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SV数组

今日迷惑 我了一个类class sdata; bit data ; rand int data_t ; rand bit mask ; bit flag; constraint c { foreach j < 32; j++) begin data=data_t*mask; end end end endfunction endclass : sdata 我想用它来初始化一个ram和一个数组,他们的分别是 i = 0; i < 2048; i++) begin mem_fmap_in=temp.data; i_fmap_mem_in.ram=temp.data;end 经过大佬指点,错误的原因在于,两者度的时候不一致 ,bit mem_fmap_in ;和bit mem_fmap_in ;的索引顺序是不一致的,如果将我时的代码改成下面的一种,都避免错误。 宽数组做个实验module tb (); int a ;int b ;int c ;int d ; initial begin for (int i = 0;i

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——高效的系统

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    如何提高逻辑

    今天介绍一种分析方法,可以提高我们的逻辑,分为以下几部分去聊:​1.什么是假设分析方法?2.如何进行假设分析?3.在生活中如何应用?4.在工作中如何应用?1.什么是假设分析方法? 正是因为学会了假设分析方法,提高了逻辑,改变了下面图片中这个人的命运。大前研一是日本著名的管理学家,《经济学人》曾经把他评选为全球五位管理大师之一。 要知道,大前研一可不是经济管理科班出身的。 面试大前研一的8位主考官中的7位,不是投保留票就是投反对票,只有一位强推荐。进入麦肯锡后,他之前学的化学知识就派不上什么用场了。但是,大前研一说,他从科学研究中得到的逻辑却非常有用。 他说:科学论文的最后一部分,一是结论,而且这个结论一是被实验验证过的。为了不让别人有批判纠正的机会,写论文的人一会竭尽所重复以上程序,直到认:我做了那么多的实验,这个结论绝对错不了。 不管是生活,还是工作中,这种分析方法对提升我们的逻辑非常有帮助。如何进行假设分析?

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    codeforces1294D(+暴

    You are given an empty array a=.给Q个询问和一个值x,每次询问向空数组中插入一个数,对于一个数可以进行无限次的加x和减x的操作,对于每次询问,求最大的mex值路首先是我的暴做法 第一次暴时,对于没有出现过的ans,我选择从头开始找,结果在第三个样例TLE。后来考虑护一个最大值,因为答案保证一在 这个区间内,所以每次就在这个区间范围内找答案即可。 (和我的路差不多,只是优化的更多)AC代码1.暴做法#include#define x first#define y second#define PB push_back#define mst(x,

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    数据分析师导图

    一、问题解决 首先,数据分析师得有问题解决,这里问题解决又细分了几个方面理解 理解包括对业务的理解和对行业的认知,因为数据分析师是为了解决实际业务问题而生的岗位,不理解业务,如何解决问题 对于中、高级数据分析师,对行业还得有一的认知,不过这是一个不断积累的过程。一般来说,所处行业越久,对业务和行业的理解也就越深。 沟通 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道,所以沟通理解都非常重要,良好的沟通是职场中非常重要的一项技,作为数据分析师更应该注重加强这方面的。 逻辑数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题,良好的逻辑是基础,逻辑强的数据分析师往往分析问题的也较强。 最后附上全文总结的导图 ?

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    每日考第 84 期:程序员必备的-结构化

    每日考专栏每周日更新,本期覆盖 20210621~20210627。本期谈谈结构化。210621:什么是结构 基百科的如下:结构是指在一个系统或者材料之中,互相关联的元素的排列、组织。 结合基百科的,我们在顾名拆解分析下,结就是指 结合组成,构就是指 搭配构造。合起来就是对元素(要素、构建)的结合构造之意。结合构造又需要要素之间有一的关系。 这样的表达才更体系化,分析问题才会更加全面而深刻。210623:什么是结构化 结构化是一种以事物内在规律(逻辑),从无序到有序整理信息、搭建结构的方式。 可的确做了很多事情,但并没有在几页的 PPT 里,体现出自己对问题考的深度,和这些事情带来的价值,就很难打动评委。利用结构化的方法论,可以事半功倍。 结构化的表达可以遵循麦肯锡推荐的问题解决的框架:提出问题,问题,分析问题,解决问题,展望未来。

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    Codeforces Round #416 (Div. 2)(A,题,暴,B,题,暴)

    A. Vladik and Courtesy time limit per test:2 seconds memory limit per test:256 m...

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    的革命《智时代--大数据和智革命重新未来》

    的革命,我们知道,大数据是一种全新的方式,按照大数据的方式,我们做事情的方式也有不同。首先,大数据的方式是什么样的呢?在无法确因果关系时,数据为我们提供了解决问题的新方法。 大数据是全新的方式,在17世纪以来,我们做事的方式都是机械。那么方式如何产生的?为什么影响延伸至今?与大数据方式有什么关联和区别?         在博客“https:blog.csdn.netqq_36654309articledetails83661918机械的历史《智时代--大数据和智革命重新未来》”里面,我已经讲了机械的历史 在博客“https:blog.csdn.netqq_36654309articledetails83662493机械的影响《智时代--大数据和智革命重新未来》”里,我讲了机械有什么影响。 量子学里面有个测不准原理,就是说,像电子这样的基本粒子的位置的测量误差和动量的测量误差的乘机不可无限小。这与机械所认的世界确性是相违背的。世界上很多事情很难用确的公式或者规律来描述。

