BTC生态在Ordinals的出现后终于是展露头角，BRC20目前Mint总数已经超过了3600万次，仅铸造的费用就超过了2600枚BTC，媒体热度和搜索量高居不下。自Binance上线Ordi，BRC20全线上涨，大量开发者、社区将目光转移到BTC生态上，无论是OKXWeb3钱包的集成，还是RGB叙事热度的上升，围绕BTC价值的后续链上应用才刚刚开始。我们盘点一下当前最具潜力和最具头部效应的应用，它们将带领BTC生态持续发展，加速BTC生态超级牛市的到来。BTC-EVMDefi协议——DovaDova协议是比特币链上领先的借贷协议,目标是加强比特币链和EVM链之间的流动性联系。该协议由资深的
时序知识图谱知识图谱（KGs）作为人类知识的集合，在自然语言处理、推荐系统和信息检索等领域显示展现了很好的前景。传统的KG通常是一个静态知识库，它使用图结构数据拓扑，并以三元组（s,p,o）的形式集成事实（也称为事件），其中s和o分别表示主语（头实体）和宾语（尾实体）实体，p作为关系类型表示谓词。在现实世界中，由于知识不断发展，时序知识图谱（TKG）的构建和应用成为领域热点，其中三元组（s,p,o）扩展为四元组，增加了时间戳t，即（s,p,o,t）。下图是由一系列国际政治事件组成的TKG。时序知识图谱（子图）:时序知识图谱推理TKG为许多下游应用提供了新的视角和见解，例如决策、股票预测和对话系
数据来源：波士顿地区房价预测完整数据集（CSV格式）_weixin_51454889的博客-CSDN博客 参考书目：《R语言实战》（其实我不太清楚实际回归时各种检查和操作的一个整体，因而本篇内容很混乱，主要简单介绍方法及其R语言代码为主，类似我个人的一个课堂笔记，但我本人知识储备有限，所以难免会有许多错误，欢迎大家评论指出和讨论）目录一、数据集介绍1.1各个属性介绍1.2描述性统计二、基础回归2.1高斯马尔可夫假定：G-M假定2.2基本模型：OLS估计2.3GLS估计三、异常点检验+影响分析3.1离群点3.2高杠杆值点3.3强影响点（影响分析）3.4整体检测四、模型基本检查 4.1多重共线性4
目录1.边沿触发型触发器及其Verilog表述2.电平触发型锁存器及其Verilog表述 3.含异步复位/时钟使能型触发器及其Verilog表述4.同步复位型触发器及其Verilog表述 5.异步复位型锁存器及其Verilog表述6.Verilog的时钟过程表述的特点和规律 7.异步时序模块的Verilog表述 8.4位二进制计数器及其Verilog表述 9.功能更全面的计数器设计 1.边沿触发型触发器及其Verilog表述新语法：posedge定义：对上升沿敏感的表述。作用：告诉综合器构建边沿触发型时序元件。与posedge对应的negedge，下降沿敏感表述。凡是边沿触发性质的时序元件必
Error:Can’tlaunchtheModelSim-Alterasoftware–thepathtothelocationoftheexecutablesfortheModelSim-Alterasoftwarewerenotspecifiedortheexecutableswerenotfoundatspecifiedpath.问题描述quartus执行时序仿真时调用Modelsim程序错误解决方案：解决方法一：在QuartusII中正确设置ModelSim的路径Tools->Options->General->EDAToolOptions：在出现的对话框中设置安装ModelSim的路
1.4位移位寄存器 4-bitshiftregistermoduletop_module(inputclk,inputareset,//asyncactive-highresettozeroinputload,inputena,input[3:0]data,outputreg[3:0]q);always@(posedgeclkorposedgeareset)beginif(areset)qmoduletop_module( inputclk, inputareset, inputload, inputena, input[3:0]data, outputreg[3:0]q); //Asyn
系列文章链接论文一：2020Informer：长时序数据预测论文二：2021Autoformer：长序列数据预测论文三：2022FEDformer：长序列数据预测论文四：2022Non-StationaryTransformers：非平稳性时序预测论文五：2022Pyraformer：基于金字塔图结构的时序预测论文六：2023Crossformer：多变量时序预测论文七：2023LTSF-Linear：质疑transformer能力的线性预测模型论文链接：https://openreview.net/forum?id=vSVLM2j9eiegithub链接：https://github.com
静态时序分析原理什么是STA分析（计算）design是否满足timing约束的要求DFF（sequentialcell—有clk的器件）setup/hold需求复位/设置信号信号脉冲宽度门控时钟信号计算design是否满足DRC的要求max_capacitance—节点电容max_transition—信号爬升时间max_fanout—负载能力有多少如上图所示，recovery的复位并不满足要求为什么只定义了rest上升沿的时间需求，而并不讨论rest的下降沿的时间需求因为rest其实可以看作一个单稳态过程，其本身并不会一直保持rest状态，而如果rest失效，这种状态反而可以持续性保持，不需
1、时钟相移时钟相移对应于延迟时钟波形，此波形与因时钟路径内的特殊硬件所导致的参考时钟相关。在AMDFPGA中，时钟相移通常是由MMCM或PLL原语引入的，前提是这些原语的输出时钟属性CLKOUT*_PHASE为非零值。时序分析期间，可通过设置MMCM/PLLPHASESHIFT_MODE属性以两种不同方式对时钟相移进行建模，2、时序报告中的相移正相移将源时钟沿向前移动，导致时钟沿延迟。负相移将源时钟沿向后移动。修改时钟波形导致静态时序分析可能对源时钟和捕获时钟使用不同的时钟沿。红色圈内为相移时间。3、时钟偏差和不确定性偏差和不确定性都会影响建立和保持时间的计算和裕量。时钟偏差表示目标时钟路径
本文分享自华为云社区《DTSETechTalk|3招解决时序数据高基数难题，性能多维度提升！》，作者：华为云开源。本期《openGemini全新列存引擎，为您解决时序数据高基数难题》的主题直播中，华为云开源DTSE技术布道师&数据库创新Lab技术专家黄飞腾，与开发者朋友们分享了时序数据库的特点和遥测数据应用场景下的优势，通过解析openGemini的框架引出了数据库行业长期存在的一大痛点—由于高基数导致的性能大幅下降，并向大家介绍了openGemini时序数据库针对这一难题而开发的列存引擎是如何有效改善高基数带来的不利影响。为什么面对海量遥测数据，时序数据库才是更佳选择？市面上有很多不同类型的
