cycles = [[row.flat[0] for row in line] for line in mat_db[0][0][0][0]] 是什么意思

时间: 2024-01-05 11:02:03 浏览: 27
这行代码是用来将一个四维数组 `mat_db` 中第一个元素的第一个子元素的第一个子元素的每个二维数组的第一列提取出来,组成一个新的二维数组 `cycles`。其中 `row.flat[0]` 是用来取每个二维数组的第一列的第一个元素,`line` 是对 `mat_db[0][0][0][0]` 中每个二维数组的遍历,最终得到的是一个由每个二维数组的第一列的第一个元素组成的二维数组。
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DRAM TXSR value for frequency copy 0 in cycles是什么意思,详细解释下

DRAM TXSR value for frequency copy 0 in cycles是指在DRAM控制器中,用于定义在频率复制0时的DRAM存储器传输延迟。具体来说,TXSR(Texit Self-Refresh)是指当DRAM从自刷新模式(Self-Refresh)中退出时,需要等待的时间。在这段时间内,DRAM存储器必须稳定并准备好进行读写操作。 TXSR值以时钟周期(cycles)为单位表示,它取决于DRAM的特性和操作频率。当频率复制为0时,表示复制时钟频率为DRAM规格中的最低频率。因此,DRAM TXSR value for frequency copy 0 in cycles是指在最低频率下,DRAM存储器从自刷新模式退出所需的延迟时间。 这个值对于系统设计和配置非常重要,因为它影响到DRAM控制器在读写操作之间的稳定性。较低的TXSR值可以提高系统性能,但需要确保DRAM存储器能够在要求的时间内稳定并进行操作。因此,在配置系统时,需要根据DRAM规格表中提供的建议值来选择适当的TXSR值。

ask lvc_apb_master_driver::do_write(lvc_apb_transfer t); `uvm_info(get_type_name(), "do_write ...", UVM_HIGH) @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.paddr <= t.addr; vif.cb_mst.pwrite <= 1; vif.cb_mst.psel <= 1; vif.cb_mst.penable <= 0; vif.cb_mst.pwdata <= t.data; @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.penable <= 1; #10ps; wait(vif.pready === 1); #1ps; if(vif.pslverr === 1) begin t.trans_status = ERROR; if(cfg.master_pslverr_status_severity == UVM_ERROR) `uvm_error(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") else `uvm_warning(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") end else begin t.trans_status = OK; end repeat(t.idle_cycles) this.do_idle(); endtask: do_write

这段代码是一个 APB 总线驱动器的写操作,其中 `t` 是一个包含地址和数据等信息的传输结构体。具体操作如下: 1. 首先打印一条消息,说明正在进行写操作; 2. 等待 CB(Conduit Bundle)Master 的一个时钟周期; 3. 将传输结构体中的地址和数据写入 CB Master 中对应的寄存器中; 4. 设置 CB Master 的状态,表明有传输要进行,同时写信号被拉高; 5. 等待一个时钟周期,让 CB Master 的状态稳定; 6. 将 CB Master 的有效使能信号 `penable` 置为 1,表示传输开始; 7. 等待传输完成,即 CB Slave 的 `pready` 信号被置为 1; 8. 等待一个时钟周期,以保证 CB Slave 的状态稳定; 9. 判断传输是否成功,如果 `pslverr` 信号被置为 1,说明出现了传输错误,将传输结构体的状态设置为 ERROR; 10. 如果传输正常,则将传输结构体的状态设置为 OK; 11. 根据传输结构体中给定的空闲周期数,执行 `do_idle()` 函数,等待总线空闲。

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# 考虑增加某个计数,会不会提高socre import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # from sklearn.metrics import mean_squared_error file_soft = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/soft_event_ftc.xlsx" file_hard = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_event_ftc.xlsx" file_hard_cache = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_cahce_event_ftc.xlsx" pd_data_soft = pd.read_excel(file_soft,index_col=0) pd_data_hard = pd.read_excel(file_hard,index_col=0) pd_data_hard_cache = pd.read_excel(file_hard_cache,index_col=0) pd_y = pd_data_hard_cache['cores-power'] not_selected_event = ['branch-misses','bus-cycles','cache-misses','instructions', 'ref-cycles','L1-dcache-load-misses', 'L1-dcache-stores','L1-icache-load-misses', 'LLC-load-misses','LLC-store-misses','LLC-stores', 'branch-load-misses','dTLB-load-misses','dTLB-loads', 'dTLB-store-misses','dTLB-stores','iTLB-load-misses', 'iTLB-loads','node-load-misses','node-loads','node-store-misses', 'node-stores','alignment-faults','bpf-output','cgroup-switches', 'cpu-migrations','dummy','emulation-faults','major-faults','minor-faults', 'page-faults','task-clock',] count =0 pd_x = pd.concat([pd_data_hard,pd_data_hard_cache,pd_data_soft],axis=1,join='outer') for i in not_selected_event: count = count+1 pd_x =pd.concat(pd_x[i],pd_x[['cpu-clock','context-switches', 'branch-instructions','cpu-cycles','cache-references', 'L1-dcache-loads','LLC-loads','branch-loads']],axis=1,join='outer') model = LinearRegression().fit(pd_x, pd_y) # print(model.score(pd_x,pd_y)) #R2 score y_pred = model.predict(pd_x) # plt.plot(y_pred) # plt.plot(pd_y) mse = mean_squared_error(pd_y, y_pred) print(count,i,model.score(pd_x,pd_y), mse,'\n') woatis wring

