RESET_VECTOR

时间: 2023-12-05 16:05:16 浏览: 28
根据提供的两个引用,RESET_VECTOR是ARMv8处理器中的一个向量,用于在处理器重置时执行初始化代码。在ARMv8处理器中,有两种类型的重置:热复位和代码复位。在热复位过程中,处理器只是简单地重置一些寄存器和模块,并从重置向量地址读取复位向量,然后跳转到复位向量处执行。而在代码复位过程中,处理器会进行更多的初始化工作,例如关闭所有中断、清除缓存、配置内存管理单元(MMU)等,然后从重置向量地址读取重置向量,跳转到重置向量处执行初始化全局变量和堆栈、配置寄存器和模块等操作,最终启动操作系统或应用程序。
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module bubble_sort(clock, reset_n, input_vector, output_vector);input clock, reset_n;input [3:0] input_vector [9:0];output [3:0] output_vector [9:0];reg [3:0] temp;reg [3:0] temp_vector [9:0];always @(posedge clock or negedge reset_n)begin if(!reset_n) begin temp_vector <= 10'd0; // 初始化输出向量为 0 end else begin temp_vector <= input_vector; // 将输入向量复制到暂存向量中以进行排序 for(int i = 0; i < 9; i = i+1) begin for(int j = i+1; j < 10; j = j+1) begin if(temp_vector[i] > temp_vector[j]) begin temp = temp_vector[i]; temp_vector[i] = temp_vector[j]; temp_vector[j] = temp; end end end output_vector <= temp_vector; // 将排序后的向量赋值到输出向量中 endendendmodule 请给这段代码在quartus中写一个测试代码

// Test code for bubble_sort module module bubble_sort_test(); // Inputs reg clock = 0; reg reset_n = 0; reg [3:0] input_vector [9:0]; // Outputs wire [3:0] output_vector [9:0]; // Instantiate the DUT bubble_sort dut ( .clock(clock), .reset_n(reset_n), .input_vector(input_vector), .output_vector(output_vector) ); // Generate clock always #10 clock = ~clock; // Initialize input vector initial begin input_vector <= {4'b1100, 4'b0011, 4'b1010, 4'b0110, 4'b0101, 4'b1000, 4'b1111, 4'b0000, 4'b1101, 4'b0010}; #100 reset_n = 1; end // Wait a few clock cycles before checking the output initial #500 $finish; endmodule

library IEEE; use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; USE IEEE.STD_LOGIC_UNSIGNED.ALL; use IEEE.NUMERIC_STD.ALL; entity top_design is port( clk,rst,en : in std_logic; com: out std_logic_vector(3 downto 0); seg: out std_logic_vector(7 downto 0) ); end top_design; architecture Behavioral of top_design is component counter is port( bclk,rst,en : in std_logic; dcnt: out std_logic_vector(3 downto 0); add:out std_logic ); end component; component decoder is port( A : in std_logic_vector(2 downto 0); din:in std_logic_vector(15 downto 0); com:out std_logic_vector(3 downto 0); seg : out std_logic_vector(7 downto 0) ); end component; component gen_div is port ( clk:in std_logic;--输入时钟 bclk:out std_logic;--分频输出 rst:in std_logic--复位信号 ); end component; component A is Port ( bclk: in std_logic; A:out std_logic_vector(2 downto 0) ); end component; signal n1,n2,n3,n4: std_logic; signal bclk_signal:std_logic; signal x:std_logic_vector(2 downto 0):="000"; signal dout:std_logic_vector(15 downto 0):="0000000000000000"; begin u0 : counter port map(bclk_signal,rst,en,dout(3 downto 0),n1); u1 : counter port map(n1,rst,en,dout(7 downto 4),n2); u2 : counter port map(n2,rst,en,dout(11 downto 8),n3); u3 : counter port map(n3,rst,en,dout(15 downto 12),n4); u4 : decoder port map(x,dout,com,seg); u5 : gen_div port map( clk => clk, bclk => bclk_signal, rst => rst ); u6 :A port map(bclk_signal,x(2 downto 0)); end Behavioral;给这个文件写一个测试代码

以下是一个简单的测试代码,可以测试你的设计是否按照预期工作: library IEEE; use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; use IEEE.NUMERIC_STD.ALL; entity top_design_tb is end top_design_tb; architecture Behavioral of top_design_tb is component top_design is port( clk,rst,en : in std_logic; com: out std_logic_vector(3 downto 0); seg: out std_logic_vector(7 downto 0) ); end component; signal clk, rst, en : std_logic := '0'; signal com : std_logic_vector(3 downto 0); signal seg : std_logic_vector(7 downto 0); begin uut: top_design port map ( clk => clk, rst => rst, en => en, com => com, seg => seg ); clk_process: process begin clk <= '0'; wait for 10 ns; clk <= '1'; wait for 10 ns; end process; reset_process: process begin rst <= '1'; wait for 10 ns; rst <= '0'; wait for 100 ns; end process; enable_process: process begin en <= '1'; wait for 100 ns; en <= '0'; wait for 50 ns; en <= '1'; wait for 100 ns; en <= '0'; wait for 50 ns; en <= '1'; wait for 100 ns; en <= '0'; wait; end process; end Behavioral;

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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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