vh文件与v文件的区别

时间: 2023-09-23 18:06:48 浏览: 1153
### 回答1: VH文件是Verilog HDL文件,而V文件是Verilog文件的简写。VH文件包含Verilog硬件描述语言的代码以及其他一些元素,例如模块定义,端口声明和逻辑实现。V文件也包含类似的元素,但可能没有完全的VHDL文件所具有的详细精度和复杂度。通常,VH文件用于更复杂,详细的电路设计,而V文件则用于更简单的设计。 ### 回答2: vh文件和v文件都是用来描述硬件的硬件描述语言文件。 vh文件是Verilog HDL文件的扩展名,用来描述数字电路的行为和结构。vh文件里包含了模块的定义、输入输出端口的定义以及信号的声明。vh文件通常用于描述复杂的数字逻辑电路,比如处理器、FPGA等。vh文件一般使用Verilog语言编写。 v文件是Verilog文件的扩展名,也用于描述数字电路的行为和结构。v文件也包含了模块的定义、输入输出端口的定义以及信号的声明,与vh文件类似。不同之处在于,v文件通常用于描述简单的数字逻辑电路,比如计数器、寄存器等。v文件可以使用Verilog语言或者SystemVerilog语言编写。 总结来说,vh文件与v文件主要的区别在于使用的环境和描述的复杂程度。vh文件通常用于较为复杂的数字逻辑电路设计,而v文件通常用于简单的数字逻辑电路设计。 ### 回答3: VH文件和V文件都是Verilog硬件描述语言的文件,用于描述电子系统的硬件部分。它们在命名上的不同主要是出于历史原因。 VH文件是指Verilog HDL文件,其中的“HDL”代表硬件描述语言。“VH文件”这一术语主要出现在较旧的Verilog版本中,在较新的版本中已经不太常见。VH文件是一种文本文件,其中包含模块、电路、线路和其他硬件组件的描述。它们通常以.vh作为文件扩展名。 V文件是指Verilog文件,其中的“V”代表Verilog。这是目前更加常见和普遍的术语。V文件也是一种文本文件,用于描述电子系统的硬件部分,包括模块、线路和其他硬件组件。它们通常以.v作为文件扩展名。 因此,VH文件和V文件的主要区别在于命名上的不同,它们都是用于描述硬件的Verilog语言文件。无论是VH文件还是V文件,都可以用来编写硬件描述,从而实现电子系统的设计。
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class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

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