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

1.基本使用: 1) FUNC 0-9可以直接切换 FUNC A-F 需要+SHIF,切换方法为: FUNC->SHIFT->A-F 2) FORMAT->TIMING   连续按TIMING切换不同的设置模式:如:HDMI AUDIO/TXT/OutputMode等.在按↕键切换详细信息. 2) ↕,↔键切换功能 1.FUNC 0 返回并确认设置 2.FUNC C  (HDCP) HDCP Setting Exec. Mode: Enable (0-2) Disp. Mode: All

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今日(12 月 28 日),嘉御基金创始人.阿里巴巴(B2B)前 CEO 卫哲在第三届中国 B2B 电子商务大会上进行了"B2B 冬天里的春天"的主题分享.他提出中国 B2B 行业历史远超 B2C 电商,但始终没有迎来大爆发,很大因素是该行业的发展轨迹与实体经济发展规律相反,当经济萧条时反而 B2B 行业出现增长. 他还指出,B2B 是分蛋糕的行业而不是做蛋糕,平台切入垂直产业必须满足"拼"."聚"的能力,B2B2.0 是化学反应,金融属性是天生

在日常的 js 脚本语言开发过程中,在开发攻城狮进行日常的单元测试和测试攻城狮日常的测试过程中,js 代码的覆盖率是白盒测试的一个重要的考量标准.前些天,在无意中看到了一个 js 覆盖率测试统计工具 JSCoverage,这几天也偶尔会研究一下这个 js 脚本测试覆盖率工具的使用,并做了初步的尝试. 闲不多言,小二上码咯. JSCoverage 的官方下载链接网址为:http://siliconforks.com/jscoverage/download.html,进入网页后页面如下所示,选择系统

此文来自于:https://www.cnblogs.com/cnsdhzzl/p/7638883.html EclEmma的简介 一个优秀的开源软件测试工具 eclipse的一个插件 能够对由 Java 语言编写的程序进行覆盖测试 能够在工作平台中启动 直接对代码覆盖进行分析 覆盖结果将立即被汇总并在Java源代码编辑器中高亮显示 也可程序运行的结果生成详尽的覆盖测试报告 可以结合JUnit使用 工作原理:Class Instrumentation(把统计代码插入编译好的.class文件)  

概念 Jacoco:JaCoCo是一个开源的覆盖率工具,它针对的开发语言是java,其使用方法很灵活,可以嵌入到Ant.Maven中:可以作为Eclipse插件,可以使用其JavaAgent技术监控Java程序等等. 插桩:程序插桩,它是在保证被测程序原有逻辑完整性的基础上在程序中插入一些探针(又称为“探测仪”,本质上就是进行信息采集的代码段,可以是赋值语句或采集覆盖信息的函数调用),通过探针的执行并抛出程序运行的特征数据,通过对这些数据的分析,可以获得程序的控制流和数据流信息,进而得到逻辑覆盖

黑产监控中,需要尽可能做到尽可能少的误伤和尽可能准确地探测,可以选择“在FPR较低时的TPR加权平均值”作为平均指标. 根据混淆矩阵计算TPR(覆盖率)和FPR(打扰率): 覆盖率:TPR = TP /(TP + FN) 打扰率:FPR = FP /(FP + TN) TP.FN.FP.TN分别为真正例.假反例.假正例.真反例 通过设定不同的阈值,会有一系列TPR和FPR,就可以绘制出ROC曲线: 这里的评分指标,首先计算3个覆盖率TPR: TPR1:FPR=0.001时的TPR TPR2:FP

1)首先定义纯虚类Sv_object,主要实现下边两个function: 定义local static 变量nextobjectID; 虚方法 virtual function void copy(St_object that, CloneType clone_type = DEEP);在基类中复制都可以通过super.copy来迭代copy. 2)在Sv_object的基础上,实现对mailbox和event的封装.产生两个基类Sv_mailbox_wrapper与Sv_event_wrapp

混淆矩阵.准确率.召回率.ROC曲线.AUC 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗,13只兔子.结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现,只有主对角线上的预测结果是完全正确的.每一列的和为预测为该类的数量,每一行的和为实际该类的数量.在这个混淆矩阵中,实际有8只猫,但是系统将其中3只预测成了狗:对于6条狗,其中有1条被预测成了兔子,2条被预测成了猫

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让

​随着信息技术高速发展,移动互联几乎已成为了一种生活方式的代名词,在全民上网的数字热潮中,如何能最大程度保障产品服务的稳定性,提供良好的用户体验,是当前企业都需要思考和亟待解决的问题.App的应用性能稳定是良好用户体验中非常关键的一环,而现实情况却是应用崩溃.卡顿.加载缓慢.页面白屏等问题,频频出现在用户的真实体验之中,成为影响业务表现的直接杀手.为此,应用性能管理(APM)正在国内外蓬勃发展,被越来越多的企业所认可. 2020年,友盟+原移动分析U-App错误分析模块正式升级为U-APM应用性

本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

一.公司简介山东森普信息技术有限公司(以下简称森普软件)是一家专门致力于移动互联网产品.企业管理软件定制开发的技术型企业.公司总部设在全国五大软件园之一的济南齐鲁软件园.森普SimPro是由Simple+Professional组成,代表着公司一直秉承"森普,专业让管理更简单"的核心理念,致力于为广大的企业.政府客户提供操作简单.功能全面.技术专业的各种信息化产品及技术咨询服务.公司自2003年成立以来培养出了一支高素质,高水平,高专业,经验丰富的IT团队,并通过ISO9001认证(证

有关"数据统计"的一些概念 -- PV UV VV IP跳出率等 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 此文是本人工作中碰到的,随时记下来的零散概念,特此整理一下. 1.    什么是展现量.点击量.点击率 在百度推广后台可以看到消费.平均价格.点击.展现.点击率.千次展现费用等数据,这些数据是你全面评估推广效果.深入开展推广优化的基础. 在网民搜索查询时,如果您账户内符合网民搜索需求的关键词被触发,该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页,称之为关键词和创意的一次展现.

背景介绍 配合CppUTest单元测试框架,lcov提供了一套比较完整的工程工具来对UT覆盖率进行度量.但对有些团队来说,历史负担太重,大量的遗留代码没有相应的UT.在这种情况下,对新增代码进行覆盖率检查,可能对团队来说是一种可行性较强的措施.在此目标基础上,并提出如下需求: 1)利用现有的lcov资源: 2)可以对指定git cmmit提交的代码进行UT覆盖率检查: 3)可以指定需要UT覆盖率检查的软件模块.文件: 4)可以设置UT覆盖率阈值: 5)检查结果可视化展示,有良好的用户体验: 为实

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

挣值管理法中的PV.EV.AC.SV.CV.SPI.CPI这些英文简写相信把大家都搞得晕头转向的.在挣值管理法中,需要记忆理解的有三个参数:PV.AC.EV.     PV:计划值,在即定时间点前计划完成活动或WBS组件工作的预算成本.记忆技巧:PLaned,计划,Value,数值,简写是PV     AC:实际成本,在即定时间段内实比分完成工作发生的实际总成本.记忆技巧:Actual,实际的,cost,成本,简写是AC     EV:挣值,在即定时间段内实际完工工作的预算成本.记忆技巧:Ear

TCP重传率是对网络质量的一个体现,简单包装netstat -s的输出可以计算出TCP重传率.现成的脚本如下: #!/bin/bash export PATH='/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin' SHELLDIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" netstat -s -t