/// mask unused bits in header and data wire [DW+1 :0] data_msk = {({{(DW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_data),1'b0} - 1'b1; wire [DW-1:0] data_eff = data_msk[DW-1:0] & data_in; wire [HW+1 :0] header_msk = {({{(HW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_header),1'b0} - 1'b1;

时间: 2024-04-26 18:23:48 浏览: 132
这段代码使用了位运算符来对数据和头部进行掩码操作,目的是屏蔽掉未使用的位。具体来说: - data_msk 是一个 DW+1 位的向量,用来屏蔽数据中未使用的位。它的值是通过将一个所有位都为 0 ,最高位为 1 的向量左移 msb_data 位,再减去 1 得到的。这个过程中,msb_data 表示数据中最高位的下标。 - data_eff 是一个 DW 位的向量,表示经过掩码后的数据。它的值是 data_msk 中 DW-1:0 位与 data_in 相与得到的。 - header_msk 是一个 HW+1 位的向量,用来屏蔽头部中未使用的位。它的值的计算方法和 data_msk 是一样的。 - 最后,对于 header_msk 和 data_eff 进行了类似的掩码操作,生成了屏蔽后的数据和头部。
相关问题

/// programmable block decoder to support protocols such as 64b66b, 64b67b, 128b130b, 128b132b module mppcs_block_dec #( parameter DW = 32, /// max. data width parameter DATA_WIDTH = 32, parameter HW = 4, /// max. header width 4 parameter ND = 16 /// max. number of data per block parameter DATA_PER_BLOCK = 64, ) ( /// ingress data interface input logic [DW-1:0] data_in, /// ingress data before header extraction input logic in_valid, /// ingress flow control output logic in_ready, /// ingress flow control /// egress data interface output logic block_start, /// block synchronization output logic [HW-1:0] header_out, /// block header output logic [DW-1:0] data_out, /// egress data after header extraction output logic out_valid, /// egress flow control input logic out_ready, /// egress flow control /// control options input [$clog2(DW)-1:0] msb_data, /// number of data bits - 1 input [$clog2(HW)-1:0] msb_header, /// number of header bits - 1 input [$clog2(ND)-1:0] msb_num_data, /// number of data per block - 1 output logic sync_track, /// block sync tracking signal input logic sync_mode, /// 0: use external sync directly, 1 : use internal sync after assertion of external sync input logic [3:0] sync_offset, /// offset between sync and block start signal input logic sync_start, /// external sync input logic enable, /// 0: clock-gated, 1: mission mode input logic bypass, /// 1: data pass-through without header insertion /// clock & reset input clk, input rst ); /// mask unused bits in header and data wire [DW+1 :0] data_msk = {({{(DW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_data),1'b0} - 1'b1; wire [DW-1:0] data_eff = data_msk[DW-1:0] & data_in; wire [HW+1 :0] header_msk = {({{(HW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_header),1'b0} - 1'b1; /// block synchronization wire block_sync_en = enable & ~bypass; logic [$clog2(ND)-1:0] cnt_block_data,cnt_block_data_nxt; logic sync_start_lat; always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) sync_start_lat <= 0; else sync_start_lat <= sync_start; end

这段代码是一个可编程块解码器,用于支持诸如64b66b、64b67b、128b130b、128b132b等协议。该模块有一个数据输入接口,可以输入数据进行解码;同时也有一个数据输出接口,可以输出解码后的数据。在解码数据时,还需要进行数据屏蔽和头部提取等操作。另外,该模块还具备一些控制选项,比如同步跟踪信号、同步模式和使能等。最后,该模块还有时钟和复位信号。

解释一下冒号后面的代码: if allow_nograd: # Compute relevant gradients diff_params = [p for p in self.module.parameters() if p.requires_grad] grad_params = grad(loss, diff_params, retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) gradients = [] grad_counter = 0 # Handles gradients for non-differentiable parameters for param in self.module.parameters(): if param.requires_grad: gradient = grad_params[grad_counter] grad_counter += 1 else: gradient = None gradients.append(gradient) else: try: gradients = grad(loss, self.module.parameters(), retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) except RuntimeError: traceback.print_exc() print('learn2learn: Maybe try with allow_nograd=True and/or allow_unused=True ?')

