Notes
按主题整理数字系统与 AI Accelerator 学习笔记。
这里记录从数字电路与 FPGA 出发，经过计算机体系结构，逐步走向 AI Accelerator 的学习脉络。内容按知识依赖而非字母顺序组织，项目与工具笔记也保留在对应领域中。
86 technical notes across 7 domains.
Domain 1
Microelectronics
从信号与数字逻辑，逐步进入处理器、SoC、VLSI 与 FPGA 工具链。
Signal and Systems
Digital IC Course Design
Digital IC and Verilog Foundations
Processor Architecture
VLSI Digital Communication
SoC Design
Domain 2
一生一芯学习笔记
一生一芯计划的学习记录：从指令集与状态机模型出发，用数字电路实现一个可运行的简单 CPU。
Domain 3
Machine Learning
神经网络、优化、CNN、自注意力与 Transformer 基础。
Domain 4
Computer Vision
经典视觉骨干、目标检测、轻量网络与工程复现记录。
- ResNet
- DenseNet:
- YOLO(You Only Look Once)
- YOLOv2 相比 YOLOv1 的核心改动（精简版）
- YOLOv3
- ViT
- MobileOne
- PFLD
- Model Architecture and Loss Functions
- Loss
- PyTorch to ONNX
- Dataset and Date Augmentation
- MSKA
- MSKA 架构计算流程详解
- Temporal Superimposed Crossover Module for Effective Continuous Sign Language
- Continuous Sign Language Recognition viaTemporal Super-Resolution Network
Domain 5
AI Tools
面向研究与开发工作的 AI 编程工具和协议实践。
Domain 6
Engineering Tools
开发环境、版本控制、容器与技术写作工具链。
Domain 7
Rust
Rust 学习与环境配置笔记。