建议准备仿真软件,熟悉VCS的同学可以直接使用VCS,不熟悉的同学建议直接再win平台的Questa就行了。
这是测试你对不同工具的意识的一个普遍问题。根据你对各种工具的回答和经验,还可能会询问你在使用这些工具时可能遇到的难易程度/局限性方面的观点。没有固定的答案,但是常用的模拟器是Mentor Graphics的Questa,Synopsys的VCS和Cadence的Incisive模拟器。Synopsys的Verdi还是与DVE一起调试的常用工具。正式工具包括来自Cadence的Jasper和来自Mentor graphics的QuestaFormal。
首先说明一下Modelsim与Questa Sim都可以与Vivado联调,也比较相似,但是Questa Sim比Modelsim功能更加广泛,对于System Verilog的语法支持更加完善,本文以Questa Sim为例说明一下Vivado调用第三方仿真软件查看波形的过程中存在的一些问题。
编写项目的过程中,经常需要对文件进行编译和执行,查看功能开发或者修复的 Bug 是否正确。你当然可以直接执行 go build 命令用来编译,执行 go run
了解如何使用Dapptools[4],这是一个智能合约部署框架,适用于喜欢 bash 和命令行的 web3 开发人员。我们着眼于使用它端到端的学习区块链部署框架。
前面说过, .PHONY 表示 clean 是一个“伪目标”。而在 rm 命令前面加了一个小减号的意思就是,也许某些文件出现问题,但不要管,继续做后面的事。当然, clean 的规则不要放在文件的开头,不然,这就会变成make的默认目标,相信谁也不愿意这样。不成文的规矩是——“clean从来都是放在文件的最后”。
本文旨在通过一个小设计展示SystemVerilog Direct Programming Interface (DPI)的使用。这个小设计模拟了一个交通信号灯,我们将在GUI中查看代表交通信号灯信号的波形并观察Verilog函数和C语言函数调用如何改变交通信号灯的颜色。
本文基于questa 10.6c平台下搭建,questa 10.6c的安装方法在此不再赘述 ,上网查找即可,点击阅读原文提供安装包(忘了分享64位版本的了,可私信)。
在开发我们的 Flutter 项目时,有许多可重复的任务——格式化、在我们创建 PR 之前运行单元测试、清理项目,以及运行甚至构建不同风格的应用程序。
C 语言在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的开发环境设置步骤:
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
pytest方式调用python库cocotb-test的cocotb-test.simulator.run方法,该方法定义了使用何种仿真器的方法;makefile方式是调用python库cocotb中的makefile.sim,该Makefile会根据运行cocotb的命令行中仿真器的类别来调用不同仿真器的makefile,从而执行相关仿真器的编译和仿真操作。
原文标题:Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接:https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南,包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
google mock(以下简称gmock)也是google的开源项目,它能够在测试中起到“打桩”的作用。举个例子,有A模块需要调用B模块,需要对A模块进行测试,但是B模块没有实现,那么就可以利用gmock对B模块进行打桩,来模拟B接口的实现。本文主要介绍gmock环境的搭建,不涉及具体使用。
modelsim se 2019是一款在原版本软件功能和性能基础上得到改进以及优化的最新版本HDL语言仿真软件,使其软件功能性更加完善。2019新版本提供全面完善以及高性能的验证功能,全面支持业界广泛的标准;另外相比老版本,仿真速度要快10倍,并且图形用户界面功能强大,所有窗口都会在任何其他窗口中自动更新活动。比如在Structure窗口中选择设计区域会自动更新Source,Signals,Process和Variables窗口。您可以在不离开软件环境的情况下编辑,重新编译和重新模拟,所有用户界面操作都可以编写脚本,模拟可以批量或交互模式运行,是FPGA/ASIC设计的首选仿真软件。
要构建 Relay,我们需要最新的稳定版 Rust。crate 被拆分为具有多个功能的工作区,因此在运行构建或运行测试时,请始终确保传递 --all 和 --all-features 标志。processing 功能还需要 C 编译器和 CMake。
文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取: https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具(如 CodeClimate 或 SonarCloud)中获益。所有这些都是本文要讨论的内容,我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中!
