2021-09-04

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Verilog HDL 语言要素

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1.空白符
空格符 制表符 换行符 换页符
2. 注释符
与C语言完全一样
注释中不允许有中文
3.标识符
大小写是一样的
只允许字母、下划线 、数字、$,并且第一个字母必须是字母或下划线
4. 转移标识符
几乎不太用到
5.关键字
不允许被用户使用,作为命令或函数使用
ALWAYS 不是关键字,只是标识符
而always 是关键字
6.逻辑值
Verilog 逻辑状态有四种情况
0 低电平
1 高电平
x 不确定逻辑状态
z 高阻态
7.整数表示形式
半径八两 十六进制
4`b0001
32’b00000……1
8’b10000001
5’o35 五位八进制数35 11101
5. 实数表现形式
10.1 =2.5
与C语言类似

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
使用python中的pymsql完成如下:表结构与数据创建 1. 建立 `users` 表和 `orders` 表。 `users` 表有用户ID、用户名、年龄字段,(id,name,age) `orders` 表有订单ID、订单日期、订单金额,用户id字段。(id,order_date,amount,user_id) 2 两表的id作为主键,`orders` 表用户id为users的外键 3 插入数据 `users` (1, '张三', 18), (2, '李四', 20), (3, '王五', 22), (4, '赵六', 25), (5, '钱七', 28); `orders` (1, '2021-09-01', 500, 1), (2, '2021-09-02', 1000, 2), (3, '2021-09-03', 600, 3), (4, '2021-09-04', 800, 4), (5, '2021-09-05', 1500, 5), (6, '2021-09-06', 1200, 3), (7, '2021-09-07', 2000, 1), (8, '2021-09-08', 300, 2), (9, '2021-09-09', 700, 5), (10, '2021-09-10', 900, 4); 查询语句 1. 查询订单总金额 2. 查询所有用户的平均年龄,并将结果四舍五入保留两位小数。 3. 查询订单总数最多的用户的姓名和订单总数。 4. 查询所有不重复的年龄。 5. 查询订单日期在2021年9月1日至9月4日之间的订单总金额。 6. 查询年龄不大于25岁的用户的订单数量,并按照降序排序。 7. 查询订单总金额排名前3的用户的姓名和订单总金额。 8. 查询订单总金额最大的用户的姓名和订单总金额。 9. 查询订单总金额最小的用户的姓名和订单总金额。 10. 查询所有名字中含有“李”的用户,按照名字升序排序。 11. 查询所有年龄大于20岁的用户,按照年龄降序排序,并只显示前5条记录。 12. 查询每个用户的订单数量和订单总金额,并按照总金额降序排序。
06-03
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