FPGA设计者的5项基本功(转载)

本文阐述了FPGA设计者需掌握的五项基本技能:仿真、综合、时序分析、调试及验证,并介绍了这些技能对应的EDA工具,强调了HDL语言在FPGA设计中的重要性。

记得《佟林传》里,佟林练的基本功是“绕大树、解皮绳”,然后才练成了什么“鬼影随行、柳叶绵丝掌”。
在我看来,成为一名说得过去的FPGA设计者,需要练好5项基本功:仿真、综合、时序分析、调试、验证。
需要强调的一点是,以上基本功是针对FPGA设计者来说的,不是针对IC设计者的。对于IC设计,我不懂,所以不敢妄言.

对于FPGA设计者来说,练好这5项基本功,与用好相应的EDA工具是同一过程,对应关系如下:
1. 仿真:Modelsim, Quartus II(Simulator Tool)
2. 综合:Quartus II (Compiler Tool, RTL Viewer, Technology Map Viewer, Chip Planner)
3. 时序:Quartus II (TimeQuest Timing Analyzer, Technology Map Viewer, Chip Planner)
4. 调试:Quartus II (SignalTap II Logic Analyzer, Virtual JTAG, Assignment Editor)
5. 验证:Modelsim, Quartus II(Test Bench Template Writer)

  掌握HDL语言虽然不是FPGA设计的全部,但是HDL语言对FPGA设计的影响贯穿于整个FPGA设计流程中,与FPGA设计的5项基本功是相辅相成的。
对于FPGA设计者来说,用好“HDL语言的可综合子集”可以完成FPGA设计50%的工作——设计编码。
  练好仿真、综合、时序分析这3项基本功,对于学习“HDL语言的可综合子集”有如下帮助:
  1. 通过仿真,可以观察HDL语言在FPGA中的逻辑行为。
  2. 通过综合,可以观察HDL语言在FPGA中的物理实现形式。
  3. 通过时序分析,可以分析HDL语言在FPGA中的物理实现特性。
  对于FPGA设计者来说,用好“HDL语言的验证子集”,可以完成FPGA设计另外50%的工作——调试验证。
  1. 搭建验证环境,通过仿真的手段可以检验FPGA设计的正确性。
  2. 全面的仿真验证可以减少FPGA硬件调试的工作量。
  3. 把硬件调试与仿真验证方法结合起来,用调试解决仿真未验证的问题,用仿真保证已经解决的问题不在调试中再现,可以建立一个回归验证流程,有助于FPGA设计项目的维护。

  FPGA设计者的这5项基本功不是孤立的,必须结合使用,才能完成一个完整的FPGA设计流程。反过来说,通过完成一个完整的设计流程,才能最有效地练习 这5项基本功。对这5项基本功有了初步认识,就可以逐个深入学习一些,然后把学到的知识再次用于完整的设计流程。如此反复,就可以逐步提高设计水平。采用 这样的循序渐进、螺旋式上升的方法,只要通过培训入了门,就可以自学自练,自我提高。
  市面上出售的有关FPGA设计的书籍为了保证结构的完整性,对FPGA设计的每一个方面分开介绍,每一方面虽然深入,但是由于缺少其他相关方面的支持,读 者很难付诸实践,只有通读完全书才能对FPGA设计获得一个整体的认识。这样的书籍,作为工程培训指导书不行,可以作为某一个方面进阶的参考书。如何使用 现有的书籍进行自学,这是后话。
  对于新入职的员工来说,他们往往对FPGA的整体设计流程有了初步认识,5项基本功的某几个方面可能很扎实。但是由于某个或某几个方面能力的欠缺,限制了 他们独自完成整个设计流程的能力。入职培训的目的就是帮助他们掌握整体设计流程,培养自我获取信息的能力,通过几个设计流程来回的训练,形成自我促进、自 我发展的良性循环。在这一过程中,随着对工作涉及的知识的广度和深度的认识逐步清晰,新员工的自信心也会逐步增强,对个人的发展方向也会逐步明确,才能积 极主动地参与到工程项目中来。

转载于:https://www.cnblogs.com/lhfalex/archive/2012/04/23/2465928.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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