进程：在定义fork...join块的时候，将整个分叉封装在一个begin..end块中会引起整个块作为单个进程执行，其中每条语句顺序地执行；sv为下列进程产生一个执行线程：每一个initial块，每一个always块，fork...join（join_any,join_none）语句的每一个并行语句，每一个动态进程；每一个连续赋值也可以认为是它自己的线程；在一个fork...join语句的关联文
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2024-01-29 16:44:12
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多态实现多态有以下方法：虚函数、虚类、重载多态的目的就是实现函数的重载，从而使得一个子类的指针在以父类的类型传递时，表现出的行为依然是子类的行为。虚函数 virtual function：// 不使用virtual，父类句柄虽指向子类对象，但调用的仍是父类本身的函数
class father;
function display();
$display("This is Father
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2023-12-14 03:40:36
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1. 另一盒糖的故事想象你正在做晚餐，需要一些糖。你会怎么做？把手伸到冰箱旁边的柜子里，抓住盒子。糟糕，糖昨晚已经用完了，所以没有盒子。因此，你需要去杂货店再买一些。SystemVerilog程序包就像杂货店一样，是一个存放了很多东西，每当你在家里找不到东西时就会去的地方（这句话很关键，细细品味）。2. 什么是程序包程序包中涵盖了你想在模块之间共享的定义。可以包括：参数，枚举类型，结构，类型定义（
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2023-11-02 22:15:16
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第三章 过程语句和子程序1.过程语句sv吸收了C++的一些特性，包括了break以及continue语句等。//for循环语句以及do……while语句
initial begin:example //可以给这个initial起一个编号名，这里叫example
integer a[10],sum,j;
for(int i=0;i<10;i++
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2024-04-11 22:20:58
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文章目录1 为什么 SystemVerilog 需要面向对象编程？2 OOP术语以及与 Verilog-2001 大致对应关系？3 SystemVerilog OOP 中的类 class3.1 怎么定义类？3.2 在哪里定义类？3.3 怎么创建对象？4 怎么使用类建立一个测试平台？4.1 事务处理器的结构？ 1 为什么 SystemVerilog 需要面向对象编程？Verilog 语言没有结构（
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2024-10-20 17:56:58
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大家伙，又到了每日学习的时间了，今天咱们来聊一聊vivado 调用IP核。首先咱们来了解一下vivado的IP核，IP核(IP Core)：Vivado中有很多IP核可以直接使用，例如数学运算(乘法器、除法器、浮点运算器等)、信号处理(FFT、DFT、DDS等)。IP核类似编程中的函数库(例如C语言中的printf()函数)，可以直接调用，非常方便，大大加快了开发速度。使用Verilog调用IP核
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2024-10-09 17:57:00
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SystemVerilog标准（SV-2009）发布距今已近十余年，在验证领域已经大放异彩，但是在设计领域（尤其FPGA领域）使用的还是比较少，虽然市场上已经发布了几本相关书籍，但是在使用上或者学习上还是有点缺陷的，这篇文章是SystemVerilog建模及仿真系列教程的第一篇，先去了解一下Verilog和SystemVerilog发展简史，从中很容易得出FPGA设计是否需要学习SystemVer
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2024-08-21 09:04:22
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# SystemVerilog DPIC 调用 Python 总结
在当今的仿真和硬件设计中，SystemVerilog 和 Python 的结合正变得越来越重要。这种结合使得设计验证和测试更加高效和灵活。本文将展示如何在 SystemVerilog 中调用 Python 脚本，具体步骤包括设置环境、编写代码以及测试。
## 整体流程
首先，在你实现 SystemVerilog 调用 Py
如何使用GPU训练Pytorch模型这两天的深度学习实验真实让人头疼，传说中的“猫狗大战”，对模型的训练用CPU的话9h起步，12h是常态，大学生哪耗得起，因此查找资料搭建了GPU环境。确定CUDA版本首先你需要知道自己的电脑处理器，再去官网查看对应的CUDA版本：我的处理器low了点，只配9.0的CUDA。下载CUDA及对应版本的pytorch然后你就需要知道9.0的CUDA怎么下载，很简单，找
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2023-09-10 09:50:35
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# 如何在Python中调用机器学习模型：解决一个实际问题
随着机器学习的普及，越来越多的开发者和数据科学家希望在Python中调用已有的模型，来解决实际问题。本文将探讨如何在Python中加载和调用一个预训练的机器学习模型，并以房价预测为例，进行实际操作和示范。
## 背景
房价预测是一个经典的机器学习项目。通常，我们会使用回归算法，根据历史房产数据来预测新房产的市场价格。假设我们已经训练
原创
2024-09-10 03:49:04
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过程语句和子程序过程语句标识符使用begin或fork中使用标识符。同时，end或join中也可以放置相同的标号。initial
begin:example
... ...
