1.analysis端口(ap与imp)(1) analysis_port和analysis_export其实与put和get系列端口类似,都用于传递transaction;(2) 一个analysis_port/analysis_export可以和多个IMP相连进行通信,但是IMP的类型必须是uvm_analysis_imp;(3) 在analysis_imp所在的
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2024-09-06 16:29:51
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距离及其近似计算1.导读 本文简要推导在一些需要计算距离，计算资源又不提供开平方运算的情况下，如何逼近常用的欧式距离？ 在泛函分析中，距离通常由范数诱导，因此在信号处理中常用的距离为基于Lp
L
p
范数的距离，这里给出Lp
1.DUT 中寄存器的值随时可变，寄存器模型不能实时知道这种变更，有时两者不一致。2.对于任意一个寄存器望值设为1，之后调
原创
2023-07-31 17:29:06
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一、工厂的注册、创建和覆盖机制UVM中只有两种用例注册的宏`uvm_component_utils(T)
`uvm_object_utils(T)编译仿真factory_mechanism.sv文件object_create类class object_create extends top;
trans t1, t2, t3, t4;
`uvm_component_utils(obj
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2024-04-29 15:51:52
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寄存器模型寄存器是模块之间相互交谈的窗口，可以通过读取寄存器的状态获取硬件得当前状况，在验证过程中 ，对寄存器进行验证也是必需的，为了保证硬件与硬件之间正确的交谈。 在没有寄存器模型之前，只能启动
sequence
通过前门（
FRONTDOOR
）访问的方式来读取寄存器，局限较大，在 scoreboard（或者其他
component
）中难以控制。而有了寄存器模型之后，
Individual Conditional Expectation (ICE)个体条件期望图 目录Individual Conditional Expectation (ICE)个体条件期望图1. ICE理论2. ICE例子3. Centered ICE4. Derivative ICE Plot5. Advantages6. Disadvantages 参考网址： [1] Interpreta
寄存器模型的意义寄存器模型的搭建寄存器模型的FAQ 寄存器模型的意义寄存器模型，字面理解，跟参考模型类似。就是为工程里的寄存器提供一个参考模型。 这个模型里，包括各个寄存器字段描述、寄存器、寄存器组、寄存器地址映射等信息。有如下好处： 寄存器模型建立的目的，初始目的，是为了验证寄存器配置过程的。 uvm里提供内置sequence，可以实现后门访问的路径检查、寄存器初始值的检查、寄存器读写属性的
（11）UVM 寄存器模型概览概述UVM寄存器中心化管理方式UVM_reg相关概念UVM_reg使用流程 概述寄存器是模块之间互相交谈的窗口，一方面可以通过读出寄存器的状态，获取硬件当前的状况，另外一方面也可以通过配置寄存器，使得寄存器工作在一定的模式下。在验证的过程中，寄存器的验证排在了验证清单的前列，只有首先保证寄存器的功能正确，才会使得硬件与硬件之间的交谈是“语义一致”的。如果寄存器配置结
DUT中寄存器的值可能是实时变更的， 寄存器模型并不能实时地知道这种变更， 因此， 寄存器模型中的寄存器的值有时与DUT中相关寄存器的值并不一致。 对于任意一个寄存器， 寄存器模型中都会有一个专门的变量用于最大可能地与DUT保持同步， 这个变量在寄存器模型中称为DUT的镜像值（ mirrored value） 。寄存器模型中还有一个值叫期望值（respected value），这个值保
定义在概率论和统计学中，一个离散性随机遍历的期望值（或数学期望，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说，期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。举例例如，掷一
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2023-12-17 10:25:16
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目录寄存器模型集成总线UVC的实现总线UVC解析MCDF寄存器设计代码Adapter的实现Adapter的集成访问方式前门访问后门访问前门与后门的比较前门与后门的混合应用 寄存器模型集成总线UVC的实现MCDF访问寄存器的总线接口时序较为简单。控制寄存器接口上首先需要在每个时钟解析cmd。cmd为写指令时，需要把数据cmd_data_in写入到cmd_addr对应的寄存器中。cmd为读指令时，需
1.read&write 操作：无论前门还是后门操作DUT，完成后，寄存器模型都会更新期望值和镜像值。2.peek&poke 操作：完成后，寄存器模型都会更新期望值和镜像值。3.get&set操作：set更新期望值，镜像值不变。get返回期望值。4.update操作：检查寄存器的期望值与镜像值是否一致。如不一致，将期望m_reg_bloc
原创
2023-07-31 17:31:25
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一、存储器映射与重映射物理存储器分配逻辑地址的过程就称为存储器映射，通过这些逻辑地址就可以访问到相应的存储器的物理存储单元。如果给存储器再分配一个地址就叫存储器重映射。STM32，对于片上外设，它们以四个字节为一个单元，共32bit，每一个单元对应不同的功能，当我们控制这些单元时就可以驱动外设工作。我们可以找到每个单元的起始地址，然后通过C语言指针的操作方式来访问这些单元，如果每次都是通过这种地址
在数据分析和机器学习的领域中，计算期望值是一个常见且重要的任务。它不仅可以帮助我们理解随机变量的行为，还在决策理论中起着关键作用。无论是在预测模型的构建还是后续的优化过程中，了解如何在Python中有效地计算期望值是至关重要的。
> **引用块**: “我们在处理大量不确定性时，期望值为我们的决策提供了基础。” — 数据分析团队
**时间轴**
- **2023年4月**: 用户首次反馈在模型
目录： 1、RabbitMQ 内容： 1、RabbitMQ 实现简单的队列通信 send端 import pika
credentials = pika.PlainCredentials('admin','admin')
parameters = pika.ConnectionParameters(credentials=credentials)
parameters
# 如何用Python计算期望值
## 介绍
在统计学和概率论中，期望值是衡量随机变量平均值的指标。在Python中，我们可以使用一些库和函数来计算期望值。本文将向你展示如何使用Python计算期望值。
## 计算期望值的步骤
下面是计算期望值的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义随机变量 |
| 2 | 构建概率分布 |
| 3 | 计算期望值
原创
2023-08-27 08:00:04
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# 在Java中实现EM算法的最大期望值（Maximization）
在数据科学和机器学习领域，EM（期望最大化）算法是一个强大的工具，通常用于处理含有隐变量的概率模型。在本文中，我们将探讨如何在Java中实现EM算法的最大期望值部分。
## 流程概述
实现EM算法的过程可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 任务 | 描述
当您学习RSpec时，您可能会读到很多关于期望值(Expectations)的内容，起初可能会有些混乱。当您看到"Expe...
原创
2023-11-19 15:15:12
191阅读
# Python计算列表期望值指南
在这个指南中，我们将学习如何使用Python计算一个列表的期望值。期望值是概率和统计中的一个重要概念，它代表了一个随机变量的平均值。当我们有一个数字列表时，计算期望值意味着我们将该列表中所有数值相加，然后除以数值的总个数。这个过程不仅简单，而且非常实用。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下计算列表期望值的一般步骤：
| 步骤
期望值(Expectations)是对旧版assert()函数的向后兼容增强。 assert()现在是一种语言构造，与要测试的字...
原创
2023-08-24 15:00:19
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