HDLbits_Conditional

最新推荐文章于 2024-10-16 16:14:03 发布

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#fpga开发

本文探讨了如何在Python中使用for循环，特别关注了为何必须通过generate生成循环，并解释了不适用传统for的原因。

20220201

Reduction

for循环的使用

定义i为integer i

必须使用generate产生for循环

为什么不能使用？

确定要放弃本次机会？

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（1）D触发器verilog描述

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前言之前的文章《如何学习verilog，如何快速入门？》中提到了verilog学习，推荐了一个可以练习的网站：hdlbits网站，那自己也玩玩这个网站。这篇文章，是接着《verilog练习：hdlbits网站上的做题笔记（2）》写的！ 2.5 More Verilog Features 2.5.1 Conditional ternary operator（Conditional）找出四个数中最小值，提示的是五行代码！ module top_module ( input [7:0

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04-11

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一、问题描述在学习Verilog的过程中，使用Verilog进行状态机设计，验证书中的代码时，出现以下错误。 //FSM.v 代码 module FSM(clk,clr,out,start,step2,step3); input clk,clr,start,step2,step3; output[2:0] out;reg[2:0] out; reg[1:0] state,next_state; parameter state0=2'b00,state1=2'b01,state2=2'b11,state3=

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Verilog 有一个三元条件运算符（？：），很像 C：（条件？ if_true ： if_false）这可用于根据一行上的条件（多路复用器！）选择两个值之一，而无需在组合始终块中使用if-then。例子： (0 ? 3 : 5) // This is 5 because the condition is false. (sel ? b : a) // A 2-to-1 multiplexer between a and b selected by sel. alwa

HDLbits刷题记录之Conditional

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想我一个年纪渐长的老码农，竟然在这道题上花费了二十分钟。害，我一开始为啥写了个if else语句，结果把自己给绕进去了，这不是直接比较就可以吗，然后我部分答案是对的，只有少数不对，然后我思前想后，然后解决了问题。害，真是菜鸡本鸡。

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Verilog 有一个三元条件运算符 (?: )，与 C 非常相似：(condition?这可用于根据一行中的条件 (mux！) 选择两个值中的一个，而无需在组合 always 块中使用 if-then。示例：(0?3 : 5) // 这是 5，因为条件为假。(sel?b : a) // 由 sel 选择的 a 和 b 之间的 2 对 1 多路复用器。always @(posedge clk) // T 触发器。~q : q;always @(*) // 单输入 FSM 的状态转换逻辑。

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给定四个无符号数字，找到最小值。无符号数字可以与标准比较运算符（a < b）进行比较。使用条件运算符制作双向。）选择两个值中的一个，而无需在组合 always 块中使用 if-then。Verilog 有一个三元条件运算符（？您可能需要一些 wire vector 来获得中间结果。（条件 if_true ： if_false）电路，然后组合其中几个来创建一个 4 路。这可以用来根据一行上的。

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### 如何在图数据结构中添加条件边为了实现带有条件的边，在 LangGraph 中可以利用 `add_conditional_edges` 函数来完成这一操作。此函数允许定义从一个节点到另一个节点之间的转移不仅限于固定的路径，而是可以根据设定的具体逻辑或状态变化动态决定下一个访问的目标节点[^1]。当构建图时，如果希望某些连接具有灵活性——即依据不同情况导向不同的后续节点，则应考虑采用有条件限制的边缘而非简单的无条件链接[^2]。下面是一个具体的例子展示怎样通过 Python 实现这样的功能： ```python from langgraph.graph import Graph def node1(input_data: str) -> str: return f"Greetings, {input_data}" def node2(input_data: str) -> str: response = input(f"{input_data}, do you need assistance? (yes/no): ") return response.lower() def node3(input_data: str) -> str: return f"Assistance provided to {input_data}." def node4(input_data: str) -> str: return f"No further action required for {input_data}." graph = Graph() graph.add_node("greeting", node1) graph.add_node("ask_for_help", node2) graph.add_node("provide_assistance", node3) graph.add_node("no_action_needed", node4) # 添加常规边 graph.add_edge("greeting", "ask_for_help") # 使用 add_conditional_edges 方法添加条件边 conditions = { 'yes': ('ask_for_help', 'provide_assistance'), 'no': ('ask_for_help', 'no_action_needed') } for condition, (source, target) in conditions.items(): graph.add_conditional_edges(source=source, targets=[target], condition=lambda x: x == condition) graph.set_entry_point("greeting") graph.set_finish_points(["provide_assistance", "no_action_needed"]) app = graph.compile() result = app.invoke("User Name") print(result) ``` 在这个实例里，程序会先问候用户并询问是否需要帮助；根据用户的回答（假设输入为 yes 或 no），它会选择相应的处理流程继续执行下去。这里展示了如何基于实际场景需求灵活调整图内各部分间的关联方式[^3]。