这段代码是一个 Pytorch 模型中计算梯度的过程。在训练模型时,我们需要通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度,以便进行参数更新。这段代码中的 if-else 语句用于处理模型中存在不可微参数的情况。 首先,如果 allow_nograd 参数为 True,那么就会计算可微参数的梯度。具体来说,diff_params 是指那些设置了 requires_grad=True 的参数,grad_params 是指计算出的梯度值。在处理不可微参数时,由于这些参数不参与梯度计算,因此将其对应的梯度设置为 None。 如果 allow_nograd 参数为 False,那么就会尝试计算所有参数的梯度。但是,如果模型中存在不可微参数,那么就会抛出 RuntimeError 异常。此时代码会打印出异常信息,并建议将 allow_nograd 设置为 True 或 allow_unused 设置为 True,以忽略不可微参数。 此段代码的作用在于计算模型参数的梯度,并将其用于参数更新。
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sudo make install Making install in libfcgi make[1]: Entering directory '/home/yk/fcgi-2.4.1-SNAP-0910052249/libfcgi' make[2]: Entering directory '/home/yk/fcgi-2.4.1-SNAP-0910052249/libfcgi' test -z "/home/yk/fcgi/lib" || mkdir -p -- "/home/yk/fcgi/lib" /bin/bash ../libtool --mode=install /usr/bin/install -c 'libfcgi.la' '/home/yk/fcgi/lib/libfcgi.la' /usr/bin/install -c .libs/libfcgi.so.0.0.0 /home/yk/fcgi/lib/libfcgi.so.0.0.0 (cd /home/yk/fcgi/lib && { ln -s -f libfcgi.so.0.0.0 libfcgi.so.0 || { rm -f libfcgi.so.0 && ln -s libfcgi.so.0.0.0 libfcgi.so.0; }; }) (cd /home/yk/fcgi/lib && { ln -s -f libfcgi.so.0.0.0 libfcgi.so || { rm -f libfcgi.so && ln -s libfcgi.so.0.0.0 libfcgi.so; }; }) /usr/bin/install -c .libs/libfcgi.lai /home/yk/fcgi/lib/libfcgi.la /usr/bin/install -c .libs/libfcgi.a /home/yk/fcgi/lib/libfcgi.a chmod 644 /home/yk/fcgi/lib/libfcgi.a arm-xilinx-linux-gnueabi-ranlib /home/yk/fcgi/lib/libfcgi.a ../libtool: line 6556: arm-xilinx-linux-gnueabi-ranlib: command not found /bin/bash ../libtool --mode=install /usr/bin/install -c 'libfcgi++.la' '/home/yk/fcgi/lib/libfcgi++.la' libtool: install: warning: relinking libfcgi++.la' (cd /home/yk/fcgi-2.4.1-SNAP-0910052249/libfcgi; /bin/bash ../libtool --tag=CXX --mode=relink arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -march=armv7-a -mthumb -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -mcpu=cortex-a9 --sysroot=/home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi -O2 -pipe -g -feliminate-unused-debug-types -Wl,-O1 -Wl,--hash-style=gnu -Wl,--as-needed -o libfcgi++.la -lfcgi -rpath /home/yk/fcgi/lib fcgio.lo ) arm-xilinx-linux-gnueabi-g++ -march=armv7-a -mthumb -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -mcpu=cortex-a9 --sysroot=/home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi -shared -nostdlib /home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib/crti.o /home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib/arm-xilinx-linux-gnueabi/8.2.0/crtbeginS.o .libs/fcgio.o -Wl,--rpath -Wl,/home/yk/fcgi/lib -L/home/yk/fcgi/lib -lfcgi -L/home/yk/sdk/sysroots/x86_64-petalinux-linux/usr/lib/arm-xilinx-linux-gnueabi/gcc/arm-xilinx-linux-gnueabi/8.2.0 -L/home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/lib -L/home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib/arm-xilinx-linux-gnueabi/8.2.0 -L/home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib -lstdc++ -lm -lc -lgcc_s /home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib/arm-xilinx-linux-gnueabi/8.2.0/crtendS.o /home/yk/sdk/sysroots/cortexa9t2hf-neon-xilinx-linux-gnueabi/usr/lib/crtn.o -march=armv7-a -mthumb -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -mcpu=cortex-a9 -Wl,-O1 -Wl,--hash-style=gnu -Wl,--as-needed -Wl,-soname -Wl,libfcgi++.so.0 -o .libs/libfcgi++.so.0.0.0 ../libtool: line 4501: arm-xilinx-linux-gnueabi-g++: command not found libtool: install: error: relink libfcgi++.la' with the above command before installing it Makefile:256: recipe for target 'install-libLTLIBRARIES' failed make[2]: *** [install-libLTLIBRARIES] Error 1 make[2]: Leaving directory '/home/yk/fcgi-2.4.1-SNAP-0910052249/libfcgi' Makefile:459: recipe for target 'install-am' failed make[1]: *** [install-am] Error 2 make[1]: Leaving directory '/home/yk/fcgi-2.4.1-SNAP-0910052249/libfcgi' Makefile:373: recipe for target 'install-recursive' failed make: *** [install-recursive] Error 1

