使用Verdi理解RTL design 接触到一些RTL代码,在阅读与深入理解的过程中的一些思考记录 协议与设计框图 认真反复阅读理解相关协议与设计框图,一个design的设计文档中,设计框图展示了这个设计的核心框架,包括协议的整体框架.作者的设计思路和design的组成结构等. 1.根据协议理解设计框图 2.根据设计框图理解module 3.根据设计框图初步追踪输入输出关键信号 理解Schematic及module间的关系 结合设计框图,使用Verdi的Schematic功能,整体理清各个mo

实际应用中遇到了一个python递归调用的问题,报错如下: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 网上找了一下,原来Python确实有递归次数限制,默认最大次数为1000 在正常的python里:   In [1]: sys.setrecursionlimit? Type: builtin_function_or_method Base Class: <type 'builtin_

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1686 分析:典型的KMP算法,统计字符串匹配的次数. 用Next数组压缩时间复杂度,要做一些修改. /*Oulipo Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5769 Accepted Submission(s): 2322 Proble

求模式串在主串中出现的次数Sample Input 3BAPCBAPCAZAAZAZAZAVERDIAVERDXIVYERDIANSample Output 130 #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; ; int next[N]; char S[N], T[N]; int slen, tlen; void getNext() { int j, k; j = ; k = -; next[] = -;

题目描述: 这是一道模板题. 给定一个字符串 A 和一个字符串 B ,求 B 在 A  中的出现次数.A 和 B中的字符均为英语大写字母. 求A 在 B 中出现了几次.(可重叠) 样例输入: 3 BAPC BAPC AZA AZAZAZA VERDI AVERDXIVYERDIAN 样例输出: 1 3 0 首先要知道什么是字符串hash(滚动哈希): 单哈希可以O(m)的时间计算长度为m的字符串的哈希值,但对于本题,总的时间复杂度没有改观.时间会爆. 这时我们就需要一个叫做滚动哈希的优化技巧.

Oulipo Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 22465    Accepted Submission(s): 8674 Problem Description The French author Georges Perec (1936–1982) once wrote a book, La disparition, w

487-3279 Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 309235   Accepted: 55223 Description Businesses like to have memorable telephone numbers. One way to make a telephone number memorable is to have it spell a memorable word or phras

The French author Georges Perec (1936–1982) once wrote a book, La disparition, without the letter 'e'. He was a member of the Oulipo group. A quote from the book: Tout avait Pair normal, mais tout s’affirmait faux. Tout avait Fair normal, d’abord, pu

今天在生产系统中查询产品时,莫名提示错误:maximum recursion depth exceeded while calling a Python object,根据错误日志提示,发现在查询产品时,系统会构造一个domain,查询所有库位的库存量.当仓库较多的时候,构造的这个domain比较长,然后解析这个domain的方法distribute_negate是递归调用,因为递归次数太多,所以就提示错误. 根据源码查看了生成domain的条件,这个部分不太好调整,所以后来直接找了个方法来增加

基础 本文档描述 Celery 中任务实例和 Canvas 使用的统一 “Calling API”. API 中定义了一个执行选项的标准集,以及三个方法: - apply_async(args[, kwargs[, ...]]) 发送任务消息 - delay(*args, **kwargs) 发送任务消息的简写,不支持执行选项 - calling(__call__) 直接调用任务对象,意味着任务不会被工作单元执行,而是在当前进程中执行(不会发送任务消息) Quick Cheat Sheet -

引用:http://blog.csdn.net/naclkcl9/article/details/5425936 1. verdi 加强了active anotation, active trace和trace this value的能力,并且引入了Temperal flow view.在trace X的时侯面对很多选项,推举的快速定位的方法是: 1) 找出来自于信号源的明显的错误,譬如(uninitialize,setup, hold time voilation, no drivers) •

After you understand how C-level extensibility works in Dreamweaver and its dependency on certain data types and functions, it’s useful to know how to build a library and call a function. The following example requires the following five files, locat

