set_max_delay：最大延迟约束set_min_delay：最小延迟约束约束原语：set_max_delay[-datapath_only][-from][-to][-through]set_min_delay[-from][-to][-through]一般在约束异步信号时可以使用。针对跨时钟域的异步信号，常使用set_false_path或者set_clock_groups，但是这两种约束会导致跨时钟域的信号完全没有受到约束。而使用set_max_delay约束可以保证两个异步时钟域的路径延时收到约束。在设计时我们不会主动去添加，因为在设计之前，我们一般不会知道具体哪条路径为异步信号
FPGA时序分析_居安士的博客-CSDN博客_fpga时序分析FPGA时序约束_居安士的博客-CSDN博客之前的两篇总结了一些时序分析和约束的概念，如何根据这些概念，在vivado里进行时序约束，下面对步骤进行总结：目录（1）创建约束文件（2）管脚约束（3）主时钟约束（4）output_delay约束（5）查看时序报告（1）创建约束文件 在创建文件时选择约束文件constraint，之后creat，然后重命名，finish（2）管脚约束这里直接用led流水灯例子来说明constraints里面会出现约束文件.xdc文件，接下来根据FPGA原理图在约束文件里面把管脚和电平标明。 可见LED1对应
DS18B20介绍DS18B20是一种常见的数字温度传感器，其控制命令和数据都是以数字信号的方式输入输出，相比较于模拟温度传感器，具有功能强大、硬件简单、易扩展、抗干扰性强等特点测温范围：-55°C到+125°C通信接口：1-Wire（单总线）其它特征：可形成总线结构、内置温度报警功能、可寄生供电引脚及应用电路内部结构框图64-BITROM：作为器件地址，用于总线通信的寻址SCRATCHPAD（暂存器）：用于总线的数据交互EEPROM：用于保存温度触发阈值和配置参数存储器结构单总线介绍单总线（1-WireBUS）是由Dallas公司开发的一种通用数据总线一根通信线：DQ异步、半双工单总线只需要
1求梯度sympy实际上提供了求梯度的方法，但个人认为不是很直观，求出的是∂f∂xi⃗+∂f∂yj⃗+∂f∂zk⃗\frac{\partialf}{\partialx}\vec{i}+\frac{\partialf}{\partialy}\vec{j}+\frac{\partialf}{\partialz}\vec{k}∂x∂fi+∂y∂fj+∂z∂fk，并不是[∂f∂x∂f∂y∂f∂z]T[\frac{\partialf}{\partialx}\frac{\partialf}{\partialy}\frac{\partialf}{\partialz}]^T[∂x∂f∂y∂f∂z∂
1、多元回归regressyx1x2x3regyx1x2x32、解释定义1）右上角Numberofobs：样本容量NF(n,N)：F统计量，自由度为k（约束条件）、m(N-K)——检验整个方程的联合显著性Prob>F：F统计值对应的P值（0.0000：极小概率事件，显著；>0.1，解释方程基本没用，设计有问题不显著）R-squared：所有的解释变量(x)可以解释y的变得约有R2%的变动（可以由x解释）。AdjR-squared：RootMSE：s2开根号，扰动项的标准差的估计量2）下边_cons：常数项，解释变量x均为0时，被解释变量y的值Coef.：回归系数Std.Err：标准误t：=Co
目录前言一、移动平均模型(MA)模型原理自回归 移动平均模型自相关系数
论文名称：TransformersinTimeSeries:ASurvey论文下载：https://arxiv.org/abs/2202.07125论文源码：https://github.com/qingsongedu/time-series-transformers-review论文作者：阿里巴巴达摩院论文年份：2022这篇论文的源Github仓库里，对参考文献进行了归类，并给出了论文地址，非常清晰。根据Transformer的架构和应用进行论文分类，对了解Transformer在时间序列中的应用大有裨益。Transformer相关知识已经在之前的博客中介绍过了：图解Word2Vec图解Tr
论文名称：TransformersinTimeSeries:ASurvey论文下载：https://arxiv.org/abs/2202.07125论文源码：https://github.com/qingsongedu/time-series-transformers-review论文作者：阿里巴巴达摩院论文年份：2022这篇论文的源Github仓库里，对参考文献进行了归类，并给出了论文地址，非常清晰。根据Transformer的架构和应用进行论文分类，对了解Transformer在时间序列中的应用大有裨益。Transformer相关知识已经在之前的博客中介绍过了：图解Word2Vec图解Tr
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
