covergroup是对coverage model的一种包装,每个covergroup可以包含: 1) sync event来触发采样, 2) 很多coverpoint, 3) cross coverpoint, 4) 可选的formal arguments, 5) 很多options. covergroup与class类似,也是需要new出来对象,本身定义的只是一个原型,covergroup可以被定义在 package,module,program,interface,checker或者cl

SV搭建testbench的关键概念:CRT(constraint random test),测试集的随机化. 由于对象class由数据和操作组成,所以对数据的随机化一般放在一个class内.(对环境或环境的配置也可以反映在配置参数的随机化上) 一个constraint包括两部分:rand/randc变量声明,constraint约束块.其中randc会在重复之前,周期性取值,constraint约束块中的变量至少有一个rand/randc 变量,constraint约束块必须在{}内,用:来表

SV中线程之间的通信可以让验证组件之间更好的传递transaction. SV对verilog建模方式的扩展:1) fork.....join 必须等到块内的所有线程都执行结束后,才能继续执行块后的语句.(所以使用的很少) 2) fork.....join_none 先执行块后的线程,而后再执行块内的线程.不会产生块后的线程必须等块内线程的情形. 3) fork.....join_any 只要块内的线程有一个执行结束,就执行块之后的线程. 需要说明一下,begin.....end之间的顺序操作,

Interface:SV中新定义的接口方式,用来简化接口连接,使用时注意在module或program之外定义interface,然后通过'include来添加进工程. interface  arb_if(input bit clk);              //clk信号,一般单独拿出来 logic [1:0]grant, request;       //只定义信号类型.类型在不同的modport中分别定义. logic rst; clocking cb @(posedge clk); 

SV中class的properties和methods默认都是public的,但是可以声明为local和protected. 一个properties声明为local类型的,则只在该class中的methods可以调用该变量.即使subclass也不可以调用. local interger i; 一个properties或者methods声明为protected,与local类似,但是在subclass中可见. extern protected virtual automatic task_na

Verilog-1995中规定的数据类型有:变量(reg), 线网(wire), 32位有符号数(integer), 64位无符号数(time), 浮点数(real). SV扩展了reg类型为logic,除了reg类型的功能外,可以用在连续赋值,门单元和模块所驱动.但是不能用在双向总线建模,不能有多点驱动. 其他数据类型:无符号双状态  bit, 有符号双状态32位   int, 有符号双状态8位     byte,                            //可以用内置函数  $

OOP:Object-Oriented Programming,有两点个人认为适合验证环境的搭建:1)Property(变量)和Method(function/task)的封装,其实是BFM模型更方便的应 用.2)继承(Inheritance)与合成(Composition)非常适合一个架构的搭建. 在SV中,类可以定义在program, module, package中,但是一般一个类或几个相关的类会单独写在一个文件中.最终在program中调用.而且在SV中,所有成员 默认都是public类

SV采用CRT的激励形式,而判断验证进度的标准也就是覆盖率(coverage). 覆盖率的两种指定形式:显式的,直接通过SV来指定出的,如SVA,covergroup. 隐式的,在验证过程中,随"register move"就可以由simulator得到的,如代码覆盖率等. 覆盖率类型:代码覆盖率---由仿真器直接提供,只能表示设计的冗余度,与spec关系不大.(toggle/expression/block) 功能覆盖率---与spec比较来发现,design是否行为正确,需要按ve

eclipse 版本: Version: 2019-06 (4.12.0)Build id: 20190614-1200 绿色:代码被执行过黄色:代码部分被执行过红色:代码没有被执行过 引用: https://blog.csdn.net/qq_19467623/article/details/78675823

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

SV中的structured procedure: 1)intial procedure,keyword只有initial:最开始被调用一次: 2)always procedure,keyword包括always,always_comb,always_latch,always_ff: 整个仿真时间一直被调用: 3)final procedure,keyword 只有final:最后被调用一次: 4)Task: 5)function: 其他的procedure contexts,包括:covera

整理 1.字符串 添加:set keyname value 查询:get keyname 拼接:append keyname value 删除:del keyname 添加多个: mset keyname1 value1 keyname2 value2 ... 对值进行+1操作:incr keyname 2.set: 添加:sadd keyname value 删除:srem keyname value 查询所有的值:smembers keyname 判断 who 是否是user集合的元素:si

UVM中的类包括:基类(base)------------uvm_void/uvm_object/uvm_transaction/uvm_root/uvm_phase/uvm_port_base 报告(reporting)--------uvm_report_object/uvm_report_handler/uvm_report_server/uvm_report_catcher Factory---------uvm_*_register/uvm_factory 配置(config)----

1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc) 采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro 为product定义个key product:,为每种数值定义ha

示例代码用Jedis编写. 1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc)  采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro.为product定义个key pro

前言 一些案例中有的同学说为什么不可以用string类型,string类型完全可以实现呀 我建议你看下我的专栏文章<Redis高级用法>,里面介绍了用hash类型的好处 商品维度计数 对商品喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数进行计数说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc)Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考http://red

概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.``` Redis 支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs 等. Redis 具备 LRU 淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高可用方案,同时还支持通过 Redis Cluster 实现的数据自动分片能力. Redis 的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说 Redis

准备 安装redis服务 点击查看Ubuntu中安装Redis. 安装依赖包 pip install redis 使用 import redis 创建连接 1.普通连接: conn = redis.Redis(host=') 2.连接池: conn_pool = redis.ConnectionPool(host=') conn = redis.Redis(connection_pool=conn_pool) String(字符串)操作 Redis 中的 String 在在内存中按照一个 nam

randomize中的变量只支持2-state的values,不支持4-states. randc类型的变量不能被约束在solve------before的语句中. constraint可以被定义在class外: class  C: rand int x: constraint protol:    //隐式的 extern constraint protol2:    //显式的 endclass constraint C::protol { x inside {-4, 5, 7}; } co

SV中的class通过new来创建实例,new函数可以传递多个参数: packet P1:  P1 = new:创建一个P1的对象: P2 = P1:P2也指向同一个对象: P2 = new P1:P2是P1的shadow copy,指针直接被copy. 对于参数化的class的new函数调用:new函数可以通过类操作符::来调用 class E#(type T = int) extends C: T x: function new(T x_init) super.new(); x=x_init

文章系列先介绍环境搭建 介绍redis操作和代码编写运行  这是典型的实战工程过程.那么我们为何要使用redis而不是常规的数据库比如 mysql呢? 因为KV内存数据库最大的优势所有数据全部存储在内存中,速度快,而且key-value的特点也决定了他良好的扩展性. 以下几点作为游戏服务器中的应用示例,更多的使用方法可以在实践中继续探索优化 1 数据库缓存 比如前一章节的用户数据,在mysql进行读写和redis上进行读写在大量并发访问的场景下,差别是很大的.Redis提供了较为丰富数据类型,使