end:example循环语句for可以定义循环变量，作用范围仅限循环内部，从而有效避免代码漏洞。 自动递增符“++”，自动递减符“–”，可以作为前缀也可以作为后缀。for(int i=0;i&
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2024-07-12 22:30:37
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## Java如何调用Python模型
在很多实际应用中，我们需要将Python模型嵌入到Java应用程序中，以实现机器学习或数据分析相关的功能。本文将介绍如何使用Java调用Python模型，并以一个实际问题为例进行演示。
### 实际问题
假设我们有一个文本分类的Python模型，可以将输入的文本进行情感分类为“正面”或“负面”。现在我们希望在Java应用中调用这个模型，以实现对用户输入
原创
2024-06-27 07:16:36
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如何在Python中调用模型
在机器学习和数据科学领域，模型是训练出来的用于解决实际问题的算法。在实际应用中，我们需要将模型集成到现有的应用程序中，以便进行预测、分类或生成结论。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了许多库和框架来帮助我们调用和使用已经训练好的模型。
在本文中，我们将探讨如何在Python中调用模型，并解决一个实际的问题。我们将以一个常见的示例——对鸢尾花进行分类——来
原创
2023-09-10 16:03:03
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python常用的几种设计模式有：1、单例模式，确保某一个类只有一个实例；2、工厂模式，使用一个公共的接口来创建对象；3、策略模式，随着策略对象改变内容；4、门面模式，对子系统的封装，使得封装接口不会被单独提出来。什么是设计模式？设计模式是一套被反复使用，多数人知道，经过分类编目的代码设计经验总结。使用设计模式是为了提高代码可重用性，可阅读性，和可靠性。你说理解的设计模式有几种？设计模式又可分为三
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2024-02-21 23:18:12
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Verilator介绍Verilator是一种开源的Verilog/SystemVerilog仿真器，可用于编译代码以及代码在线检查，Verilator能够读取Verilog或者SystemVerilog文件，并进行lint checks(基于lint工具的语法检测)，并最终将其转换成C++的源文件.cpp和.h。Verilator不直接将Verilog HDL转换为C++或者SystemC，反之
作者：段清华（金证优智技术总监）BERT Models注达到本文效果基本要求Tensorflow 2.0也许，是最简单的BERT预加载模型。当然，实现起来是有一些tricky的，而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer，中文大部分不会有太大问题，英文的话实际上因为考虑BPE，所以肯定是不行的。本项目重点在于，实际上我们是可以通过非常非常简单的几行代码，就能实现一个几乎达到SO
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2024-01-10 18:56:46
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很多人问我：为什么creditmodel不搞一个python版本？有三个原因：一则creditmodel的整个体系已经非常复杂，转为python版本是一个非常庞大的工程，势必要耗费巨大的精力；二则在我看来，工具不能替代人的思维，能够解决问题的工具就是好工具，转为Python的必要性不大；三则是我太懒了，不想做“后浪”，只想躺在床上看剧，实在没有动力去做代码的迁移。其实，Python是可以调用cre
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2023-11-09 10:04:10
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、决策树模型二、解析决策树模型1. 模型分解2. 构建决策二叉树3. 生成代码3.1 生成python代码3.1 生成C++代码三、扩展3.1 验证3.2 深层决策树总结引用 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在实际工程中，有时候我们使用python进行模型训练，但是训练好的模型需要写在芯片中，这个时候怎么弄
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2024-06-18 16:27:08
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SystemVerilog中多态与虚方法mp.weixin.qq.com
在验证过程中，往测试平台中添加新的测试激励很正常的事，这样的话就需要对原来的测试平台进行改进，有的时候需要修改原来的代码甚至可能修改一些数据结构，这个过程中可能会导致在原来的验证平台中引入意外的错误。那么为了保证原有平台或数据结构
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2023-12-03 14:31:14
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# 如何使用Python调用大模型
在机器学习和深度学习领域，通常需要使用大型模型来解决复杂的问题。这些大型模型可能包括深度神经网络、大规模集成学习模型等。在使用这些大型模型时，我们常常需要考虑如何在Python中调用这些模型并进行预测或训练。
以下是一些关于如何使用Python调用大型模型的示例和步骤：
## 1. 加载大型模型
首先，我们需要加载预训练的大型模型。在本示例中，我们将使用
原创
2024-03-13 05:56:17
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