FPGA基本学习记录

FPGA:现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array)

环境:

        编译软件:Quartus II 13.1

FPGA形成简单的门代码:

module LED ( a,b,out_and,out_or,out_not );  //模块  模块名 (入口参数);
    input a,b;                //讲输入参数进行定义
    output out_and,out_or,out_not;
    
    assign out_not  = ~a;  //非(not) ~;与(and)&;或(or)|
    assign out_and  = a&b;  //非(not) ~;与(and)&;或(or)|
    assign out_or   = a|b;  //非(not) ~;与(and)&;或(or)|  
endmodule   //结束这个模块

RTL:

 数值判断:

module LED ( equal,a,b );
    output equal; //声明输出信号equal
    input [1:0] a,b; //声明输入信号a,b
    assign equal =(a==b)?1:0 ;   //三目运算
    //如果a、b 两个输入信号相等,输出为1。否则为0*/

endmodule

调用多模块

module FPGA_TOP ( top_out,top_a,top_b ,top_c,top_d );
    output top_out; //声明输出信号equal
    input top_a,top_b,top_c,top_d; //声明输入信号a,b
    
    wire line_1;            //创建两个连接线,分别接入第一个模块与第二个模块之间,
    wire line_2;            //与第二个模块到第三个模块之间。
    
FPGAand FPGAand_u(          //实例化与门
.a(top_a),                  //与门的入口参数
.b(top_b),
.out_and(line_1)            //与门的输出参数
);

FPGAand FPGAand_u1(         //实例化第二个与门
.a(line_1),                 //与门的入口参数
.b(top_d),
.out_and(line_2)            //与门的输出参数
);

FPGAor FPGAor_u(            //实例化或门       
.a(line_2),                 //或门的入口参数
.b(top_c),
.out_or(top_out)            //或门的输出参数
);
    
endmodule
module FPGAor ( a,b,out_or );  //创建或门模块
    input a,b;
    output out_or;
    assign out_or =a|b;
endmodule
module FPGAand ( a,b,out_and );//创建与门模块
    input a,b;
    output out_and;
    assign out_and =a&b;
endmodule

其RTL:

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值