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VCS门级仿真系列文章之sdf文件和$sdf_annotate

$sdf_annotate("sdf_file"[,module_instance][,"sdf_configfile"][,"sdf_logfile"][,"mtm_spec"][,"scale_factors "][,"scale_type"]); 其中: "sdf_file":指定SDF文件的路径。 module_instance:指定反标设计的范围(scope) "sdf_configfile":指定SDF配置文件 "sdf_logfile":指定VCS保存error 和warnings消息的SDF 下面通过一个振荡环(ring_oscillator)示例sdf文件和$sdf_annotate的用法。 系统函数: initial begin $sdf_annotate("ring_oscillator.sdf",ring_oscillator); end 界面打印出信息 *** $sdf_annotate

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芯片后仿及SDF反标

sdf文件反标 方法一 在makefile中调用,使用如下命令: vcs +neg_tchk -negdelay -sdf min|typ|max:instance_name:file.sdf 启用SDF 方法二 $sdf_annotate 使用$sdf_annotate将SDF文件反标到网表中: $sdf_annotate ("sdf_file"[, module_instance] [,"sdf_configfile "][,"sdf_logfile"][,"mtm_spec"] [,"scale_factors"][,"scale_type"]); sdf_file: 指定指向SDF文件的路径; module_instance sdf_configfile: 指定SDF配置文件。 sdf_logfile: 指定SDF log文件,可以使用+sdfverbose显示所有的sdf反标错误。 /rtl/post_sim/file.sdf",tb,,"sdf.log",); end `endif 确认成功反标 打印出Doing SDF annotation ......

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    使用Rdkit对SDF文件进行分割

    import rdkit from rdkit import Chem suppl = Chem.SDMolSupplier('enamine_3d.sdf') count = len(suppl) 2102303 # out_sdf输出为sdf文件 def out_sdf(lig_list,filename): writer = Chem.SDWriter(filename) for i in lig_list: writer.write(i) writer.close() return # 将SDF分割为10000为单位的小块 cut = 10000 for try: tmp.append(next(suppl)) except StopIteration: break out_sdf (tmp,str(i)+'.sdf')

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    Visual Studio中的ipch和*.sdf文件

    用VS做开发的时候,VS会在项目文件夹下自动的生成一个ipch的文件夹和(项目名).sdf的文件,这两个文件都是奇大无比。

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    R语言实现分子SDF文件操作

    我们今天给大家介绍一个可以在R语言中对SDF文件进行操作的R包ChemmineR,当然这个包还包含了很多对分子分析的算法,需要通过Bioconductor安装: BiocManager::install 载入数据: a=read.SDFset("http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/Samples/sdfsample.sdf") 其中获取详细信息的函数如下 5. makeUnique 主要用来检测数据的ID是否重复,也就是可以看一个sdf文件中是否有重复的数据。 6. datablock2ma 将SDF文件转化为矩阵数据。 7. grepSDFset 检索SDF文件。 或者写入新的sdf文件: write.SDF(at[1:4],file="sub.sdf", sig=F) 接下来就是对分子的处理,首先我们看下分子相似性以及聚类分析,直接看实例: apset <- sdf2ap

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    【附录B:SDF 下】静态时序分析圣经翻译计划

    B.4 映射示例 以下是将SDF结构映射到VHDL泛型(generic)和Verilog HDL声明(declaration)的示例。 无变化的建立时间 SDF文件中的NOCHANGE结构将同时映射到VHDL中的tncsetup和tnchold泛型。 D和CK下降沿之间无变化的建立时间: ? 无变化的保持时间 SDF文件中的NOCHANGE结构将同时映射到VHDL中的tncsetup和tnchold泛型。 E和CLKA之间无变化的条件保持时间: ? ? 端口延迟 端口OE的延迟: ? B.5 完整语法 以下是使用BNF格式显示的SDF的完整语法。终端(terminal)名称是大写的,关键字是粗体的,但是不区分大小写。起始的终端是delay_file: ? ? ? ? ? ? ?

