Debussy是NOVAS Software, Inc(思源科技)發(fā)展的HDL Debug & Analysis tool,這套軟體主要不是用來跑模擬或看波形,它最強大的功能是:能夠在HDL source code、schematic diagram、waveform、state bubble diagram之間,即時做trace,協(xié)助工程師debug。 可能您會覺的:只要有simulator如ModelSim就可以做debug了,我何必再學這套軟體呢? 其實Debussy v5.0以後的新版本,還提供了nLint -- check coding style & synthesizable,這蠻有用的,可以協(xié)助工程師了解如何寫好coding style,並養(yǎng)成習慣。 下圖所示為整個Debussy的原理架構,可歸納幾個結論:
標簽: Analysis Software Debussy Debug
上傳時間: 2014-01-14
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用C++寫的尋找公共祖先,實現(xiàn)樹的先序后序中序層次遍歷,內(nèi)有實驗報告可以參閱。
標簽:
上傳時間: 2013-12-20
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《C++ 程式語言經(jīng)典本》,The C++ Programming Language, 3rd edition 中譯本的序、 第一章、 第二章、 第三章、 附錄B的電子檔 此處採用的是由華康科技 所開發(fā)的 DynaDoc 格式。 內(nèi)附DynaDoc 閱覽器
標簽: 程式
上傳時間: 2014-12-06
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實現(xiàn)直接插入排序 要求:封裝成一個函數(shù),形式如下: void DirectInsertSort(bool bOrder, bool bPrintEveryStep, int * array) 其中,參數(shù)bOrder是布爾類型變量,true表示升序,false表示降序 bPrintEveryStep表示是否把每一步的排序結果打印出來,true表示打印,false表示不打印 array是待排序的數(shù)組
標簽: 排序 封裝 函數(shù)
上傳時間: 2014-01-15
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長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動、引導,下載、燒寫,設置日期、時間,設置工作頻率等多種功能,並且支持各種參數(shù)的存儲和自動調用。 可以用flashpgm等軟件將BIOS燒寫到Flash中去,BIOS的自身駐留地址位于NOR FLASH的0x1f0000處,系統(tǒng)參數(shù)保存在0x1ff000以上區(qū)域中。所以在燒寫完BIOS,上電復位后先要執(zhí)一定要執(zhí)行backup命令把BIOS本身拷貝到NOR FLASH的高端1f0000去。
標簽: BIOS 44 0xi 0II
上傳時間: 2013-12-25
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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設定threashold時注意時值不要過大,因為這牽涉inverse matrex的計算.
標簽: eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時間: 2015-12-02
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雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經(jīng)由函數(shù)(function)轉換而得的。此種函數(shù),一般稱之為雜湊函數(shù)(Hashing function)或鍵值對應位址轉換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。
標簽: searching Hashing
上傳時間: 2016-01-14
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選擇排序法的概念簡單,每次從未排序部份選一最小值,插入已排序部份的後端,其時間主要花費於在整個未排序部份尋找最小值,如果能讓搜尋最小值的方式加快,選擇排序法的速率也就可以加快,Heap排序法讓搜尋的路徑由樹根至最後一個樹葉,而不是整個未排序部份,因而稱之為改良的選擇排序法。
標簽: 排序
上傳時間: 2013-12-14
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主要使用與C6000平臺下,可以通過網(wǎng)絡下載編譯器生成的.out文件,不需要使用其它的工具對.out文件進行加工后使用CCS工具進行下載目標代碼
標簽: C6000
上傳時間: 2016-02-12
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Monte Carlo 法是用來解決數(shù)學和物理問題的非確定性的(概率統(tǒng)計的或隨機的)數(shù)值方法。Monte Carlo 方法(MCM),也稱為統(tǒng)計試驗方法.主要是研究均勻介質的穩(wěn)定狀態(tài)[1]。它是用一系列隨機數(shù)來近似解決問題的一種方法,是通過尋找一個概率統(tǒng)計的相似體并用實驗取樣過程來獲得該相似體的近似解的處理數(shù)學問題的一種手段。
標簽: Monte Carlo MCM 物理
上傳時間: 2016-02-20
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