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Joanna-Yan/p/5395715.html 需求:想让用户扫描一个二维码就能下载APP,并统计被扫描次数. 两种实现方法: 1.一般我们用草料生成二维码,如果没有注册的话只能生成一个包含下载网址的静态码,没有统计功能,而且出了自己截图保存外,草料是不会保存你的二维码的. 如果注册草料后,可以选择生成活码.所谓活码,就是一个指向页面,然后通过这个指向页面,再到你的下载链接.这个指向页面内嵌了统计代码.你可以通过草料的统计功能,看

//StringTokenizer st1=new StringTokenizer("rirtirtjdlkfjlksadfoiyetryetretrejtlkjdsflkiuetuiojrelktjwlkeir","e");          // System.out.println(st1.countTokens()+"-----可以计算出现的次数");         System.out.println(st.countTokens()

Given a non-empty integer array, find the minimum number of moves required to make all array elements equal, where a move is incrementing a selected element by 1 or decrementing a selected element by 1. You may assume the array's length is at most 10

内部排序是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程,适合不太大的元素序列. 排序是计算机程序设计中的一种重要操作,其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序的序列.排序分为两类:内排序和外排序. 其中快速排序的是目前排序方法中被认为是最好的方法. 内部排序方法: 1.插入排序(直接插入排序): 2.快速排序: 3.选择排序(简单选择排序): 4.归并排序: 5.冒泡排序: 6.希尔排序(希尔排序是对直接插入排序方法的改进): 7.堆排序:   ——摘自百度百科 #if

一.题目:数字在排序数组中出现的次数 题目:统计一个数字在排序数组中出现的次数.例如输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3,由于3在这个数组中出现了4次,因此输出4. 二.解题思路 2.1 直接运用二分查找 既然输入的数组是排序的,那么我们很自然地就能想到用二分查找算法.在题目给出的例子中,我们可以先用二分查找算法找到一个3.由于3可能出现多次,因此我们找到的3的左右两边可能都有3,于是我们在找到的3的左右两边顺序扫描,分别找出第一个3和最后一个3.因为要查找的数字在长度为n的数

问题描述 编写一个程序,读入一组整数,这组整数是按照从小到大的顺序排列的,它们的个数N也是由用户输入的,最多不会超过20.然后程序将对这个数组进行统计,把出现次数最多的那个数组元素值打印出来.如果有两个元素值出现的次数相同,即并列第一,那么只打印比较小的那个值. 输入格式:第一行是一个整数N,N £ 20:接下来有N行,每一行表示一个整数,并且按照从小到大的顺序排列. 输出格式:输出只有一行,即出现次数最多的那个元素值.输入输出样例 样例输入 5100150150200250 样例输出 15

当用户连续登录失败次数过多时,Oracle会锁定该用户,“FAILED_LOGIN_ATTEMPTS”用于设置最大次数,超过该值则锁定该帐号. 要取消用户连续登录失败次数的限制可以按照以下方法操作: 1. 输入以下命令,查看“FAILED_LOGIN_ATTEMPTS”的值: SQL> select * from dba_profiles s where s.profile='DEFAULT' and resource_name='FAILED_LOGIN_ATTEMPTS'; 2. 输入以下命

f you are not familiar with MySQL stored procedures or want to review it as a refresher, you can follow the MySQL stored procedures tutorial. We will create two stored procedures for the demonstration in this tutorial. The first stored procedure gets

在ORACLE数据库应用调优中,一个SQL的执行次数/频率也是常常需要关注的,因为某个SQL执行太频繁,要么是由于应用设计有缺陷,需要在业务逻辑上做出优化处理,要么是业务特殊性所导致.如果执行频繁的SQL,往往容易遭遇一些并发性的问题. 那么如何查看ORACLE数据库某个SQL的执行频率/次数呢? 有哪些途径方法呢? 方法1: 通过查询V$SQLAREA或V$SQL的EXECUTIONS来查看SQL的执行次数,但是这个值的有效性需要结合FIRST_LOAD_TIME来判断.因为V$SQLAREA