M2芯片支持
当前话题为您枚举了最新的M2芯片支持。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
DBeaver 23.1.2Mac M2专用版本
dbeaver23.1.2 的 Mac M2 专用安装包刚在 7 月 10 号上线,体验下来,挺顺滑的,兼容性也不错。如果你平时用 DBeaver 管理数据库,这版可以说是省心省力,不用再折腾 Rosetta 了。数据库工具里头,DBeaver算是比较万能的,支持MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等一大票数据库,界面也不花哨,重点是逻辑清晰,功能该有的都有。新版对 M2 芯片做了优化,响应挺快,跑大一点的查询也没卡顿。UI 部分小改了一下,主要是一些图标和菜单更顺眼了些,细节见诚意。如果你在 Mac M2 上跑数据库开发,尤其是多库协作这种场景,用它切换连接、调试 S
MySQL
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2025-07-05
DB.Browser.for.SQLite苹果M1/M2专用版
适用于macOS苹果M1/M2 ARM64处理器的DB.Browser.for.SQLite专用版本。这是开源数据库管理工具,用于浏览和编辑SQLite数据库。它拥有友好的用户界面和强大的功能,方便数据库管理。
SQLite
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2024-04-30
M2M在物联网应用综述
作为物联网普遍应用形式,M2M受到广泛关注。
该文分析M2M系统结构和原理,介绍关键技术,客观评价技术问题。
算法与数据结构
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2024-05-24
ADS1259芯片资料下载
ADS1259芯片资料提供电路搭建支持,资源确认符合分享条款,版权合法。
Access
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2024-07-19
生物芯片技术及其应用
生物芯片技术,特别是在生物领域的应用,是一种高度集成的科学技术,源自核酸分子杂交的基础。它包含高密度的生物信息分子,如寡核苷酸、基因片段、cDNA、蛋白质等,在固相支持介质上固定。生物芯片的核心特点是高通量、微型化和自动化,使得生命科学研究中的分析可以一次性完成。根据不同的载体材料和固定生物分子类型,生物芯片分为多种类型,如基因芯片和蛋白质芯片。生物芯片在医学、生物学、药物研发等领域广泛应用,推动了生命科学和医学的进步。
Access
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2024-08-26
AAT3510电源管理芯片
AAT3510 PowerManager 产品是 Skyworks 全面电源管理 IC (TPMIC™) 产品系列的成员。该系列微处理器复位电路提供了最大的多功能性,允许系统设计人员完全定制 µP 监控和复位功能,而无需任何额外的组件。AAT351x 系列提供了阈值的几种组合。
Sybase
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2024-05-12
MOEA/D-M2M在PlatEMO中的MATLAB实现
MOEA/D-M2M 的 MATLAB 实现,挂在 PlatEMO 上用起来还挺顺的。PlatEMO v1.5 的界面比较友好,多常用算法都封装好了,直接上手没什么门槛。你只要把下载的代码包解压一下,丢进Algorithms文件夹里,打开 PlatEMO 就能在算法列表里看到它,选上就能跑。
MOEA/D-M2M 比较适合搞多目标优化那一挂的任务,比如你要同时优化成本和性能啥的,就挺合适。是多目标问题比较复杂的时候,它能保持解的多样性,也能找得比较稳。
PlatEMO 的算法接口也蛮规范的,扩展起来也不算麻烦。如果你之前用过NSGA-II、SPEA2之类的,就更容易理解 MOEA/D-M2M
算法与数据结构
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2025-06-25
A5M2DB2视觉管理工具
DB2 数据库的可视化操作工具里,A5M2 DB2 工具算是比较顺手的,是你常在日文系统下工作的话。界面全日文,看着顺眼,功能也挺全,连接、查询、维护一条龙搞定。
数据库的连接操作比较直接,填好host、port、dbname这些参数,点一下就能连上。响应还挺快,开发环境测试数据库来回切也没啥压力。
对象浏览器这个功能有点像你用过的ORACLE 的 SI OBJECT BROWSER,数据库里的表、视图、索引全都能点着看,结构一目了然,平时梳理数据表关系用得上。
SQL 编辑器支持高亮和结果预览,写个多表联查也不卡顿,复杂语句跑一遍就出结果,适合调试或者临时查询。执行后还能直接看到返回结果,省
DB2
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2025-06-15
MySQL 5.5.1-m2 安装包
适用于 Linux Red Hat 环境的 MySQL 5.5.1-m2 安装包。
MySQL
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2024-04-30
考虑制程变异的全芯片漏电流统计分析65nm芯片节点
全芯片漏电流的统计算法,算是制程变异影响的老大难问题时,还挺有用的一个思路。它不是直接靠经验或者扫一遍模型参数,而是用一个新的亚阈值漏电流模型,专门考虑了像量子效应、应力效应这种小尺寸工艺下的细节。
模型本身还蛮贴近实际的,是在65nm节点下,变异带来的亚阈值漏电流波动算是抓得挺准的。像有效沟道长度、阈值电压这种主要的变异源,它都考虑进去了。而且,和实测数据的吻合度还不错。
如果你手头的芯片设计流程里有对功耗优化或者低功耗验证要求比较高的,拿这个方法来跑一波漏电流模拟,结果应该比传统方法更靠谱。尤其在多种工艺角下做统计时,用它能省下不少调参时间。
对了,想深入了解相关内容,下面这些资源也值得看
统计分析
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2025-06-14