moduletop_module( input[3:1]y, inputw, outputY2); parametera=3'b000,b=3'b001,c=3'b010,d=3'b011,e=3'b100,f=3'b101; reg[3:1]next_state; always@() begin case(y) a: next_state<=w?a:b; b: next_state<=w?d:c; c: next_state<=w?d:e; d: next_state<=w?a:f; e: next_state<=w?d:e; f: next_state...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   6   0   0 硬件

1.设置SQLserver配置管理器。    先点击Windows键,找到M的文件,打开列表,找到SQLserver配置管理器。双击打开。   进来后我们点击SQLserver网络配置,点击MSSQLSERVER的协议,找到TCP/IP,双击打开。(下面的VIA这个时候要注意看有没有开启,开启了的话我们这个TCP/IP是打不开的)   启用完TCP/IP后我们就点击SQLserver服务,会显示出SQLserver有关的服务。   这里我们要将他们全部启用,启动的模式我们最好设置成自动。但是,在设有故障的时候,会自动关闭一些服务,所以我们也可以设置为手动模式。   全部启...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   6   0   0 ServerSQL

理解FPGA所需的基础知识 逻辑代数,逻辑真值表 与,或,非。 组合逻辑电路 不包括记忆与原件,输出仅仅取决于当时的输入。内部由逻辑函数的逻辑门和导线构成。任何逻辑电路都可以由积之和的表达式来确定。 时序逻辑电路 输出取决于当前的输入和之前的状态。可以用有限状态机的模型来描述时序逻辑电路。 同步电路的设计 触发器 用作时序电路的记忆原件。DFF由主从锁存器构成。一个时序周期内只有一个触发器工作——主锁存器工作时存入当前的输入,从锁存器工作时从内部输出。 建立时间和保持时间 未来防止DFF亚稳态导致输入不确定。需要将输入在时钟变化的时刻保持一段时间不变化——保持稳定。 时序分析 时...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   6   0   0 硬件FPGA

智能硬件被黑客操纵的后果比软件被操纵严重得多,从上过新闻的路由器被监控、摄像头被偷窥到目前暂未发生的智能空调冬天制冷夏天制热、智能马桶不冲水、智能门锁不开门……甚至当你照着智能梳妆镜洗漱的时候突然看见伽椰子领着她儿子站在你身后。物联网在给我们的生活带来巨大便利的同时,也带来了个人信息泄露的风险,甚至可能会因为信息安全问题而威胁到我们的人身安全。 作为国内最早意识到智能硬件安全性问题的团队和国际上成功破解特斯拉电动汽车的团队,360网络攻防实验室对大量的智能硬件设备做了安全研究,全方面多角度分析了物联网的安全问题,并创作了《智能硬件安全》来填补国内智能硬件安全领域的空白。 本书第2章《手机AP...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   6   0   0 安全

一、成熟度模型概述 1.1概述 成熟度模型通常被用来评估一个组织或系统实现持续改进的能力,通过创建评估机制,收集各类数据加以分析,以评估当前流程、技术及体系运转的有效性,借鉴成熟度模型的分层,确定当前建设水平,规划未来的改进方向,以促进体系运转的不断迭代和自我更新。在DevSecOps体系建设过程中,DevSecOps成熟度模型通常和体系参考模型一样,被用来规划和指导后续DevSecOps工作的开展。 在业界,DevSecOps的成熟度模型除了前文提及的DoD的成熟度模型外,还有美国总务管理局GSA提供的DevSecOps平台成熟度模型和全球开源网络安全组织OWASP的DSOMM成熟度模型...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   6   0   0 网络

今天给大家带来一篇关于在统信UOS上启用/禁用蓝牙的文章,通过systemctl关闭蓝牙服务以及rfkill工具禁用蓝牙的方法实现,接下来一起看看吧。 1、查看系统信息 uos@uos-PC:/Desktop$uname-a Linuxuos-PC4.19.0-arm64-desktop6030SMPTueJun2715:28:10CST2023aarch64GNU/Linux uos@uos-PC:/Desktop$cat/etc/os-version [Version] SystemName=UOSDesktop SystemName[zh_CN]=统信桌面操作系统 ProductTy...

  bWLIE0wKp9lo   15小时前   5   0   0 UOS

TextCNN模型通过CNN卷积的思想对文本数据做处理,整个处理流程如下图所示: 卷积层: 卷积层是通过一个卷积核,滑过整个平面,然后得到卷积后的特征图。 卷积层的目的是提取局部特征,2维卷积一般有以下三种: FullMode:以卷积层最下角对齐输入的最上角,最后会导致输入维度<输出维度,其中浅色的地方一般是补0 ValidMode:从输入的最上角开始,最后输入维度>输出维度 SameMode:自适应匹配位置,使最终的输入维度=输出维度 池化层 池化层是以特征筛选为手段的特征提取,常见的有以下两种: MaxPooling:最大池化,相同颜色选择最大的输出 AvgPoo...

  bWLIE0wKp9lo   15天前   74   0   0 pytorch

工作流的线性结构正好和数据结构的链表类似,于是就可以用链表来实现这个业务。 <?phpfunctionstring_to_array($string,$delimiter=","){if(is_string($string)){$string=array_filter(explode($delimiter,$string));}return$string;}functionarray_to_string($array=array(),$delimiter=","){if(is_array($array)){$array=implode($delimiter,$array);}re...