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    【附录B:SDF 上】静态时序分析圣经翻译计划

    经常在进行信息交换时,一个工具可能会在生成SDF文件时产生一个问题,而另一个读取SDF的工具可能无法正确读取SDF。 读取SDF的工具可能会在读取SDF时产生一个错误或警告,或者它可能会错误地解释SDF中的值。在这种情况下,设计人员可能必须查看SDF文件,看看出了什么问题。 例如,实例名称和实例的引脚名称将被存储到SDF文件中,因为它们对于指定实例相关或引脚相关的延迟是必需的。因此,必须为SDF生成工具和SDF读取工具提供相同的设计。 ? 图B-1 一个设计可以具有多个与之关联的SDF文件。可以为一个设计创建一个SDF文件,在分层设计中,也可以为分层中的每个块创建多个SDF文件。 假定会使用与HDL模型一致的信息创建SDF文件,并且在反标期间使用相同的HDL模型。此外,SDF标注器还需要负责正确解释SDF中的时序值。 SDF标注器标注了反标时序的泛型和参数。

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    基于RDKit的Python脚本:SDF格式转SMILES格式

    基于RDKit的Python脚本:sdf格式转smiles格式 #! usr/bin/python3 # python sdftosmiles.py molecules.sdf import sys from rdkit import Chem def converter file_name): mols = [ mol for mol in Chem.SDMolSupplier( file_name ) ] outname = file_name.split(".sdf

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    论 STA | 可以想到的抽SDF 相关的一切

    SDF 长啥样 ---- SDF 通常包括三部分:表头,门延时,线延时,表头有SDF 的版本信息,当前设计的名称,产生时间,生产工具,工具的版本号,PVT, 时间单位等。 ? SDF 是不依赖于path 的,所以SDF 只能用GAB 的值。 write_sdf 如何处理负延时 ---- SDF 3.0 的协议规定,不论是否在写SDF 是加了option "-nonegchecks" 都不允许SETUP 跟HOLD 中有负值,所以当写SDF 如何写出Hierarchical 的SDF ---- 如果要写出某个sub block 的SDF, 在写SDF 时用option "-path" 指定要写block 对应的instance 即可。 在写SDF 时可以指定option "-no_variation" 写出一个non-SOCV 的SDF.

    2.6K61

    利用SDF2.3获取Windows Mobile上的WiFi接入点信息

    在《Windows Mobile上的无线网络接入点扫描》一文中,讲述了用native code来获取WiFi接入点信息(名字、MAC地址、信号强度RSS...

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    利用SDF2.3获取Windows Mobile上的IP地址和MAC地址

    OpenNETCF的Smart Device Framework为开发者提供了许多开发捷径,其SDF1.x系列提供了完全的源代码,即Full Source,从SDF2.x以来,就不一样了。 特别是现在的SDF2.3,已经分为Community Edition、Standard Edition和Professional Edition,对于不同的版本,OpenNETCF对其支持的力度也是不一样的 SDF2.3可以帮助我们方便地实现。

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    R语言之分子指纹(1)计算分子指纹及批量保存sdf格式

    0 0 0 0 0 setwd('D:\\SCIwork\\F29\\lianxishuju\\ligand') #循环生成sdf parse.smiles(SMILES[i]) ## perform operations on this molecule file_name <- paste0('molecule', i, '.sdf ') write.molecules(m,filename=file_name ) } 用DS2019读取这些sdf文件后,全部visible,然后保存为sdf格式,即可将所有小分子保存到一个sdf

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    英伟达首次实现SDF实时3D渲染,还是细节超清晰的那种

    其实,同样是基于大名鼎鼎的神经 SDF(有向距离场)——计算机图形学中,常见的一种隐式曲面表示方法。 不过在这项研究中,大型神经网络的渲染不再必需,这就使得渲染效率提升了2-3个数量级。 ? 这也是首个基于SDF的3D高保真实时渲染方法。 相关论文一经发布,引起了不少来自谷歌、Epic Games等等机构的专家学者的关注。 ? 一起来看详情。 用稀疏体素八叉树进行编码 SDF 可以表示为 f(x,y,z)=d,是一个表示位置的函数,返回值是到物体表面的最近距离。 ? 在进行渲染时,SDF 使用的是球体跟踪算法,该算法会沿射线执行距离查询。 而经典的神经 SDF 往往需要大型神经网络来进行编码,以便用隐式曲面来逼近复杂的形状,这就导致球体跟踪算法的代价很高。 ? 基于八叉树的特征量,可以自适应地拟合具有多个离散细节层次(LOD)的形状,并通过 SDF 插值实现连续 LOD。如此一来,就可以用一个小得多的多层感知机(MLP)实现加速渲染。 ?

