gate专题
Verilog-Behavior Level 和 RTL Level 和 GATE Level的区别
硬件设计中对硬件的描述可以具有不同的抽象级别，以Verilog为例： Behavior Level。描述的是硬件的行为，当我们在看到如下关键字时就是行为级别的代码：#，wait，while，force，release等，行为级别的代码通常比较直观，但可能不可综合。RTL Level。RTL即Register Transfer Level寄存器传输级别，使用always和assign语句块组成的代
![[HDLBits] AND gate](/front/images/it_default2.jpg)
[HDLBits] AND gate
Create a module that implements an AND gate. module top_module( input a, input b, output out );assign out=a&&b;endmodule
Penpad获Gate Labs以及Scroll联创Sandy的投资
近期，Scroll上的LaunchPad &聚合收益平台Penpad迎来了重磅利好，该平台在前不久获得了来自于Gate Las的融资，在此后其又获得了Scroll联合创始人Sandy的融资，这也让Penpad平台成为了近期Scroll生态中最值得关注的项目之一。 事实上，Scroll因其在zk Rollup阵营中扎实的技术方案以及近40亿美元的估值而被行业所高度关注，
使用Gate.io的API来进行提现操作
使用Gate.io的API来进行提现操作。 首先配置了API的授权信息，包括API的主机地址、API密钥和API密钥的密钥。 接下来，创建了一个`gate_api.ApiClient`实例，该实例将使用配置的授权信息进行API调用。 然后，创建了一个`gate_api.WithdrawalApi`实例，用于执行提现操作。 接着，定义了一些必要的提现参数，包括币种`currency`、网络`
（2024，时控交叉注意力（T-GATE），缓存和复用交叉注意力图）交叉注意力使文本到图像扩散模型的推理变得麻烦
Cross-Attention Makes Inference Cumbersome in Text-to-Image Diffusion Models 公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 4. 交叉注意力的时间分析 4.1. 交叉注意力图的收敛性 4.2. 交叉注意力在推理中的作用 5.
文本比较pmtest3 4(ldt gate)
文本比较pmtest2 pmtest3 (进阶和ldt) 已生成: 2010-4-7 22:44:31 模式: 全部 左侧文件: C:Documents and Settings66_不思进取桌面下载os6631767673chapter3chapter3dpmtest4.asm 右侧文件: C:Documents and Settings66_不思进取桌面下载
T-GATE 无需要训练加速diffusion模型； PixArt-Alpha LCM再加速使用
参考：https://github.com/HaozheLiu-ST/T-GATE git clone https://github.com/HaozheLiu-ST/T-GATE.git transformers 4.38torch 2.1.2+cu118 代码： inference_step 4-10高点效果会好点，这步数比原来20来
时序分析基本概念介绍clock gate
今天我们要介绍的时序分析概念是clock gate。 clock gate cell是用data signal控制clock信号的cell，它被频繁地用在多周期的时钟path，可以节省功耗。如下图所示： 我们经常说的reg2clockgate path的setup和hold检查，就是指：clock gate上enable信号要比clock信号提前到达一段时间和保持一段时间。 通常，cloc
一级市场STEPN（GMT）上线BN,GATE后40倍的增长逻辑
大家好，这里是一级市场的黑桃A社区，我们会不定期整理一级市场中优质的分享给大家，如果你感觉二级市场风险大，不妨尝试下一级市场。 STEPN是围绕大多数人的基本日常活动而构建的——四处走动。我们是第一个有效实现功能性移动和赚取概念的项目，在 Solana Ignition Hackathon 2021 上完成了 500 多个项目中的第 4 名。用户以 Sneakers 的形式为自己配备 NFT。通
![《龙虎门》(Dragon Tiger Gate)[DVDScr]](http://img.verycd.com/posts/0608/post-106193-1155220791.png)
《龙虎门》(Dragon Tiger Gate)[DVDScr]
中文名称：龙虎门 英文名称：Dragon Tiger Gate 资源类型：DVDScr 发行时间：2006年 电影导演： 叶伟信 Wilson Yip 电影演员： 甄子丹 Donnie Yen 余文乐 Shawn Yue 谢霆锋 Nicholas Tse 董洁 Jie Dong 李小冉 地区：香港 语言：普通话 简介：
