​本文转自:自己的微信公众号<集成电路设计及EDA教程> <PT教程 - 应用系列 - ECO修复Timing(理论+实践+脚本分享)> 这篇推文讲一下数字IC设计中的post mask ECO和premask ECO,并讲解一下在ICC中Apply ECO的流程. 理论: 前面介绍了在ICC中Apply ECO的方法与流程,但是ICC并非Timing Signoff的一个工具,在ICC中做完布局布线之后,需要到PT中做STA,在Formaliry中做形式验证等等,如果存在违反需要

1,  pt fix 后生成的 icctcl,回到 icc source 后,如果需要eco_route,建议先关掉 timing_driven,因为 icc 与 pt 看到的 timing 情况一般都有 mismatch,所以如果开了 timing_driven,可能在 icc eco_route 后,在 pt 中看到新的 violation.关闭 timing_driven 方法: set_route_zrt_detail_options  -timing_driven false rout

前言 这个程序陆陆续续开发了几天,正好我在学Python,就一边做一边学,倒是学到不少东西. 不得不说python是快速开发的好工具. 程序做了一些改进,这两天又忙着毕设,现在才想起来发到博客上.想想回头github也要启用起来,不能继续荒废了…… 如果嫌运行python程序不方便的话,可以直接使用exe可执行文件版本. exe发布器在这里:使用pyInstaller发布PathMerge的exe版本(py转换成exe) 废话不多说,我介绍一下这个工具. 应用场景 在日常使用中,我们往往需要把一

字符串 字符串是一个序列,可以用方括号操作符来访问字符串中的单独字符 fruit = 'banana' letter = fruit[1] 方括号中的表达式称为下标 下标从0 开始 任何表达式,包括变量和操作符 都可以做为下标 len len是一个内置函数,可以返回字符串的个数 friut = 'banana' print len(friut) 使用for循环进行遍历 index = 0 while index<len(fruit): letter = fruit[index] print in

尽管GNU/Linux并非无所不能,但确实能在很多时候提供免费.开放的解决方案.这两天我想做一个简谱,在网上搜索乐谱排版软件,发现了基于GPL协议的Lilypond软件.只不过Lilypond是用来做五线谱的.幸好,又找到剑桥大学 Silas S. Brown 编写的一个 jianpu-ly.py 脚本,通过调用Lilypond能够最终生成简谱.关于它的详细介绍请看这里. 该脚本支持的简谱语法规则如下: 音阶:1 2 3 4 5 6 7 1' 空拍:0 升.降音:#1 b2 低两个八度.低八度.

一. 装饰器 装饰器就是闭包函数的一种应用场景 什么是闭包函数?我们再来回忆一下: 闭包函数: 定义在函数内部的函数,并且该函数包含对外部函数作用域(强调:对全局作用域名字的引用不算闭包)名字的引用,该函数称为闭包函数 说到作用域我们再回忆下: 作用域: 全局范围:内置+全局 全局有效,全局存活 局部范围:局部 局部有效,局部存活 作用域关系是在函数定义阶段就规定死,与调用位置无关, 也就是说,无论函数在哪儿调用,都必须回到当初定义函数时的位置找作用域关系 一 .为何要用装饰器 #开放封闭原则:

python全栈开发-Day10 装饰器(闭合函数的应用场)   一. 装饰器 装饰器就是闭包函数的一种应用场景 什么是闭包函数?我们再来回忆一下: 闭包函数: 定义在函数内部的函数,并且该函数包含对外部函数作用域(强调:对全局作用域名字的引用不算闭包)名字的引用,该函数称为闭包函数 说到作用域我们再回忆下: 作用域: 全局范围:内置+全局 全局有效,全局存活 局部范围:局部 局部有效,局部存活 作用域关系是在函数定义阶段就规定死,与调用位置无关, 也就是说,无论函数在哪儿调用,都必须回到当初定

一:函数的定义 1)函数的简单使用,无参函数 def f1(): # 定义函数指定函数名 print("hello") # 指定功能 f1() # 调用函数,才能执行函数体里面的功能 语法结构 def 函数名(参数1,参数2.....): ''' 函数的文档注释 ;:param 参数1:参数1的作用 ;:param 参数2:参数2的作用 ;:return 返回值的描述 ''' 代码1 代码2 ..... return 返回值 2)函数传参 x = y = def max(x,y): i

abs(-230) #取绝对值 all([0,1,-5]) #如果参数里面的所有值都为真就返回真,否则返回假 any([0,1,-5]) #如果参数里面有一个值为真则返回真,否则返回假 ascii([1,2,'fds','浮点数'])#将参数变成字符串 bin(8) #十进制转二进制 hex(255) #转十六进制 oct(4) #转八进制 bool(2) #判断参数真假 a = bytes("abcde",encoding="utf-8") #将字符串转换成二进制