#include "widget.h" #if !defined(Q_MOC_OUTPUT_REVISION) #error "The header file 'widget.h' doesn't include <QObject>." #elif Q_MOC_OUTPUT_REVISION != 63 #error "This file was generated using the moc from 4.8.6. It" #error "cannot be used with the include files from this version of Qt." #error "(The moc has changed too much.)" #endif QT_BEGIN_MOC_NAMESPACE static const uint qt_meta_data_Widget[] = { // content: 6, // revision 0, // classname 0, 0, // classinfo 0, 0, // methods 0, 0, // properties 0, 0, // enums/sets 0, 0, // constructors 0, // flags 0, // signalCount 0 // eod }; static const char qt_meta_stringdata_Widget[] = { "Widget\0" }; void Widget::qt_static_metacall(QObject *_o, QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { Q_UNUSED(_o); Q_UNUSED(_id); Q_UNUSED(_c); Q_UNUSED(_a); } const QMetaObjectExtraData Widget::staticMetaObjectExtraData = { 0, qt_static_metacall }; const QMetaObject Widget::staticMetaObject = { { &QWidget::staticMetaObject, qt_meta_stringdata_Widget, qt_meta_data_Widget, &staticMetaObjectExtraData } }; #ifdef Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject &Widget::getStaticMetaObject() { return staticMetaObject; } #endif //Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject *Widget::metaObject() const { return QObject::d_ptr->metaObject ? QObject::d_ptr->metaObject : &staticMetaObject; } void *Widget::qt_metacast(const char *_clname) { if (!_clname) return 0; if (!strcmp(_clname, qt_meta_stringdata_Widget)) return static_cast<void*>(const_cast< Widget*>(this)); return QWidget::qt_metacast(_clname); } int Widget::qt_metacall(QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { _id = QWidget::qt_metacall(_c, _id, _a); if (_id < 0) return _id; return _id; } QT_END_MOC_NAMESPACE,解释一下这段代码

error: Command "x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/distutils/include -I/usr/include/python3.9 -c skimage/_shared/transform.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o.d -msse -msse2 -msse3" failed with exit status 1 ########### EXT COMPILER OPTIMIZATION ########### Platform : Architecture: x64 Compiler : gcc CPU baseline : Requested : 'min' Enabled : SSE SSE2 SSE3 Flags : -msse -msse2 -msse3 Extra checks: none CPU dispatch : Requested : 'max -xop -fma4' Enabled : SSSE3 SSE41 POPCNT SSE42 AVX F16C FMA3 AVX2 AVX512F AVX512CD AVX512_KNL AVX512_KNM AVX512_SKX AVX512_CLX AVX512_CNL AVX512_ICL Generated : none CCompilerOpt.cache_flush[809] : write cache to path -> /tmp/pip-install-vds_g0pc/scikit-image_ce84e6b3faf149029da8bbdd92daa66d/build/temp.linux-x86_64-3.9/ccompiler_opt_cache_ext.py [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> scikit-image note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.、

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

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在Vue项目中,如何利用Vuex进行高效的状态管理,并简要比较React中Redux或MobX的状态管理模式?

在Vue项目中,状态管理是构建大型应用的关键部分。Vuex是Vue.js的官方状态管理库,它提供了一个中心化的存储来管理所有组件的状态,确保状态的变化可以被跟踪和调试。 参考资源链接:[前端面试必备:全栈面试题及 Vue 面试题解析](https://wenku.csdn.net/doc/5edpb49q1y?spm=1055.2569.3001.10343) 要高效地在Vue项目中实现组件间的状态管理,首先需要理解Vuex的核心概念,包括state、getters、mutations、actions和modules。以下是一些关键步骤: 1. **安装和配置Vuex**:首先,在项目中
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WStage平台:无线传感器网络阶段数据交互技术

资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络(WSN)的一个应用阶段,它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段,数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息,并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口,以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面,'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术,尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求,与后端通信,以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称,它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中,可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支,这意味着它包含了当前开发的主线代码,是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络(WSN)是一组带有传感器节点的无线网络,这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息,如温度、湿度、压力等,并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中,一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据,微处理器负责处理数据并执行指令,无线通信模块负责数据传输,而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中,传感器节点'A'作为数据提供者,起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的,每个节点都可以独立地收集数据,也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点,最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中,可能会存在一些挑战,比如如何有效地延长传感器网络的生命周期,如何提高数据传输的可靠性和实时性,以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此,研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述,WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据,并通过网络将其传递给用户。在整个过程中,JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互,而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利,但同时也带来了技术挑战,需要不断的技术创新来解决相关问题。"