这行代码的意思是——reg [15:0] data_out; reg[7:0] delay_pipeline1= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline2= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline3= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline4= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline5= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline6= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline7= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline8= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline9= 8'b0 ;

时间: 2024-03-11 11:44:06 浏览: 23
这行代码定义了一些寄存器变量。具体来说,代码定义了以下变量: - `reg [15:0] data_out;` 定义了一个 16 位的寄存器 `data_out`,用于存储输出数据。 - `reg[7:0] delay_pipeline1= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline1`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline2= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline2`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline3= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline3`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline4= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline4`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline5= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline5`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline6= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline6`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline7= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline7`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline8= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline8`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 - `reg[7:0] delay_pipeline9= 8'b0 ;` 定义了一个 8 位的寄存器 `delay_pipeline9`,用于实现一个级联延时线路,初始值为 0。 其中 `delay_pipeline1` 到 `delay_pipeline9` 是用于实现级联延时线路的寄存器变量,这种延时线路可以用于调节时序电路的时序,例如 FPGA 中的时钟控制电路。

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这段代码设计了一个怎样的滤波器reg [15:0] data_out; reg[7:0] delay_pipeline1= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline2= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline3= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline4= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline5= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline6= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline7= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline8= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline9= 8'b0 ; always@(posedge clk_sample) begin delay_pipeline1 <= ad_data ; delay_pipeline2 <= delay_pipeline1 ; delay_pipeline3 <= delay_pipeline2 ; delay_pipeline4 <= delay_pipeline3 ; delay_pipeline5 <= delay_pipeline4 ; delay_pipeline6 <= delay_pipeline5 ; delay_pipeline7 <= delay_pipeline6 ; delay_pipeline8 <=delay_pipeline7 ; delay_pipeline9<= delay_pipeline8 ; end wire[7:0] coeff1 = 8'd7; wire[7:0] coeff2 = 8'd5; wire[7:0] coeff3 = 8'd51; wire[7:0] coeff4 = 8'd135; wire[7:0] coeff5 = 8'd179; wire[7:0] coeff6 = 8'd135; wire[7:0] coeff7 = 8'd51; wire[7:0] coeff8 = 8'd5; wire[7:0] coeff9 = 8'd7; reg signed [16:0] multi_data1=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data2=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data3=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data4=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data5=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data6=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data7=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data8=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data9=17'b0 ; always@(posedge clk_sample) begin multi_data1 <= delay_pipeline1*coeff1 ; multi_data2 <= delay_pipeline2*coeff2 ; multi_data3 <= delay_pipeline3*coeff3 ; multi_data4 <= delay_pipeline4*coeff4 ; multi_data5 <= delay_pipeline5*coeff5 ; multi_data6 <= delay_pipeline6*coeff6 ; multi_data7 <= delay_pipeline7*coeff7; multi_data8 <= delay_pipeline8*coeff8; multi_data9 <= delay_pipeline9*coeff9 ; data_out <= multi_data1 + multi_data2 + multi_data3 + multi_data4 +multi_data5 + multi_data6 + multi_data7 + multi_data8 + multi_data9 ; end ila_0 ila_1( .clk(clk), .probe0(ad_clk), .probe1(data_out), .probe2(ad_data) ); endmodule

解释一下这段代码module top( input clk, output ad_clk, (* MARK_DEBUG = "TRUE") input [7:0] ad_data ); parameter DIVIDER = 16; reg [3:0] cout = 4'b0000; reg clk_sample=1'b0; //reg [7:0] last; //reg [7:0] data; always @(posedge clk) begin if (cout == DIVIDER - 1) begin cout <= 4'b0000; clk_sample <= ~clk_sample; // 反转时钟信号 end else begin cout <= cout + 1; end end assign ad_clk=~clk_sample; reg [15:0] data_out; reg[7:0] delay_pipeline1= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline2= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline3= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline4= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline5= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline6= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline7= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline8= 8'b0 ; reg[7:0] delay_pipeline9= 8'b0 ; always@(posedge clk_sample) begin delay_pipeline1 <= ad_data ; delay_pipeline2 <= delay_pipeline1 ; delay_pipeline3 <= delay_pipeline2 ; delay_pipeline4 <= delay_pipeline3 ; delay_pipeline5 <= delay_pipeline4 ; delay_pipeline6 <= delay_pipeline5 ; delay_pipeline7 <= delay_pipeline6 ; delay_pipeline8 <=delay_pipeline7 ; delay_pipeline9<= delay_pipeline8 ; end wire[7:0] coeff1 = 8'd7; wire[7:0] coeff2 = 8'd5; wire[7:0] coeff3 = 8'd51; wire[7:0] coeff4 = 8'd135; wire[7:0] coeff5 = 8'd179; wire[7:0] coeff6 = 8'd135; wire[7:0] coeff7 = 8'd51; wire[7:0] coeff8 = 8'd5; wire[7:0] coeff9 = 8'd7; reg signed [16:0] multi_data1=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data2=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data3=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data4=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data5=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data6=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data7=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data8=17'b0 ; reg signed [16:0] multi_data9=17'b0 ; //x(n) * h(n-k) always@(posedge clk_sample) begin multi_data1 <= delay_pipeline1coeff1 ; multi_data2 <= delay_pipeline2coeff2 ; multi_data3 <= delay_pipeline3coeff3 ; multi_data4 <= delay_pipeline4coeff4 ; multi_data5 <= delay_pipeline5coeff5 ; multi_data6 <= delay_pipeline6coeff6 ; multi_data7 <= delay_pipeline7coeff7; multi_data8 <= delay_pipeline8coeff8; multi_data9 <= delay_pipeline9coeff9 ; data_out <= multi_data1 + multi_data2 + multi_data3 + multi_data4 +multi_data5 + multi_data6 + multi_data7 + multi_data8 + multi_data9 ; end ila_0 ila_1( .clk(clk), .probe0(ad_clk), .probe1(data_out), .probe2(ad_data) ); endmodule

from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后,结果为空集合,哪里出问题了,帮我修改一下

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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