过并行计算技术，可以显著提升计算速度和效率。以下是一些常见的并行计算方法和应用场景： 𐟔砍PI (Message Passing Interface)：用于多节点间的消息传递。 𐟓ˆ OpenMP：适用于多核处理器上的并行编程。 𐟖寸 Pthreads：提供多线程编程的支持。 𐟎UDA：NVIDIA的GPU加速编程平台。 𐟛 ️ mpi4py：Python接口的多进程/多线程编程。这些技术可以应用于各种计算任务，包括但不限于： 𐟧Ÿ驘𕤹˜法 𐟌 卷积运算 𐟏—️ 有限元分析 𐟎𖠥🫩€Ÿ傅里叶变换 𐟔— 并查集 𐟖𜯸 图像处理 𐟓Š 线性规划 𐟏… K-means 聚类 𐟌 PageRank 算法 𐟌🠩—传算法 𐟎𒠨’™特卡罗模拟 𐟓적llreduce, Allgather, ReduceScatter, Broadcast, SendRecv, P2P, scatter, gather, 原子锁, 队列等操作。这些技术不仅在学术研究中具有重要意义，还在工业和商业应用中发挥着重要作用。通过合理的并行设计和优化，可以大大提升计算性能，加速科学探索和工程开发。

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

南邮801通信原理考研大纲及教材推荐 𐟓š 《通信原理》考试大纲基本要求通信原理是通信和信息处理等专业的重要专业基础课程，系统讲述了通信的基础理论和应用技术。考生需要掌握通信的基本原理、组成框图和分析计算方法，具备分析和解决实际问题的能力。重点考查考生对通信基本概念和原理、系统组成的理解和掌握，以及通信系统的分析、计算和设计。考试范围通信概述（通信的概念、分类、特点、模型、信息量，性能指标）随机过程（特性，功率谱、自相关函数、概率密度函数，通过线性系统，高斯噪声）信道（模型，恒参信道、随参信道特性，信道容量、香农公式）模拟调制（AM, DSB, SSB, VSB, FM）数字基带传输（数字信号功率谱、传输码型、无码间干扰传输特性、部分响应、抗噪声性能、均衡）数字载波调制（二进制数字调制、QPSK、QAM、MSK，OFDM概念）信源编码（模拟信号抽样，抽样值量化，脉冲编码调制，增量调制，DPCM概念，压缩编码概念）数字信号的最佳接收（最佳接收准则，最佳接收机，匹配滤波器，最佳传输系统）差错控制编码（线性分组码，循环码，卷积码，turbo码和LDPC码概念）正交编码和伪随机序列（正交编码，伪随机序列，CDMA和扩频(SS)通信概念）同步原理（载波同步，位同步，帧同步）出题形式选择、填空题（涵盖较广，包括概念、小计算、通信常识）简答题（简要回答通信原理的知识，包括分析、作图等）综合计算题（包括分析计算、框图、波形曲线图、应用设计等） 𐟓– 参考教材《通信原理》（第七版）樊昌信等国防工业出版社《数字信号处理》吴镇扬编（第二版1-6章）高等教育出版社这些教材和资料可以帮助考生更好地备考南邮801通信原理考研，掌握重点知识和考试技巧。