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    关于运工程师岗位的

    1.完善运流程,规范化,标准化,精益化操作流程,以更加专业的角度提升运质量与效率。2.做好自动化运工具的开发建设,将人员从反复的体劳动中解放出来,也够减少人成本。 5.根据业务需求,引进业界成熟技术最佳实践,与时俱进,保障系统高效稳运行。运工程师需要的比较重要的职业素质有哪些?具备良好的学习,沟通服务理念和合作精神。 首先是自我驱动,主动学习的,现在的技术日新月异,开源软件层出不穷,如何在这些众多的技术中选出满足公司业务需求的技术,需要运工程师进行多方面的考量和大量的学习实践积累;沟通次之,如何直截了当,在最短的时间内把一件事情说清楚 ,降低沟通成本,提高企业运转效率,也是需要运工程师在日常的工作中进行考和总结的;服务理念,运部门作为支撑性的部门,需要坚服务理念,时刻保持高效交付的状态。 以上为个人对运工程师的总结与考,希望这些够给大家未来的运道路带来一些帮助。文章作者为Oracle 11G OCP OCM、 YEP项目成员 ?----

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    机械的影响《智时代--大数据和智革命重新未来》

    机械直接带来工业大发明的时代。 机械的广泛使用和机械直接导致了工业革命。而工业革命不仅带来了财富也延长了人们的寿命,一种方式促进了人们的文明进步。瑞士表、第一台可编程计算机Z1等,很重要的有爱因斯坦的相对论。 他的研究是建立在一种确性--光速恒的基础上,基于这种假设,利用逻辑推理,推导出整个狭相对论,狭相对论是光速恒的必然结果。          张首晟教授喜欢用爱因斯坦的质转换公式、量子学的测不准原理、熵的三个公式概括人类最高的文明成就。 张教授把波尔和爱因斯坦的公式同时放进去了,反映出机械的两面性:善于把握确性而难以解决不确性问题。要想让结果被人们接受,就必须知道原因。

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    机械的历史《智时代--大数据和智革命重新未来》

    机械可以追溯到古希腊,辨的想和逻辑推理的,通过这些从实践中总结出基本的理,然后通过逻辑继续延伸,最有代表的是欧几里得的几何学和托勒密的地心说。      几何学的一切理都由和简单的这五条公理(1、等于同量的量彼此相等2、等量加等量,其和仍相等3、等量减等量、其差仍相等4、彼此重合的物体是全等的5、整体大于部分)直接或间接的得出。         后来哥白尼和伽利略也受托勒密的的影响。他们的方法总结起来就是首先有一个简单的元模型,这个模型可是假设出来的,然后再用这个元模型构建复杂的模型,其次,整个模型要和历史数据相吻合。 牛顿最直接的贡献在于用简单优美的数学公式破解了自然之谜(学三律和万有引律)破解宇宙中万物运动的规律,和微积分的概念,将数学从静止的变量扩展为连续变化函数,将虚幻的光分解为单个原色。 后来,人们把牛顿的方法概括为机械,核心想为:1、世界变化的规律是确的。2、因为有确性作保障,因此规律可以被认识还可以用简单的公式或语言描述清楚。3、这些规律应该是放在四海皆准的。

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    超性感的React Hooks(六)自hooks的方式

    hooks封装的大多数情况下不是一个完整的页面逻辑实现,而是其中的一个片段。而和普通函数更强一点的是,自hooks还够封装异步逻辑片段。 我们期望的是够切割逻辑片段,render props最终仍然是组件化的扩展运用3.代码不够优雅,这个是我个人主观上的看法自hook是目前为止,解决逻辑片段复用的最佳方案。 而React Hooks够轻松解决在React环境中的逻辑片段封装。这是自hook的底层。理解了这个,我们够容易的辨别出来,哪些场景需要使用自hooks。 也够感受得到,在大型项目中,自hooks对于大型项目的重要性。 React Hooks剩余的许多api,包括useCallback,useMemo等,其实都是自的hooks,利用本文提到的公共片段,很快就掌握他们。

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    Vjios P1736 铺地毯【暴

    铺地毯 描述 为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这...