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    《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 基于DBSCAN 与软聚类实现单一实体识别

    , input_sdf.PI_FROM, input_sdf.PI_AGE, input_sdf.PI_SEX, pid_sdf.PI_ID,] join_sdf = input_sdf.join (pid_sdf).where((input_sdf.PI_FROM == pid_sdf.T_FROM)&(input_sdf.PI_NAME == pid_sdf.T_NAME)&(input_sdf.PI_SEX cols = [join_sdf.PI_NAME, join_sdf.PI_FROM, join_sdf.PI_AGE, join_sdf.PI_SEX, join_sdf.PI_ID, join_sdf.ORIGREC , join_sdf.ORIGSTS,] join_sdf = unique_sdf.join(join_sdf).where((unique_sdf.T_ID == join_sdf.PI_ID self.ER_sdf2 = self.ER_sdf2.join(self.orig_sdf, self.orig_sdf.ORIGREC == self.ER_sdf2.RECORD_ID, how

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    随机生成某一段的时间

    RandomDateUtil { public static void main(String[] args) throws Exception { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date startTime = sdf.parse(start); Date endTime = sdf.parse(end); Random random = new Random(); List<Date> dates = random.longs = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date startTime = sdf.parse(start); Date endTime = sdf.parse(end); Random random = new Random(); List<Date> dates = random.longs

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    在java中进行日期时间比较的4种方法

    "); Date date1 = sdf.parse("2009-12-31"); Date date2 = sdf.parse("2019-01-31"); System.out.println ("date1 : " + sdf.format(date1)); System.out.println("date2 : " + sdf.format(date2)); if (date1. = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Date date1 = sdf.parse("2009-12-31"); Date date2 = sdf.parse ("2019-01-31"); System.out.println("date1 : " + sdf.format(date1)); System.out.println("date2 : = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Date date1 = sdf.parse("2009-12-31"); Date date2 = sdf.parse

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    线程篇2:

    1.测试代码: public class Main0 { static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("mm:ss"); public ---- 1.wait方法的使用 既然是释放当前线程的锁,那么不须有锁才行,而且必须用该锁的对象调用wait方法 比如上面是用sdf对象加锁的,必须使用sdf.wait();,否则会抛出InterruptedException 2.结果分析 在Car线程调用sdf.wait();后,锁将被释放,然后Ambulance线程就可以持有锁运行了 如果不唤醒线程,线程将一直阻塞,就是根本停不下来。 打个比方就是sdf是司机 wait()之后就把车钥匙扔了,然后熄火了。钥匙拿不回来,车就跑不了。需要notify()获取车钥匙 ? System.out.println(sdf.format(System.currentTimeMillis()) + ":救护车跑到终点"); sdf.notify();

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    Gazebo機器人仿真學習探索筆記(三)機器人模型

    > <model> <name>My Robot</name> <version>1.0</version> <sdf version='1.4'>model.sdf</sdf> <author > <model> <name>My Model Name</name> <version>1.0</version> <sdf version='1.5'>model.sdf</sdf> > <model> <name>Wedge juggler</name> <version>1.0</version> <sdf version="1.5">model.sdf</sdf> > <model> <name>Wedge juggler</name> <version>1.0</version> <sdf version="1.5">model.sdf</sdf> <sdf version="1.4">model-1.4.sdf</sdf> <author> <name>Evan Drumwright</name> <email>drum

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    Rdkit与Pandas连用处理CSV文件

    源文件: 文件名structure_links.csv,CSV格式,逗号分割,下载自drugbank 文件名structures.sdfsdf格式,下载自:drugbank 现在开始实现步骤: In 数据 In [4]: sdf=PandasTools.LoadSDF('. /structures.sdf') In[5]:sdf.columns Out[5]: Index(['ALOGPS_LOGP', 'ALOGPS_LOGS', 'ALOGPS_SOLUBILITY', In[6]:sdf['MW']=sdf.ROMol.map(Descriptors.MolWt) In[7]:sdf['MW'][1:10] Out[7]: 1 1269.433 2 1811.253 #查看符合query结构的分子 In[10]:sdf[sdf.ROMol >= query] In[10]:len(sdf[sdf.ROMol >= query]) #计算分子骨架,加入到新列Murco

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    后仿中$setup,$hold与$setuphold

    sdf2.1版本中,只能用$setup,$hold和$recovery,$hold。在sdf3.0版本中,增加了$setuphold,$recrem,$removal。 可以看出3.0的SDF用$removal代替了$hold。 要么修改库(让工厂修改或自己修改),要么根据库产生符合条件的SDF,但也就不能反标注负值了。 提示: pt产生SDF时加参数-version 2.1|3.0,用include来灵活控制,可产生不同需求的SDF。具体可查pt的write_sdf命令的参数。 下面是一个例子: write_sdf -version 3.0 \ -context verilog \ -include {SETUPHOLD RECREM} \ max.sdf

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