TPU与GPU的主要区别是什么？ TPU（Tensor Processing Unit）和GPU（Graphics Processing Unit）都是用于加速计算的处理器，但它们的设计目标、架构以及适用场景有所不同。以下是TPU与GPU的主要区别： 1. 设计目的： - GPU最初是为处理图形和并行计算任务而设计的，如渲染图像、视频编码解码等。随着时间的发展，由于其强大的并行处理能力，GPU也被广泛应用于科学计算、物理模拟以及机器学习等领域。 - TPU则是Google专为加速机器学习工作负载设计的处理器，特别是针对使用TensorFlow框架的深度学习模型进行优化。它专注于提供高效的矩阵运算和浮点计算性能。 2. 架构差异： - GPU具有大量的并行处理单元（ALUs），能够同时执行成千上万的线程，非常适合大规模的数据并行处理。 - TPU架构则更侧重于特定类型的计算模式，比如卷积神经网络中的矩阵乘法，它可能包含专门设计的硬件来提高这些操作的速度和效率，并且在某些情况下可能会减少内存访问的需求以提升性能。 3. 应用领域： - GPU因其通用性和灵活性被广泛应用于各种高性能计算场景，包括游戏、专业可视化、AI训练及推理等。 - TPU则主要应用于深度学习任务中，特别是在需要大量重复性数学运算的情况下，例如大规模神经网络的训练和推理。 4. 性能特点： - 在适合的任务上，比如大规模深度学习模型训练或推理，TPU通常能提供比GPU更高的性能和更低的能耗。这是因为TPU是专门为这类工作负载定制的。 - GPU虽然不是专门为深度学习设计的，但由于其广泛的可用性和成熟的软件生态，仍然在很多情况下提供了优秀的性能表现。 5. 成本与可用性： - GPU在市场上较为普遍，可以在多种平台上找到，从个人电脑到云服务都有支持。 - TPU目前主要通过Google Cloud Platform提供给用户，这意味着它的可获得性相对受限。 6. 编程接口： - GPU有丰富的编程接口，如CUDA和OpenCL，支持开发者编写高效的并行代码。 - TPU的编程接口更为有限，主要通过TensorFlow框架来利用TPU的能力。总结来说，尽管GPU和TPU都能加速深度学习和其他高性能计算任务，但TPU以其针对特定任务的高度优化特性，在某些应用场景下能够提供更好的性能。不过，由于GPU的通用性和成熟生态系统，它仍然是许多开发者的首选。

信号与系统考研：冲激函数匹配法全解析嘿，考研的小伙伴们！今天咱们来聊聊信号与系统考研中的一大法宝——冲激函数匹配法。这个方法在求解系统响应、分析信号特性时可是屡建奇功哦！掌握它，你的复习之路将更加顺畅！𐟚€✨ 冲激函数匹配法：信号的“侦探” 𐟕𕯸‍♂️ 冲激函数匹配法，顾名思义，就是利用冲激函数（单位冲激信号）作为“探针”，通过系统对冲激函数的响应来推断系统对任意输入信号的响应。这种方法的核心在于冲激函数作为最基础的信号，其响应能够揭示系统的本质特性。原理揭秘 𐟔 冲激函数的特殊性冲激函数（‡𝦕𐯼‰是一种非常特殊的信号，它在时间轴上只在某一点（通常为t=0）有非零值，且该值趋于无穷大，但总面积为1。这种特性使得冲激函数成为测试系统响应的理想工具。系统的冲激响应当系统受到冲激函数激励时，其输出即为系统的冲激响应。这个响应完全由系统本身的特性决定，与输入信号的复杂程度无关。因此，冲激响应是系统特性的“指纹”。卷积定理的应用冲激函数匹配法的关键在于利用卷积定理。根据卷积定理，系统对任意输入信号的响应可以表示为输入信号与系统冲激响应的卷积。这一性质使得我们可以通过测量或计算系统的冲激响应，来预测系统对任意输入信号的响应。方法实战 𐟒ꊧᮥ𓻧𛟧𑻥ž‹ 首先，明确系统的类型（如LTI系统、非线性系统等），因为不同类型的系统其冲激响应和求解方法可能有所不同。获取冲激响应对于给定的系统，通过实验测量或理论计算得到其冲激响应。这是应用冲激函数匹配法的前提。应用卷积定理将输入信号与系统冲激响应进行卷积运算，得到系统对输入信号的响应。在实际操作中，可以利用快速傅里叶变换（FFT）等高效算法来加速卷积运算。结果验证最后，将计算结果与实际情况或理论预期进行对比验证，确保求解的正确性。复习小贴士 𐟓 理解原理：深入理解冲激函数匹配法的原理是掌握其应用的关键。注重实践：通过大量练习来巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。灵活应用：在解题过程中，要注意灵活运用冲激函数匹配法与其他方法的结合，以达到最佳解题效果。总结归纳：每完成一轮练习后，及时总结归纳解题思路和技巧，形成自己的知识体系。总结 𐟒ꊊ掌握冲激函数匹配法原理及方法，将为你的信号与系统考研之路增添一份强大的助力！加油，考研勇士们！𐟒ꀀ