本文目录前言一、Verilog入门教程1.基础语法2.数值表示3.数据类型4.表达式5.编译指令6.过程结构7.过程赋值8.语句块9.连续赋值语句10.延时语句11.时序控制12.条件语句13.多路分支语句14.循环语句15.过程连续赋值16.数值转换二、Verilog实例分享1.计算数据位数2.多次判断3.循环计数4.捕捉上升&下降沿总结 前言 本文记录了Verilog语言的入门基
转载
2024-06-29 22:01:38
858阅读
Verilog 二三事（1） 这篇文章中的内容都是在浏览网站的时候摘录的，仅做学习使用，如侵权联系立删。 1.对于复杂的数字运算要充分利用进行资源共享，如采用if模块等。 2.时序逻辑要尽可能采用同步设计。 3.对于复杂的设计，应该尽量采用已有的算法和模块来实现。 4.对于长的组合链路应该在代码编写阶段注意描述成树状结构。 5.注意使用增量设计。增量设计是指增量编译：根据作者的分割设计，对
hsync,//水平同步output reg vsync,//垂直同...
原创
2021-11-11 16:12:13
1049阅读
数字芯片和FPGA的验证。主要是其中的功能仿真和时序仿真。 验证中通常要搭建一个完整的测试平台和写所需要测试用例。而verilog这种硬件描述语言是出于可综合成电路的目的设计出来的，所以它在书写测试平台和测试用例是不够方便的（测试平台和用例不需要综合成电路）。而SV正是由于它不需要满足可综合性，所以它变得非常灵活，它引入了面向对象语言的概念。在验证方面，如果说verilog是C语言的话，那SV就是
文章目录Verilog基础语法一、基础知识1. 逻辑值2. 数字进制格式3. 标识符二、数据类型低电平GND1高电
原创
2022-11-22 10:21:51
1501阅读
文章目录一、注释二、关键字三、 Verilog程序框架1. 模块（1）基础概念（2）定义一个模块
原创
2022-11-22 10:21:44
911阅读
Verilog HDL 学习笔记一文章目录Verilog HDL 学习笔记一一、简介二、第一个案例三、环境的配置四、其他知识一、简介Verilog HDL是一
原创
2022-10-25 04:42:13
77阅读
1.模块的结构组成（1）描述接口接口的定义格式Module 模块名（口1，口2，等等 ）； 在引用模块时端口可以有两种方法连接：1.引用时严格按照定义的接口顺序来连接，不用标出原模块定义时的规定端口模块名（连接端口1信号名，连接端口2信号名，连接端口3信号名，等等）；2.引用时用“.”表明原模块在定义时
转载
2024-01-25 16:45:50
114阅读
简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
773阅读
一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
转载
2023-09-26 19:32:08
94阅读
机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
转载
2023-09-27 20:25:45
175阅读
文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
转载
2023-09-06 13:45:01
318阅读
机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
转载
2023-09-08 11:17:46
446阅读
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
转载
2023-07-27 19:15:47
365阅读
机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
转载
2019-08-03 11:39:41
430阅读
简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
转载
2023-08-28 22:04:46
536阅读
点赞
顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
转载
2023-09-22 21:21:53
61阅读
机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
转载
2023-10-02 08:47:14
404阅读
1.always块括号里面用or连接变量 2.<=是阻塞赋值语句，仅限于顺序结构中使用；=是非阻塞赋值语句，常用语assign语句 3.Verilog四种逻辑状态：0，1，Z，X 4.^异或 5.三个等于是 全等,!==不全等，不会像等于那样，在位数相等时有补零操作 6.端口以外的变量，用wire型来赋值 7.modelsim仿真有前仿真（功能仿真，假设没有门延时和线延时）和后仿真（时序仿真
原创
2023-05-28 00:46:47
73阅读
verilog中的for循环，是一个头疼问题，传统的generate for循环，一定是可综合的，但是不够灵活，有些场景下实现不了想要的一些功能（尤其是参数化时候），此帖记录一下个人经验。1，generate 用法（for，if，case）贴一个链接，讲的很详细。补充一点就是，generate for循环体内，需要用assign或always（理解为一个新的verilog code，那自然按照ve
原创
2023-12-09 22:18:49
417阅读