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    python字典

    在python中默认的dict方法字典较为复杂并不直接通过 a=dict()a = 1>>> a=1Traceback (most recent call last):  File , line  1, in KeyError: b如果想要创建多字典,需要这样做>>> a={}>>>>>> a = {}>>> a={}>>> a = 1>>> a{b: {c: {d: 1}}}比较繁琐比较推荐的创建多字典的方法有 userdictprint userdict利用collections模块defaultdict方法的特性,利用外部函数来实现第二种userdict = {}userdict = tommy利用元组来充当多字典的 key,即将多key按照规则放入元组中,使用该元组作为字典的key并赋值,以达到多key的效果第三种from collections import defaultdictfrom collections

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    【学习】数据分析师必备的十大

    数据之间的关系如何二、向上 在看完数据之后,要站在更高的角度去看这些数据,站在更高的位置上,从更长远的观点来看,从组织、公司的角度来看,从更长的时间段(年、季度、月、周)来看 ,从全局来看,你会怎样理解这些意呢 也许向上让你更明白方向。 该方法的关键是:建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据,不做井底之蛙。 六、抽离 当你从一个旁观者的角度不考看待数据时,你往往发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意,我们迷失方向,忘记了自己的价值,同时深受情绪困扰。 这时,你用用抽离更加够帮助到你。 关键是要用多种分析方法,多角度看问题,不要钻牛角尖,多学习别人的好方法,学会集广益,发散性。 比如说:你的学习和方法有效吗? 关键是:你需要熟悉客观环境,员工的、行为的规律、他需要什么? 实际情况如:你够分析到哪一步?

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    「业务架构」业务-备忘单

    业务了一个业务在其核心做什么。这与“如何”做事或在哪里做事不同。业务是业务架构(i)的核心。在进一步讨论之前,让我说这不是一篇关于业务映射重要性的文章。 同样,邮寄发票也不是一种。资本管理是一种,因为它描述了正在做的事情。有结果。与客户或客户的沟通并不是一种真正的,因为它没有明确的结果。 必须明确界必须在每个层次上都有明确的。调用帐户管理不仅需要管理部分,还需要术语的帐户部分。这迫使你对你的生意有一个共同的看法。在意图上是独一无二的。 相反,如果业务部门够调整IT术语并围绕这一概念进行考,那么管理客户信息对于管理潜在客户信息来说很容易加倍。是由他们的父母设计的。 此外,必须与该业务资产的相应保持一致。帐户的必须与帐户管理的相同。可以由具有这些的角色和资源构成。两个人否换个工作,并且在两种类似的探测下仍然表现良好?

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    hdu 5143 NPY and arithmetic progression(暴+

    题意:一个数组里只有1 2 3 4四种元素,问构成长度大于3等差数列(可不止一个)且没有剩余路:不难发现只有四种情况1 2 3 2 3 41 2 3 4111 222 333 444对于1 2

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    和机器中的词(CS)

    译文:由于自然语言处理(NLP)的最新进展,机器显示出越来越广泛的语言。许多算法源于心理学过去的计算工作,提出了一个问题:它们是否像人们一样理解单词。 在这篇文章中,我们比较了人类和机器是如何表达单词的意的。我们认为,现代自然语言处理系统是人类词汇相似性的有希望的模型,但它们在许多其他方面都存在不足。 词也必须建立在视觉和行动的基础上,并且够灵活地组合,就像目前的系统所没有的那样。我们提出了具体的挑战,以更人性化的概念为基础来开发机器。除此之外,我们还讨论了认知科学和NLP的含。 Murphy原文地址:https:arxiv.orgabs2008.01766 和机器中的词(CS).pdf

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    观点|系统、数据是未来企业的核心竞争之一

    最近和不少的朋友有一些交流,对人分析的工作进行了很多反。多少企业都开始重视数据分析的量,但企业数字化转型可不是花大价钱做系统,招几个分析师就的。? 【对瑞幸咖啡案例有兴趣的小伙伴可以点击下方的阅读原文查看】猛地看上去这似乎不可议,但是仔细想想,在信息化数字化的今天,这个数量其实足够了。瑞幸的高效人体系和其数字化标准运营流程是不可分割的。 系统虽贵,但人更贵系统对于任何一个公司来说都是一项巨大的开支,特别是对于刚起步的小微企业来说,在财足够强大之前,几乎所有的公司都不会强调做一套系统,在一切业务还没有型或成熟之前,用人来处理完全可以用机器处理的事情会是一种常态 我认为这可有两个原因:其一是领导层对系统不信任,特别是电子公章一类的东西(确实会存在一的风险),认为有极大的风险;其二是领导层更享受纸质文件当面签批的快感。 我们不可去要求一个管理人员具有非常专业的流程、数据流,但是作为公司的系统&数据负责人,应该更加积极地要求从系统和数据的层面给到管理者流程层面的支持。

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    让大数据“生命线”

    政治工作要借助大数据量,在宏观层面、全局高度具备更好的洞察,从整体上把握政治工作各个要素,在筹划、部署、落实政治工作的每一个环节,都从一体化角度观察考、统筹规划,不断增强政治工作顶层设计的系统性 确立基于内在联系的关联。大数据要求人们培养广阔的空间和多视角,对问题进行延伸性、拓展性、发散性考。 这就要求我们积极探究官兵想与各类事件的内在联系、政治工作与其他领域的内在联系,挖掘数据背后隐藏着的意与价值。 确立基于数据支撑的精确。要充分意识到数据是开展政治工作的宝贵资源,确立基于数据支撑的精确。 培养政治工作大数据分析人才,使量化研究方式成为政治干部熟练使用的工具,通过分析网络舆情数据、想动态数据,预判官兵想行为上的变化,提高政治工作预警防范和应急响应

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