Value* ApplyOneValue(int flag = 1)//flag:0代表在hashmap外部申请,1代表在hashmap内部申请 { Value *vl = NULL; if (node_list_head_) { if (value_status_.free_num_ > 1) { ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } else { ValueNode* tmp_node = new ValueNode[kDefaultAddSize]; ValueNode* cur_node = tmp_node; if (!tmp_node) { return NULL; } vec_memptr_.push_back(tmp_node); for (uint32_t i = 1; i< kDefaultAddSize; i++) { cur_node->value_.node_ptr_ = (void*)cur_node; cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } value_status_.free_num_ += kDefaultAddSize; value_status_.total_size_ += kDefaultAddSize; node_list_head_->next_node_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; node_list_tail_->value_.node_ptr_ = (void*)node_list_tail_; ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } } if(NULL != vl) { //reverse start; if(rphead && ::is_open_reverse) { rphead->CdrRaw.ncdrid = cdrgetid(rphead->lcoreid); //创建父cdrid; rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles = rphead->tstart.tm_cycles; rphead->CdrRaw.cdrstat = PACKET_BEGIN; rphead->btCurStaus = PACKET_BEGIN; pubSendPkt((void*)rphead); //存储父cdr信息; vl->SetReverse(rphead->CdrRaw.ncdrid, rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles); } //返回; return vl; } return NULL; }代码意思

//XW_crc_p.v pragma protect begin module DW_crc_p( data_in, crc_in, crc_ok, crc_out ); parameter integer data_width = 16; parameter integer poly_size = 16; parameter integer crc_cfg = 7; parameter integer bit_order = 3; parameter integer poly_coef0 = 4129; parameter integer poly_coef1 = 0; parameter integer poly_coef2 = 0; parameter integer poly_coef3 = 0; input [data_width-1:0] data_in; input [poly_size-1:0] crc_in; output crc_ok; output [poly_size-1:0] crc_out; define DW_max_data_crc_1 (data_width>poly_size?data_width:poly_size) wire [poly_size-1:0] crc_in_inv; wire [poly_size-1:0] crc_reg; wire [poly_size-1:0] crc_out_inv; wire [poly_size-1:0] crc_chk_crc_in; reg [poly_size-1:0] crc_inv_alt; reg [poly_size-1:0] crc_polynomial; include "bit_order_crc_function.inc" include "bit_order_data_function.inc" include "calculate_crc_w_in_function.inc" include "calculate_crc_function.inc" include "calculate_crc_crc_function.inc" generate //begin genvar bit_idx; reg [63:0] crc_polynomial64; reg [15:0] coef0; reg [15:0] coef1; reg [15:0] coef2; reg [15:0] coef3; assign coef0= poly_coef0; assign coef0= poly_coef1; assign coef0= poly_coef2; assign coef0= poly_coef3; assign crc_polynomial64 = {coef3, coef2, coef1, coef0}; assign crc_pollynomial = crc_polynomial64[poly_size-1:0]; case(crc_cfg/2) 0: assign crc_inv_alt = {poly_size{1'b0}}; 1: for(bit_idx = 0; bit_idx<poly_sizel bit_idx=bit_idx+1) assign crc_inv_alt[bit_idx] = (bit_idx % 2)? 1'b0:1'b1; 2: for(bit_idx=0; bit_idx<poly_size; bit_idx=bit_idx+1) assign crc_inv_alt[bit_idx] = (bit_idx % 2)?1'b1:1'b0; 3: assign crc_inv_alt = { poly_size{1'b1}}; endcase endgenerate assign crc_in_inv = bit_order_crc(crc_in) ^ crc_inv_alt; assign crc_reg = calculate_crc(bit_order_data(data_in)); assign crc_out_inv = crc_reg; assign crc_out = bit_order_crc(crc_out_inv)^ crc_inv_alt; assign crc_chk_crc_in = calculate_crc_crc(crc_reg, crc_in_inv); assign crc_ok = (crc_chk_crc_in ==0); undef DW_max_data_crc_1 endmodule pragma protect end can you write a testbench for this piece of CRC verilog code so that this verilog file and the testbench can be used togerther by vcs to verify the correctness of this verilog file?

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