公信宝到gate-io转账的方法
第一步进入gata获取钱包地址和memo （怎么进入的这个界面的，，在我的财务选项进去 选择GXS 选择充值就可以了） 首先从公信宝的布洛克钱包转账提取到公信链钱包 点击GXS 提去 我这里已经提取了 进入公信链钱包 点击发送 进入发送界面 这里有一个好用的地方 camera扫描二维码，不用手动填写 （很贴心哦） 这个二维码就是第一张图的第三个二维码。 下面就
腾讯云服务器 重启后出现（无法连接，或者502 bad gate）
腾讯云买了服务器用于搭建微信小程序 https 但是每次重启后，无法链接，运行 /etc/init.d/nginx start 会出现 502 bad gate 解决方法： 运行 service php-fpm restart （ 只是运行 /etc/init.d/nginx start 的话会出现 502 bad gate）
mmoe/Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts
文章目录 总结细节实验 总结 每个task分开emb，每个task分开attention 细节 现有的方法对任务间的relationship敏感 MTL 改进1: 不使用shared-bottom，使用单独的参数，但是加一个多个task参数之间的L2正则 shared-bottom，共用emb，每个任务上再套一个tower network。这种做法可以降低overf
激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)
激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 GLU激活函数2.2 SwiGLU激活函数2.3 GTU激活函数2.4 Bilinear激活函数2.5 ReGLU激活函数2.6 GEGLU激活函数 3. 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PR
深度学习优化策略-4 基于Gate Mechanism的激活单元GTU、GLU
1、Sigmoid和Tanh激活函数及存在问题 深度学习（神经网络）中最先被广泛使用的激活函数是Sigmoid函数和双曲正切激活函数，都是非线性的激活函数，两个激活函数的表达式如下： sigmoid函数： f(x)= 1 / (1+exp(−x)) 双曲正切函数： f(x)= tanh(x) 激活函数的图形如图所示：
Gate学习2 ——Defining a geometry（定义几何体）
接Gate学习1，使用软件Gate来实现Gate1的部分内容： 一、可视化命令调出可视化窗口 在工作空间的文件夹（workspace,可以新建）中右键打开终端,输入Gate后打开软件，就可以输入命令。 我先执行了一个可视化文件： /vis/open OGLSX/vis/viewer/set/viewpointThetaPhi 60 60/vis/viewer/zoom 1/vis/d
Gate学习2续——Defining a geometry(定义几何体)
上一部分已经介绍了构建世界world、创建一个几何体对象volume，接下来的内容有：重复这个新建的volume、放置这个volume、移动这个volume以及最后更新创建的几何对象。 三、重复新建的Volume——Repeating a Volume 要创建x个相同的volume，不需要逐个去创建x个volume。只需要先创建一个volume，然后重复这个
公信宝到gate-io转账的方法
第一步进入gata获取钱包地址和memo （怎么进入的这个界面的，，在我的财务选项进去 选择GXS 选择充值就可以了） 首先从公信宝的布洛克钱包转账提取到公信链钱包 点击GXS 提去 我这里已经提取了 进入公信链钱包 点击发送 进入发送界面 这里有一个好用的地方 camera扫描二维码，不用手动填写 （很贴心哦） 这个二维码就是第一张图的第三个二维码。 下面就
深度学习 - 44.MMOE 与 Gate 之多目标学习
目录 一.引言 二.摘要 Abstract 三.介绍 Introduction 四.相关工作 RELATED WORK 1.DNN 中的多任务学习 2.SubNet 集成与 Expert 混合 3.多任务学习应用 五.建模方法 MODELING APPROACHES 1.Shared-bottom Multi-task Model 2.Mixture-of-Experts 3
Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE）
1. 概述 在工业界经常会面对多个学习目标的场景，如在推荐系统中，除了要给用户推荐刚兴趣的物品之外，一些细化的指标，包括点击率，转化率，浏览时长等等，都会作为评判推荐系统效果好坏的重要指标，不同的是在不同的场景下对不同指标的要求不一样而已。在面对这种多任务的场景，最简单最直接的方法是针对每一个任务训练一个模型，显而易见，这种方式带来了巨大的成本开销，包括了计算成本和存储成本。多任务学习（Mult