类型匹配和等效的区别

在 SystemVerilog 中,matching types(匹配类型)和 equivalent types(等效类型)存在以下核心区别:

1. 定义维度不同

  • matching types:侧重从类型声明、结构关系角度判定,关注类型定义的“形式一致性”。
    • 例如:
      • 内置类型每次出现都与自身匹配(如 bit 类型自身匹配);
      • 同一作用域内通过 typedef 定义的类型与原类型匹配(typedef bit node;bitnode 是匹配类型);
      • 匿名类型(如匿名结构体)在相同声明作用域内的数据对象类型彼此匹配。
  • equivalent types:侧重从数据表示、内容角度判定,关注类型的“数值或结构等效性”。
    • 例如:
      • 打包结构体与内置整数类型,需总位数、状态(2 状态/4 状态)、符号完全一致才等效(如 typedef bit signed [7:0] BYTE;BYTEbyte 等效);
      • 解包固定大小数组需元素类型等效且数组大小相等才等效(如 bit [9:0] A [0:5];bit [1:10] B [6]; 若元素类型匹配、大小相等则等效)。

2. 包含关系与判定强度不同

  • matching types 是基础判定:满足 matching types 是进一步判定 equivalent types 的前提之一,但并非所有 matching types 都是 equivalent types
  • equivalent types 是更严格的等效
    • 例如,对于解包固定大小数组:
      • 若两个数组元素类型匹配,但数组大小不等,它们是 matching types,但因大小不等不满足 equivalent types 中“大小相等”的条件,故不是 equivalent types
    • 又如,对于打包结构体:
      • 若两个打包结构体总位数、状态、符号中有一项不同,即使类型声明上是 matching types,也不满足 equivalent types

简言之,matching types 关注类型定义的“形式匹配”,equivalent types 关注类型在数据表示或结构上的“实质等效”,后者判定条件更严格。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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