时序分析中的基本概念和术语 Basic concept and Terminology of Timing Analysis 原文标题及网址: [时序约束学习笔记1]Vivado入门与提高--第12讲 时序分析中的基本概念和术语-七夜浮生-电子技术应用-AET-北大中文核心期刊-最丰富的电子设计资源平台http://blog.chinaaet.com/yuwoo/p/5100017294 最近正在学习Vivado时序约束这块的东西,上周六Xilinx的官方培训老师讲了一天,听的是云里雾里的,发现…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11682.html 这篇文章还是翻译自raywenderlich,用Objective-C改写了代码.没有逐字翻译,如有错漏,请指出.原文地址在这里. 1 概述 MapKit是iOS提供的一个很便捷的API,旨在帮助我们快速开发地理位置相关的应用.在这篇博客中涉及的地方叫Honolulu,是美国的一个城市,中文名是檀香山,是美国夏威夷州首府和港口城市.我第一次听说檀香山应该是在历史书上,似乎跟孙中山先生相关,这里暂时按下…

<Xilinx约束学习笔记>为自己阅读 Xilinx 官方 UG903 文档后的学习笔记,大多数为翻译得来,方便大家学习. 1 约束方法学 1.1 组织约束文件 Xilinx 建议将时序约束和物理约束分开保存为两个不同的文件.甚至可以将针对某一个模块的约束单独保存在一个文件中. 1.1.1 综合和实现可以使用不同的约束文件 可以使用 USED_IN_SYNTHESIS 和 USED_IN_IMPLEMENTATION 属性指定约束文件是在综合或实现过程中使用. 注意:特别是IP.DCP这类使用…

Hadoop学习笔记(1) ——菜鸟入门 Hadoop是什么?先问一下百度吧: [百度百科]一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

转载:博主主页 博主的其他笔记汇总 : 学习数据结构与算法,学习笔记会持续更新: <恋上数据结构与算法> 学习Java虚拟机,学习笔记会持续更新: <Java虚拟机> 学习Java并发编程,学习笔记会持续更新: <Java并发编程> 学习Java设计模式,学习笔记会持续更新: <Java设计模式> 学习网络协议,学习笔记会持续更新: <网络协议> Java学习路线目录索引 一.Java基础 二. MySQL数据库 三.JDBC 四.JavaWeb…

2. 定义时钟 2.1 关于时钟 为了获得最佳精度路径覆盖信息,必须正确定义时钟. 时钟要定义在时钟树的根 pin 或 port 上,称为 source point. 时钟的边缘应该由周期和波形进行组合描述. 周期使用纳秒做为单位进行定义.它对应于波形重复的时间. 波形是一系列的上升沿和下降沿绝对时间列表,单位为纳秒,并且所有时间在一个时钟周期内.列表必须包含偶数个值.第一个值始终对应于第一个上升边缘.如果没有指定波形,波形的默认占空比为 50%,相移为 0. 2.1.1 传播时钟 周期和波形属…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

原文链接:http://jermmy.xyz/2017/08/25/2017-8-25-learn-tensorflow-shared-variables/ 本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope)…

一.数据块 数据块是在S7 CPU的存储器中定义的,用户可以定义多了数据块,但是CPU对数据块数量及数据总量是有限制的. 数据块与临时数据不同,当逻辑块执行结束或数据块关闭,数据块中的数据是会保留住的. 数据块分共享数据块.背景数据块.用户自定义数据块,下面分别介绍. 1.共享数据块(全局数据块) 其用于存储全局数据,所有逻辑块(OB.FC.FB)都可以访问共享数据块中的数据. 2.背景数据块(私有存储区) 其用做功能块(FB)的“存储器”.FB的参数和静态变量安排在它的背景数据块中.背景数据块…