随着微服务、容器、云计算的发展,近些年 DevOps、CI/CD 等概念越来越多地映入大家的眼帘。许多开发团队都希望应用这些理念来提高软件质量和开发效率,工欲善其事必先利其器,什么样的工具才能够满足开发者的需求?TARS 作为一套优秀的开源微服务开发运营一体化平台,拥有多语言、高性能、敏捷研发、高可用等特点。那么 TARS 是否能够完美支持 DevOps 理念呢?在上一篇文章中,我们了解了如何将开源 CI 工具 Jenkins 与 TARS 集成实现 TARS 服务的自动化构建与部署。而软件测试是软件开发过程中必不可少的一步,本文将在上一篇文章的基础上,以一次完整的实践来展示如何通过 Jenkins 与 TARS 集成实现 TARS 服务的自动化单元测试。
google test(以下简称gtest)是谷歌的开源C++单元测试框架,用来做c/c++的单元测试比较方便。下面对于它在linux下的使用环境搭建做简单介绍。
链接:https://yanbin.blog/python-dependency-management-build-tools
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。 不像 Java 在经历了最初的手工构建,到半自动化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事实上的标准了。其间 Maven 还接受了其他的 Gradle(Android 项目主推), SBT(主要是 Scala 项目), Ant+Ivy, Buildr
对于那些刚开始使用 HDL(如 VHDL 和 Verilog)进行编程的人来说,运行仿真以更好地了解该语言的工作原理非常重要。我们来看看四个仿真器——Icarus Verilog、GHDL、Vivado 和 Modelsim——并讨论它们的优缺点。
在我写 Makefile 的头 10 年里,我养成了一个非常不好的习惯 -- 完全严格使用 GNU Make 的扩展名。过去我并不知道, GNU Make 与 POSIX 所保证的可移植特性之间的区别与联系。通常情况,它并不十分重要,但是当在非 Linux 系统上进行构建时,比如在各种 BSD 系统上,就会变成一件麻烦事儿。我不得不指定安装 GNU Make,然后在心里记住不要使用系统自带的 make ,而是使用 gmake 这样的工具来调用它。
[root@localhost mnt]# tar xzf redis-3.0.7.tar.gz
在开始之前,首先简要介绍一下本文的主题,这篇文章是关于将内核模块加载到操作系统内核的方法的介绍。所谓“内核模块”,指的便是通常所说的驱动程序。不过因为加载到内核的程序通常是用一来操作硬件的,所以驱动程序的名字要更常见些。在以下的叙述中,我将主要使用“驱动程序”这个词。众所周知,Windows操作系统将程序划分为用户模式和内核模式,在x86计算机上,用户模式的程序运行在Ring3,而内核模式的程序运行在Ring0。运行在Rin g3级别上的程序有诸多限制,这方面的例子是不胜枚举的。对于用户模式程序,主 要使
一般我们都会选择在项目的顶层包含较基础的文件,比如setup.py,requirements,README等文件。 一般情况下,一个预发布的Python项目中应该包含以下几类文件:
通过“结构”,指的是在项目中为实现其目标所做的决策。需要考虑如何充分利用Python的特性来创建清晰、高效的代码。从实际角度来看,“结构”意味着创建清晰的代码,其逻辑和依赖关系清晰明了,以及文件和文件夹在文件系统中的组织方式。
gomock 是一个 Go 语言的测试框架,在实际项目中,需要进行单元测试的时候。却往往发现有一大堆依赖项。这时候就是 Gomock 大显身手的时候了,用于编写单元测试时模拟和测试依赖于外部服务的代码。它允许你创建模拟对象(Mock Objects),这些对象可以预设期望的行为,以便在测试时模拟外部依赖,通常使用它对代码中的那些接口类型进行mock。
本篇分享如何使用 Gcov 和 LCOV 对 C/C++ 项目进行代码覆盖率的度量,以及在之前 关于代码覆盖率(Code Coverage) 篇中没有提到的观点写在了本文最后的《不要高估代码覆盖率指标》部分。
话说要选一块linux的开发板作为广播的硬件主板,经过硬件同学的一番对比,选的是正点原子RV1126 Linux核心板,首先必须给正点原子点赞,因为资料那是是相当齐全!老手新手都能找到想要了解的!
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本编介绍如何在嵌入式Linux开发板上配置Qt运行环境,并进行Qt程序运行测试。
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在“失败”部分,您可以查看失败的方法和失败行。x == y表示5 == 6,这是错误的。
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一个月前心血来潮瞎折腾了下Nodejs,用ab和JMeter进行简单地压力测试后,不得不佩服它的速度与性能(备注:测试比较了几个框架后得出的结果)。Nodejs是什么,一个基于chrome的javascript V8引擎的platform,特点是事件驱动,异步非阻塞IO模型,轻量。本文不是给Nodejs做广告的,它只是一个引子,关于Nodejs的具体信息大家自己google吧,这里就不多作说明了。之所以是个引子,正由于它是基于V8引擎的,而让我感叹V8的威力时,不由想到另外一个firefox的JS引擎SpiderMonkey,进而忍不住想PK一下他们的性能。
dotnet vstest 命令被 dotnet test 取代,后者现在可用于运行程序集。 请参阅 dotnet 测试。
本文介绍了如何通过驱动程序实现按键中断,并分析了中断方式的优缺点。作者首先介绍了按键中断的基本原理和实现方法,然后通过实例详细阐述了中断方式的驱动程序设计思路和步骤。最后,作者总结了驱动程序的设计和实现过程中需要注意的问题,并提供了相应的解决方案。
Go语言中的testing包是一个重要的测试框架,它提供了一系列函数和结构体,可以方便地编写单元测试和性能测试。
mocha 是 JavaScript 的一个单元测试框架,既可以在浏览器环境中运行,也可以在 node.js 环境下运行。我们只需要编写测试用例,mocha 会将测试自动运行并给出测试结果。
在玩转Node.js单元测试博客中,我介绍了测试框架Mocha,对后端Node.js代码进行测试。在这篇博客,我将介绍如何使用Mocha在浏览器中测试JavaScript代码。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
1、由于Makefile中对于制表符(tab)、还有unix和windows中对于换行符的不同等等原因,本文中所有的Makefile文件中的内容不建议您直接复制然后粘贴使用,如果可以手动敲入是为最佳。如果出现在make的时候出现异常,请详细检查并关注文件格式以及内容编写的格式等等。
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种软件开发方法,其核心思想是在编写实际代码之前,首先编写测试用例。TDD 的主要步骤如下:
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