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TLM通信示例16：connecting the same analysis port to multiple analysis imp ports of multiple components.

此例显示将同一analysis port连接到多个组件的多个analysis imp port。 TesetBench 组件 ——————————————————————- Name Type ——————————————————————- uvm_test_top

TLM通信示例15： connecting the same analysis port to analysis imp port of multiple components.

此例显示将同一analysis port 连接到多个组件的analysis imp port。 TesetBench 组件 ————————————————————– Name Type ————————————————————– uvm_test_top

TLM通信示例11：TLM FIFO Example

TLM FIFO 为两个独立运行的进程之间的事务提供存储服务。 FIFO可以用作生产者和消费者之间的缓冲区 TLM FIFO 由 put 和 get 方法组成 Producer port连接到 FIFO 的 put_export Consumer port连接到FIFO的get_export TLM TesetBench 组件 ——————————————————

TLM通信示例9：连接 TLM 非阻塞 get port

这个例子展示了如何声明、创建和连接 TLM non-blocking get ports TLM TesetBench 组件 ———————————————————- Name Type ———————————————————- uvm_test_top basic_test env

TLM通信示例10：实现非阻塞can_get方法

在调用 trans_in.try_get() 方法之前，comp_b 通过调用 trans_in.can_get() 方法检查 comp_a 状态。在调用 trans_in.can_get() 时，如果 comp_a 准备好发送事物数据包，则返回 1，否则返回 0。 1.在comp_b中调用try_get方法前，调用can_get()方法检查comp_a状态 class component_b extends

Java easy_trans字典绑定，Java字典注解绑定

================================ ©Copyright 蕃薯耀 2022-08-31 https://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一、引入Maven依赖基于<mybatisPlus.version>3.4.3.3</mybatisPlus.version>实现 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupI

命令行翻译工具trans同名劫持外部包装器Shell脚本，自动判断需要中翻英或英翻中，并自动朗读语音

注：以下脚本逻辑依赖于开源软件translate-shell，请先按照官方说明安装trans到本地目录，并修改以下脚本中的路径为trans的实际的绝对路径。官方软件包： https://github.com/soimort/translate-shell warpper包装器完整代码，劫持 trans 命令请将以下脚本代码加入个人配置文件（~/.bash_p

动作融合

只要有playercontroll的游戏都会有人物动作，比如idel、walk、run等，动画师只会针对每种动作做一系列动画，一组动画称为一组clips，里面k的每帧动画称为一个clip。当我们按下方向键时，希望看到角色是从一个动作到另一个动作自然过度的，可是动画师并没有做过度动画，这时就需要“动作融合”

翻译：affine_trans_image

描述 affine_trans_image将一种任意的2D仿射变换，即缩放、旋转、位移和倾斜（扭转），将变换后的图像在ImageAffineTrans中返回。这种仿射变换由在HomMat2D中给出的变换矩阵来描述，可以通过调用算子hom_mat2d_identity，hom_mat2d_scale，hom_mat2d_rotate，hom_mat2d_translate等等来创建，或者是

Pytorch关于tensorboard和transforms的学习笔记

Dataset 类继承Dataset # MyData 类 class MyData(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)

vue项目中文本域textarea跟随内容自动改变高度，并且阻止默认的回车换行事件

先来几张简单图：基本思路：要想实现文本域跟随内容自动高度，这里准备两个textarea文本域，文本域1：固定高度，超出部分滚动，设置绝对定位放到文本域2下面不做显示，但是注意不要设置为隐藏，否怎会读取不到宽高文本域2：通过css设置初始宽高与文本域1一样，相对定位覆盖在文本域1上，使用vue的属

Python+GDAL 图像坐标、地理坐标、投影坐标的相互转化

from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np def getSRSPair(dataset): ''' 获得给定数据的投影参考系和地理参考系 :param dataset: GDAL地理数据 :return: 投影参考系和地理参考系 ''' prosrs = osr.SpatialReference() p

扩展方法

通过扩展方法可以向类型添加功能，而不必创建DriveType或更改原始类型，他们非常适用于需要向类添加功能，但不能编辑类的情况。考虑一下Unity的内置，Transform类，我们无法访问他的源代码。假设我们想要使用函数轻松重置，Transform的位置，旋转和缩放。这个函数的理想位置是放在Transform类中

CAD二次开发插入栅格图片

[CommandMethod("TESTIMAGE")] public void TSTImage() { Document doc = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument; Editor ed = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument.Editor; Database d

HMM 隐马尔可夫模型 MATLAB

HMM 隐马尔可夫模型 Intro 维基百科定义：隐马尔可夫模型用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，而马尔可夫过程是是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与

transform的使用2

from PIL import Image from torchvision import transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter img = Image.open("/Users/computer/Documents/Code/pytorchLearning/imgs/five.png") trans_toTensor = transforms.ToTensor() tran_img = trans_

SAM

SAM构成用最少的状态存一个字符串的所有后缀状态对于$S=aabbabd$的后缀自动机发现所有的后缀都能从根节点的一条路线遍历出来发现此时节点最少。所有的子串都能在上面表示出来，且不是子串不存在。绿色虚线是$Link$,一个转移工具。SAM的状态集子串结束位置集合叫$endpos$一个子串$

transforms常用函数简介

transforms的使用简单介绍一个 transforms 的功能 transforms 主要用于对图片的变换。下面是常用的函数 toTensor( ) from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms from PIL import Image """ 1. transforms 该如何使用 2.

Halcon 算子 trans_from_rgb

Halcon 彩色图片通道分割处理 1.RGB通道：R红色，G绿色，B蓝色；R、G、B各占一个字节，取值范围在0—255；可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是：R=G=B=0; 白色区域是：R=G=B=255; 黄色：R=G=255，B=0； decompose3 (Image, Image1,Image2, Image3) *将一个三通道图像转换成3个通道

字符串多模匹配---最左优先

#pragma once #include <string> #include <unordered_map> #include <vector> struct Node{ int fail; std::string change_word; std::string word; using TransMap = std::unordered_map<char, int>; TransMap trans; };

企业快速开发平台Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+ElementUI 实现前后端分离之微服务中的分布式事务实践

背景随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，微服务作为最佳解决方案之一，它解耦服务，降低复杂度，增加可维护性的同时，也带来一部分新问题。当我们需要跨服务保证数据一致性时，原先的数据库事务力不从心，无法将跨库、跨服务的多个操作放在一个事务中。这样的应用场景非常多，我们可以

WPF 基于Transform实现画布超出边界触发计算

有些场景需要对画布边界做界限控制，此时需要计算画布的四个方向的界限和极值先看效果图：画布在通过RenderTransform 做变换，由于在变换的过程中，实际的宽高没有改变，需要通过Transform实时记录变换的状态 1、图中用到了是对Canvas做 RenderTransform的变换，支持缩放和移动 2、最外

动手学深度学习v2-09-03-图像分类数据集

1 图像分类数据集采用的是Fashion-MNIST数据集 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms #对数据进行操作的模型 from d2l import torch as d2l d2l.use_svg_display() #用svg显示图片 1.1 读取

第1章开始

1.函数的定义：返回类型（return type）、函数名（function name）、形参列表（parameter，允许为空）和函数体（function body）。 2.c++程序必须包含一个main函数。main函数的返回值必须为int。 int main() { return 0; } 3.iostream库 istream: cin；ostream: cout、cerr、clog 4.

NoClassDefFoundError

记录一次NoClassDefFoundError报错 /** * 运行转换 * * @param transMeta * @throws KettleException */ private static void runTrans(TransMeta transMeta) throws KettleException { Trans trans = new Trans(transMeta);