  bWLIE0wKp9lo   15天前   73   0   0 链表

简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。 线性模型 线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。 普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到最佳的参数估计值,从而建立一个最佳拟合的线性回归模型。线性回归常用于预测、关联分析、趋势分析等领域。 计算误差平方和(SumofSquaredErrors,SSE)用来衡量线性回归模型预测...

  bWLIE0wKp9lo   15天前   79   0   0 机器学习

二、用户模型类 2.1定义用户模型类 1.Django默认用户认证系统 Django自带用户认证系统 它处理用户账号、组、权限以及基于cookie的用户会话。 Django认证系统位置 django.contrib.auth包含认证框架的核心和默认的模型。 django.contrib.contenttypes是Django内容类型系统,它允许权限与你创建的模型关联。 Django认证系统同时处理认证和授权 认证:验证一个用户是否它声称的那个人,可用于账号登录。 授权:授权决定一个通过了认证的用户被允许做什么。 Django认证系统包含的内容 用户:用户模型类、用户认证...

  bWLIE0wKp9lo   15天前   88   0   0 PythondjangoWeb

1.linux时间介绍: linux时钟分为系统时钟和硬件时钟,系统时钟是指当前linuxkernel中的时钟,而硬件时钟则是主板上有电池供电的时钟,这个硬件时钟可以在bios里面进行设置,当Linux启动时,硬件时钟会去读取系统时钟的设置,然后系统时钟就会独立于硬件运作。 linux中的所有命令都是采用的系统时钟设置。在linux中,用于时钟查看和设置的命令主要有date、hwclock、和clock。其中,clock和hwclock用法相近,只用一个就行,只不过clock命令除了支持x86硬件体系外,还支持alpha硬件体系。 2.linux时间设置命令 2.1date date 显示...

  bWLIE0wKp9lo   15天前   77   0   0 Linux硬件

文心一言: H.264和H.265是两种不同的视频编码标准,它们在压缩质量和带宽需求方面有所不同。 H.264是一种高效的视频压缩标准,它的编码单位是宏块(macroblock),每个宏块的大小是固定的16x16像素。H.264的优点是压缩比高,可以减少视频文件的大小,同时保持较高的图像质量。但是,H.264也有一些缺点,例如在处理复杂场景时可能会出现马赛克效应。 H.265是H.264的后继标准,它采用了更先进的编码技术,如更细粒度的编码分割和更先进的运动估计算法。相比于H.264,H.265在压缩比和图像质量方面都有所提升。此外,H.265还可以更好地处理高分辨率视频和复杂场景,减少马赛...

  bWLIE0wKp9lo   29天前   40   0   0 HTML5

完整报错: TypeError:expectedstr,bytesoros.PathLikeobject,notNoneType 解决方法 检查下载的组件: 步骤1:完整的下载组件,包括bin文件的模型,配置文件和其他文件(尤其是tokenizer相关的文件) 步骤2:如果有名称不对的,改为与模型页面Filesandversions相同的名称

  bWLIE0wKp9lo   29天前   26   0   0 组件

1问题 对模型进行训练后,测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率,准确率往往是评估网络的一个重要指标。而用同一数据集训练神经网络,每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低,最高仅67%,那如何才能提高训练后的准确率呢? 2方法 模型的参数是随机的,所以导致每次训练出的准确率不一样。虽然每次训练得到的准确率不同,但是都在65%左右,准确率较低。参数优化、数据处理等方法可以提高其准确率,本文采用的方法是训练网络时训练多个epoch(周期)。 deftrain(dataloader,net,loss_fn,optimizer):net.train()forbat...

  bWLIE0wKp9lo   2024年04月19日   41   0   0 人工智能

词袋模型 1.基本概念 2.代码实现 1.基本概念 在对文本进行分类时,需要首先对文本进行向量会表示,常用到词袋模型。 词袋模型(Bow,BagofWords)不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重(与词在文本中出现的频率有关),类似于将所有词语装进一个袋子里,每个词都是独立的,不含语义信息。 生成文本的词袋模型分为三步: 分词(tokenizing) 统计词频(counting) 特征标准化(normalizing) 词集模型(SoW,SetofWords)与词带模型类似,唯一的不同是仅考虑词是否在文本中出现,而不考虑词频。多数时候一般使用词袋模型。...

  bWLIE0wKp9lo   2024年04月19日   47   0   0 Python

事件驱动模型是一种响应事件模型,事件驱动就是在持续事务管理的过程中,由当前时间点上出现的事件引发的调动可用资源执行相关任务,解决不断出现的问题,防止事务堆积的一种策略。 事件驱动程序设计:是一种程序设计方式 事件驱动模型的组成:事件收集器,事件发送器,事件处理器事件收集器:收集所有的时间事件发送器:将收集器收集到的时间分发到目标对象中,目标对象就是事件处理器所处的位置事件处理器负责事件的响应工作,往往要到实现阶段才完全确定 目标对象中的事件处理器的实现方法:事件发送器每传递过来一个请求,目标对象1、创建一个新的进程2、创建一个新的线程3、将其放入一个待处理事件的列表,使用非阻塞I/O方式调用...

  bWLIE0wKp9lo   2024年03月29日   46   0   0
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