背景：由于Cadence的DRC操作与AD不一样，在此记录并详细介绍其DRC检查一、进入原理图工程在原理图工程XXX.dsn上，才可以进行DRC操作。否则DRC功能是暗的鼠标点击XXX.dsn，然后点击【Tool】–>【DesignRulesCheck】二、进入DRC设置界面会弹出警告提醒，选择【Yes】即可大概意思"此操作会影响整个设计，因此会清除撤销/恢复信息列表。你将不可能撤销/恢复之前所有的操作。你想继续吗？"进入设计规则窗口如果想忽略DRC警告，则需要选择列上自己想要忽略的哪些规则【DesignRules】一般勾选上电气规则+物理规则三、设置电气规则四、设置物理规则物理规则主要是检查
GICV2(gic400)GIC400，支持最大8个core，在gicv2中，gic由两个大模块组成：distributor和cpuinterfacedistributor：实现中断分发，对于PPI,SGI是各个core独有的中断，不参与目的core的仲裁，SPI，是所有core共享的，根据配置决定中断发往的core。最后选择最高优先级中断发送给cpuinterface。寄存器使用GICD_作为前缀。一个GIC中，只有一个GICD_*。当一个中断事件分发到多个CPUinterface(最多8个）的时候，GIC的内部逻辑应该保证只assert一个CPU。Distributor：用来收集所有的中断
01背景2018年至2020年，家用智能视觉（消费类IPC）市场高速增长，据艾瑞咨询测算，2020年中国家用智能视觉产品市场规模达到331亿元，自2016年以来年复合增长率高达53.5%。经过2016年的爆发式增长，家用摄像头市场现已处于相对成熟阶段，2020年中国家用摄像头出货量达4040万台，预计未来五年的复合增长率为15.1%。放眼全球，2020年全球家用摄像头出货量为8889万台，约为中国市场的2.2倍，预计未来五年复合增长率为19.3%，按此计算2025年全球家用摄像头出货量将突破2亿台。全球家用摄像头出货数量及金额伴随着家用摄像头市场的高速增长以及技术的成熟，传统家用摄像头技术门槛
【简介】ChatGPT大火后，“提示工程师”开始流行。然而，他们很可能被光速下岗？最近爆发的ChatGPT真的让人上瘾。但是，你只是在玩游戏，有些人已经在上面赚取了数百万的年薪！这位名叫莱利·古德塞德的小弟最近因为ChatGPT的爆炸而疯狂了1w+。他还被硅谷独角兽规模人工智能公司聘为“快速工程师”，估计价值73亿美元。出于这个原因，ScaleAI似乎提供100万人民币的年薪。然而，我能拿这笔钱多久？提示工程师正式上岗！ScaleAI创始人兼首席执行官AlexanderWang热烈欢迎Goodside的参与：“我打赌古德塞德是世界上第一个招聘的提醒工程师，绝对是人类历史上的第一个。”众所周知，
俗话说，尽信书则不如无书。换成现代的智能AI也一样，虽然它强大，但结果也不能全信。最近无意中发现chatGPT一个很扯的问题，竟连最基本的问题都能给出个错误答案，如果信了它就是扰乱视听了。问题内容c语言中==和&&优先级哪个高？正确答案是什么？猜一猜chatGPT会给出什么答案？类似1+1等于2这么简单的问题本身无意思，大佬们根本不会写出这样的代码。但这至少证明chatgpt有时是错的，不能太相信。当然我还是挺喜欢用它的，只是后续他给出的结果多怀疑一下，留点儿心罢了。#includeusingnamespacestd;intmain(){cout当然类似这种容易模糊记混淆的加括号最保险。但有时
ChatGPT背景：ChatGPT是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中GPT是GenerativePre-trainedTransformer（生成型预训练变换模型）的缩写。通过学习大量现成文本和对话集合（例如Wiki），ChatGPT能够像人类那样即时对话，流畅的回答各种问题。（当然回答速度比人还是慢一些）无论是英文还是其他语言（例如中文、韩语等），从回答历史问题，到写故事，甚至是撰写商业计划书和行业分析，“几乎”无所不能。甚至有程序员贴出了ChatGPT进行程序修改的对话。ChatGPT也可以与其他A
形式：输入一个问题，模型会生成一个结果，一问一答形式功能：创建一个聊天接口地址：POST https://api.openai.com/v1/chat/completions （Beta）请求参数(Requestbody)：model：string必须使用的模型，只有gpt-3.5-turbo和gpt-3.5-turbo-0301两个取值messages：array必须需要传入的内容，里面包括role，centent两个字段，举例：PowerShell"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]temperature：number可选默认1数字
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:XmlconfigurationversusAnnotationbasedconfiguration谁能告诉我java注释相对于Xml的主要优点是什么，我在谷歌搜索时总是听到元元，那个元是什么。非常感谢。
前言： 随着23年三月初开始ChatGPT迅速发展，爆红网络。也有不少人说这个东西会顶替程序员。刚好身边同事有一个需要是读取word文档中的内容，保存到数据库。 我们就用百度的文心一言试下吧。交互开始： 总的来说从提问到问题的反馈，都是比较流畅的。代码块中也贴心的给出了copy按钮。第二个依赖问题也比较模糊，但是能够给到准确的答案。不但提供maven依赖格式，还给出了groovy格式依赖。代码运行： 报错了 咋们问下它错误原因： 初步看来好像是格式问题，我这边上传的word文件是doc文件后缀结尾。问下它是否有其他代码解决吧。
我需要解析大约100kB的HTML数据，这只会导致Android上出现巨大的性能问题。我已经尝试了内置的XML解析器和JTidy。内置的XML解析器给我大约半秒的解析时间，我可以轻松接受。问题是使用XML解析器来解析凌乱的HTML代码不是一个好主意，这不是一个选项。(我尝试过预处理，但它甚至开始提示有效的HTML，所以...)我在谷歌上搜索了一下，有人建议JTidy在将代码传递给XML解析器之前清理代码。这绝对是一场噩梦，使用JTidy进行预处理解析现在大约需要7秒。所以现在我唯一的选择就是正则表达式。你怎么看？ 最佳答案 这取决于
