FPGA大厂赛灵思为何要收购深鉴科技？
赛灵思是全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商，而深鉴科技所有的技术研发都是为了优化赛灵思的FPGA芯片以达到更好的性能，由于两者联合可以产生更大的效益，所以深鉴科技被收购符合商业逻辑。
深鉴科技是一家总部位于北京的初创公司，2016年成立后就一直基于赛灵思的平台开发机器学习解决方案。深鉴科技发布的两个深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构和笛卡尔架构的，都是基于赛灵思的FPGA 芯片开发。
深度学习中，深度神经网络模型通常存在大量的信息冗余。深鉴科技专注于神经网络剪枝、深度压缩技术以及系统级优化，在保证基本不损失算法精度的前提下可将网络模型的计算量和规模压缩数倍至数十倍。经过深鉴科技优化的神经网络剪枝技术，运行在赛灵思FPGA器件上可以实现突破性的性能和最佳的能效。
对于赛灵思而言，深鉴科技可以帮助它开拓人工智能应用市场；而对于深鉴科技而言，对赛灵思的依赖性很强，并且独自探索商业化落地对于一家初创公司来说也是困难重重。
显然，两者合并会产生1+1>2的效果，于是基于双方的利益需求发生了这次收购，可以说是一个双赢的局面。
很显然赛灵思也在转变思路，在传统业务FPGA的基础上拓展一些面向行业领域的ASIC芯片及解决方案，尤其是AI领域的自动驾驶，未来市场是非常庞大的，中国市场更是全球瞩目、首当其冲，所以收购是很明智的，尤其对于赛灵思会有很好回报的，也是一种双赢的结果
我们先来看看赛灵思Xilinx是一个什么样的企业，赛灵思于1984年成立，是FPGA芯片的发明者。他们的毛利润率高达70%，净利润率高达28%以上。他们在FPGA领域唯一的竞争对手就是英特尔。
由于Al在各种事务中的应用越来越多，赛思灵的收入也越来越稳定，因为FPGA已经成为Al领域不可或缺的芯片。
赛思灵收购深鉴科技更多的是为了增强其自身以FPGA为核心的人工智能平台推广，并与以GPU为主流的Al芯片应用领域竞争。未来的Al芯片应用领域必定是GPU与FPGA的，我们能够看到以赛思灵和英特尔为代表的FPGA和以英伟达，AMD为代表的GPU正在展开全方位的市场竞争。
再来说说深鉴科技。我们知道它的估值高达10亿美元，但深鉴科技的大部分解决方案必须以FPGA为依托，英伟达的Al实力之所以排在全球第一就是因为它的芯片是Al的基础，而深鉴科技更多的是起到了加速的作用，凭借深鉴科技本身是根本没法形成一个完整的Al平台。所以他们选择了被巨头收购。
除此之外，赛思灵是深鉴科技的A轮投资者。
什么工作会用到matlab编程？
Matlab自身提供了门类齐全且标准统一的各种函数类库。通过不同门类的函数类库可以快速地构建实现自己希望构建的算法。在此基础上，通过仿真来验证算法的正确性和有效性。
因此，只要你的工作范围中包含算法实现和思路验证的部分，都可以使用Matlab来进行实现和验证。Matlab通常的开发形式也是基于基础类库构建自身程序。
当前，Matlab也可以直接将自身程序自动转换为C语言程序或verilog程序，下载到硬件进行验证。但是这种转换效率较低并且很多函数无法实现直接转换。因此更推荐将Matlab程序自己改写为C或Verilog程序的方法进行执行验证。
MATLAB编程？
在我是半吊子码农的时候（现在0.55吊子吧）最看不起两样东西。一个R一个Matlab。但我现在发现，matlab和github这两样就是两个大***库。搞懂了你就发现里面简直啥武器都有。
matlab的意义在于，你可以调用全世界最聪明的人写的代码。
他的缺点，贵。大。不过你如果熟练用python的package话，倒是可以。python在矩阵方面优化的也没有matlab好。
为了能够给出一个相对比较准确并有意义的答案，于是我爬取了智联招聘平台上在27个主要城市中与MATLAB相关的职位。考虑到目前是招聘淡季的原因，因此总共爬取了4485条招聘信息。
将这4485条招聘信息做成词云之后，不难发现，最醒目的两个词分别是工程师与算法[_a***_]师，而这也是完全符合MATLAB目标用户的定位，MATLAB是为工程师和科学家量身定制的，用更少的时间实践更多的想法。
除此以外，MATLAB需求较为明显的职位特点还包括：
等等。
MATLAB是电子信息类工程师的必备的工具软件，MATLAB所覆盖的领域非常广泛，数字信号处理，图像分析，数据挖掘，通讯，仿真，机器学习，控制等等都会用到matlab，可以肯定的是80%的电子信息类工作都会用到matlab，但是很少有公司只要求会matlab，所以建议：
一、除了matlab，还必须掌握微控制器，这样才能找到控制系统方面的工作。
二、基于matlab，向信息处理方面发展，熟练掌握数字信号处理、图像处理、小波变换、神经网络等分析方法，可以找信息处理方面的工作。
三、基于matlab，向建模、仿真方面发展，寻求在某个领域的发展。
四、基于matlab，向深度学习、数据挖掘等领域发展，寻求在某个领域的应用和工作。
