1.乒乓操作的原理 乒乓操作用于数据流控制的处理技巧。 在两个功能块（functionblock）对接时，由于瞬时数据率的差异（如blockA的写数据频率为200Mhz，而blockB的读数据频率为50Mhz），或数据顺序的差异（如blockA发送的数据为顺序发送，blockB接收数据的顺序为逆序接收，即从最后一个字节开始接收）等原因，导致这两个模块不能同时工作。为了提高电路的数据处理效能，可以用ping-pongbuffer结构连接这两个模块，让它们能够同时工作，本质上也是用面积换速度的思想。2.处理流程 如下图，假设blockA和blockB以相同的时钟频率分别对SPRA
1.乒乓操作的原理 乒乓操作用于数据流控制的处理技巧。 在两个功能块（functionblock）对接时，由于瞬时数据率的差异（如blockA的写数据频率为200Mhz，而blockB的读数据频率为50Mhz），或数据顺序的差异（如blockA发送的数据为顺序发送，blockB接收数据的顺序为逆序接收，即从最后一个字节开始接收）等原因，导致这两个模块不能同时工作。为了提高电路的数据处理效能，可以用ping-pongbuffer结构连接这两个模块，让它们能够同时工作，本质上也是用面积换速度的思想。2.处理流程 如下图，假设blockA和blockB以相同的时钟频率分别对SPRA
Jenkins-Pipeline使用Groovy语法Pipeline是Jenkins2.X核心特性，帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变Pipeline简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化支持语法：1、声明式（仅在2.5版本后支持）特点：1.最外层必须由pipline{//dosomething}来进行包裹2.不需要分号作为分隔符，每个语句必须在一行内3.不能直接使用groovy语句（例如循环判断等），需要被script{}包裹2、脚本式特点：1.最外层使用node{}
Jenkins-Pipeline使用Groovy语法Pipeline是Jenkins2.X核心特性，帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变Pipeline简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化支持语法：1、声明式（仅在2.5版本后支持）特点：1.最外层必须由pipline{//dosomething}来进行包裹2.不需要分号作为分隔符，每个语句必须在一行内3.不能直接使用groovy语句（例如循环判断等），需要被script{}包裹2、脚本式特点：1.最外层使用node{}
set_max_delay、set_min_delay（最大、最小延迟约束）1.set_max_delay、set_min_delay约束的目的最大最小延迟约束主要是为了解决异步信号之间的时序路径进行时序约束的问题。最大延迟约束（set_max_delay）将默认覆盖建立时间分析中的最大路径延迟；最小延迟约束（set_min_delay）将默认覆盖保持时间分析中的最小路径延迟。所谓的最大、最小延迟约束主要应用于异步跨时钟域路径中，而对于其他的路径，一般不使用最大最小延迟约束，特别是Pin2Reg与Reg2Pin的路径，一般不使用最大最小延迟约束。注：（1）跨时钟域是异步跨时钟域的简称，只要是跨
set_max_delay、set_min_delay（最大、最小延迟约束）1.set_max_delay、set_min_delay约束的目的最大最小延迟约束主要是为了解决异步信号之间的时序路径进行时序约束的问题。最大延迟约束（set_max_delay）将默认覆盖建立时间分析中的最大路径延迟；最小延迟约束（set_min_delay）将默认覆盖保持时间分析中的最小路径延迟。所谓的最大、最小延迟约束主要应用于异步跨时钟域路径中，而对于其他的路径，一般不使用最大最小延迟约束，特别是Pin2Reg与Reg2Pin的路径，一般不使用最大最小延迟约束。注：（1）跨时钟域是异步跨时钟域的简称，只要是跨
概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phonemerecognitionusingtime-delayneuralnetworksx-vector出自X-Vectors:RobustDNNEmbeddingsforSpeakerRecognition此外，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域，在VoxCeleb1数据集的三个测试集V
概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phonemerecognitionusingtime-delayneuralnetworksx-vector出自X-Vectors:RobustDNNEmbeddingsforSpeakerRecognition此外，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域，在VoxCeleb1数据集的三个测试集V
序言Elasticsearch有采集管道直说.其实我们在Kibana中就可以看到它已经提供了2个.所有的文档(Document)都是先通过管道在入库的cuiyaonan2000@163.com默认提供的管道如下所示:管道的定义如下所示 Ingest NodeIngestNode表示:预处理节点,是ES用于功能上命名的一种节点类型，可以通过 elasticsearch.xml 进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是 IngestNode.node.ingest：ture上述将 node.ingest 设置成 true,则表明当前节点是 IngestNode,具有预处理能力, Elastic
序言Elasticsearch有采集管道直说.其实我们在Kibana中就可以看到它已经提供了2个.所有的文档(Document)都是先通过管道在入库的cuiyaonan2000@163.com默认提供的管道如下所示:管道的定义如下所示 Ingest NodeIngestNode表示:预处理节点,是ES用于功能上命名的一种节点类型，可以通过 elasticsearch.xml 进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是 IngestNode.node.ingest：ture上述将 node.ingest 设置成 true,则表明当前节点是 IngestNode,具有预处理能力, Elastic
