APB验证平台搭建案例

这段代码是一个 UVM 验证平台的片段,用于测试 APB 总线。它包含了环境类、测试类和测试序列类,分别负责搭建测试环境、运行测试和产生测试激励。代码使用了随机化和约束来生成各种测试用例,并包含了数据校验功能。 apb_pkg 包含了具体的 APB 总线事务定义和 agent 实现。 该代码实现了单事务和 burst 事务的测试。 local:: 用于访问局部变量。

// 防止头文件重复包含
`ifndef APB_TESTS_SV
`define APB_TESTS_SV

// 导入 apb_pkg 包中的所有内容, apb_pkg 包含了 APB 总线相关的定义和类
import apb_pkg::*;

// 定义 APB 环境类,继承自 UVM 环境类
class apb_env extends uvm_env;
  // 定义 master agent 和 slave agent
  apb_master_agent mst;
  apb_slave_agent slv;
  // UVM 宏,用于生成一些常用的函数,例如 new() 和 build()
  `uvm_component_utils(apb_env)
  // 构造函数
  function new(string name, uvm_component parent);
    super.new(name, parent);
  endfunction
  // build 阶段函数,用于创建 master agent 和 slave agent
  function void build_phase(uvm_phase phase);
    super.build_phase(phase);
    mst = apb_master_agent::type_id::create("mst", this);
    slv = apb_slave_agent::type_id::create("slv", this);
  endfunction
endclass

// 定义 APB 基类测试类,继承自 UVM 测试类
class apb_base_test extends uvm_test;
  // 定义 APB 环境
  apb_env env;
  // UVM 宏,用于生成一些常用的函数
  `uvm_component_utils(apb_base_test)
  // 构造函数
  function new(string name, uvm_component parent);
    super.new(name, parent);
  endfunction
  // build 阶段函数,用于创建 APB 环境
  function void build_phase(uvm_phase phase);
    super.build_phase(phase);
    env = apb_env::type_id::create("env", this);
  endfunction
endclass

// 定义 APB 基类测试序列类,继承自 UVM 序列类,参数化 apb_transfer
class apb_base_test_sequence extends uvm_sequence #(apb_transfer);
  // 定义一个动态数组,用于存储内存数据
  bit[31:0] mem[bit[31:0]];
  // UVM 宏,用于生成一些常用的函数
  `uvm_object_utils(apb_base_test_sequence)
  // 构造函数
  function new(string name=""); 
    super.new(name);
  endfunction : new
  // 函数用于检查内存数据是否正确
  function bit check_mem_data(bit[31:0] addr, bit[31:0] data);
    if(mem.exists(addr)) begin // 检查地址是否存在于mem数组中
      if(data != mem[addr])</
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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