抽象类,接口类,封装,property,classmetod,statimethod(类方法,静态方法) 一丶抽象类和接口类 接口类(不崇尚用) 接口类:是规范子类的一个模板,只要接口类中定义的,就应该在子类中实现 接口类不能被实例化,只能被继承 支持多继承,父类不实现 python 本身支持多继承,没有接口专用的语法.但是得知道接口的概念 例子: class Alipay: ''' 支付宝支付 ''' def pay(self,money): print('支付宝支付了%s元'%money)

一.装饰器: 装饰器,器在这里的意思是函数,也就是装饰函数.作用是给其他函数添加新功能,它可以不改变原有的函数,原来的函数和原来一模一样,什么都不需要改变,只需要在函数外部加上调用哪个装饰器就可以了,装饰器的作用就是不改变原来函数的调用方式,不改变原来函数的代码,给它增加了一个新功能.但是不改变函数,给它增加新功能,那是不可能的,装饰器只不过是偷偷改变了原来的函数而已,而原来的函数不知不觉. 学习装饰器前的知识储备: 1.函数即变量,在python里面函数就是一个变量,函数名就是变量名,函数名里

组件对象模型 COM 的 Python 调用 关于COM的基本概念,可参考组件对象模型 COM的内容,下面主要介绍两种使用 Python 调用 COM 组件的方法. 1 使用 win32com 1.1 环境搭建 首先需要搭建Python的环境,需要安装win32com包,前往下载对应版本的安装包. Note: 值得注意的是,若COM组件是32位的,则需要下载32位的Python和包,64位则下载64位对应包. 1.2 导出中间层py文件 在确保COM组件注册的情况下,需要使用win32com提供

Pyramid, Django, 和 Flask都是优秀的框架,为项目选择其中的哪一个都是伤脑筋的事.我们将会用三种框架实现相同功能的应用来更容易的对比三者.也可以直接跳到框架实战(Frameworks in Action)章节查看代码(code). 1 简介 世界上可选的基于Python的web框架有很多.Django, Flask, Pyramid, Tornado, Bottle, Diesel, Pecan, Falcon等等,都在争取开发者支持.作为一开发者从一堆选择中筛选出一个来完成

RNN 的 BP —— Back Propagation Through Time. 参考:零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.知乎. 1 def backward(self, sensitivity_array, activator): ''' 实现BPTT算法 ''' self.calc_delta(sensitivity_array, activator) self.calc_gradient() def calc_delta(self, sensitivity_array, ac

作为一个后端设计者,所需要掌握的技能其实就是熟练的利用工具,为自己服务. 需要的知识是什么?说的简单点,就是如何把设计的PPA搞上去. 说的复杂点,那就得从PPA需要注意的每个点去一一剖析.这个就太需要篇幅了.我也不想展开去说. 我们就先拿floorplan来做个例子简单说一下.floorplan是整个设计的起点,好比建房子的地基一样,好的地基才会造出牢固的房子. 不好的地基,估计没建几层就跨了. 经常会听到小伙伴在place的时候cell放不下去,timing很差,很多时候都和floorpla

file文件自己去拷贝(这里不提供) custom_settings.py import os BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) 获取到根路径 MODE = 'agent' SSH_USERNAME = 'root' SSH_PASSWORD = ' SHH_PORT = 22 DEBUG = True #代码调试,如果为True就会读取file中文件的内容,如果不是会执行linux命令 P

dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor,Compose,Normalize import torchvision import config def mnist_dataset(train): func = torch

网页排名算法PageRank PageRank,网页排名,又叫做网页级别.是一种利用网页之间的超链接数据进行计算的方法.它是由Google的两位创始人提出的. 对于用户而言,网页排名一般是比较主观的,但也存在一些方法可以给出较为客观的排名,PageRank就是其中一种.它衡量的是网页之间的相对重要性,把每一个网页当成一个图结点,网页之间的超链接当成是结点之间的边,根据结点之间的链接关系来进行计算的,核心思想是一个网页被链接的次数越多,那么它就越受关注. 1.简单PR模型 假设有这样几个网页的图,

Timing path:从register clock/input port开始,经过一些combinational logic,终止在register data/output port. PT以path grouping为单位来分析和报告timing. DC,每个path group可以指定一个weight,来尽力做design optimizaiton,但是这个weight在PT中并没有用. 每个create clock命令都会生成一个对应的path group. PT中还有自己的defau

[转]python普通继承方式和super继承方式 原文出自:http://www.360doc.com/content/13/0306/15/9934052_269664772.shtml 原文的错误,已经被我修改掉了. 普通继承: class FooParent(object): def __init__(self): self.parent='Im the parent.' print 'Parent' def bar(self, message): print message, 'fro