在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余,还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近,我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继,其中包含 “serverless” Google Firebase Function(与 AWS Lambda,Azure Function 等相同)。到目前为止,我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考,但是我想在这里用 async/await,因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用,因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱,因为我遇到了所有这些陷阱,所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
我们经常可以看到初学者在单片机论坛中询问他们是否可以在他们微不足道的小的8位微机中运行Linux。这些问题的结果通常是带来笑声。我们也经常看到,在Linux论坛中,询问Linux运行的最低要求是什么。常见的答案是Linux需要一个32位架构和一个MMU(存储器管理单元),并至少1MB的RAM来满足内核的需求。
我们在Windows系统下使用Vivado的默认设置调用第三方仿真器比如ModelSim进行仿真时,一开始仿真软件都会默认在波形界面中加载testbench顶层的信号波形,并自行仿真1000ns后停止。当我们想查看对应模块的波形时,需要自己去手动添加,并且为了防止跑一段时间仿真后,添加新模块或者信号却发现没有记录波形,就要提前手动在控制台上执行log -r ./*命令来实现对全部信号波形的记录。但是每当我们修改完代码,关闭重启仿真器再一次仿真时,就需要将之前的操作(删改添加对应模块信号,执行log -r ./*等)重新完成一遍才能继续跑出想看的信号波形。尽管可以通过将仿真时添加的模块信号保存为*.do文件,下次仿真通过执行do *.do的形式来快速添加之前波形;但在频繁修改代码,需要经常重新仿真的情况下,每次都手动去添加信号的操作会比较影响到我们的情绪,那么能否通过脚本语言比如Python来实现一键仿真并自动添加好所需要的模块信号呢?
随着设计复杂度和规模增加,验证平台复杂度跟着增加。验证平台的仿真速度问题成为验证过程中一个重要问题。
计算机仿真是在研究系统过程中根据相似原理,利用计算机来逼真模拟研究对象。研究对象可以是实际的系统,也可以是设想中的系统。在没有计算机以前,仿真都是利用实物或者它的物理模型来进行研究的,即物理仿真。物理仿真的优点是直接、形象、可信,缺点是模型受限、易破坏、难以重用。
UVM 是 Universal Verification Methodology 的缩写,即通用验证方法学。它起源于 OVM(Open Verification Methdology),是由 Cadence, Mentor 和 Synopsys 联合推出的新一代的验证方法学。
但是使用的时候发现它不支持python3,同时代码中 bytes 和 str 对象傻傻的分不清楚,所以不得不进行了一下修改,修改后的版本在这里(可能有些地方并没有修改完善,以后使用过程中发现问题再做修改吧)。下面就对官方的介绍文档进行了一个翻译。
在使用各种手段测试我们的 FIFO ip 之前,我们首先得写一个 testbench。testbench 是什么,Vivado 会告诉你就是一个普通的 v 文件。在这个 v 文件中,实例化需要被测试的模块,然后写一些激励语句:
1.翻译过程 在翻译过程中,设计文件和约束文件将被合并生成NGD(原始类型数据库)输出文件和BLD文件。 1) Translation Report:用以显示翻译步骤的报告 2) Floorplan Design:用以启动Xilinx布局管理器(Floorplanner)进行手动布局,提高布局器效率 3) Generate Post-Translate Simulation Model:用以产生翻译步骤后仿真模型。由于该仿真模型不包括实际布线延时,所以有时省略此仿真步骤 2.映射过程 在映射过程中,由转
编写 HDL 通常是 FPGA 开发中耗时最少的部分,最具挑战性和最耗时的部分可能是验证。根据最终应用程序,验证可能非常简单,也可能非常复杂,简单的话只需对大多数功能进行检查或执行完全独立开发的测试平台来演示功能和代码覆盖率。
长期以来,在设计芯片时经常遇到这样的困惑,采用传统流程设计某种类型的芯片时周期很长,某些模块的特点至少等到进行FPGA验证阶段才能分析其性能,如果不合适,还需要推翻原来的架构重新设计,给设计流程和设计复杂度带来很大的困扰。为了在芯片真正开始写代码设计之前就把上述问题解决掉,芯片模拟器的思想应运而生了。
本实验联系静态按键识别,发光二极管驱动,以及外部中断的使用方法,实验原理图如下图1所示(注:图中元件编号中括号里面的内容表示该元件所在的板子名称,如CPU 表示该元器件位于CPU 板,以下类同)。
数字仿真是一种软件程序,它将逻辑值变化(称为激励)应用于数字电路模型的输入,以实际硅传播这些逻辑值变化的相同方式通过模型传播该激励,并提供观察和验证该激励结果的机制。
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12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是DevOps分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
23年7月,Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》,主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性,这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法,结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型(RCM)。
XQ6657Z35/45-EVM 高速数据处理评估板(XQTyer 评估板)由广州星嵌电子科技有限公司自主研发,核心板包含一片TI DSP TMS320C6657和一片Xilinx ZYNQ-7000 SoC 处理器XC7Z035-2FFG676I。适用于无人机蜂群、软件无线电系统,基带信号处理,无线仿真平台,高速图像采集、处理等领域。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库,它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台,它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具,如身份验证、数据库、存存储、分析等,来构建高质量的应用。
数据是无价的,我们通常会把重要的业务数据存放在数据库中,并需要对数据库做定时的自动备份工作,防止数据异常丢失,造成无法挽回的损失。
在研究中,为了比较不同算法的优劣,研究人员不能用自己采集的数据,这样和别的方法比较没有太大的意义。所以公开的数据集是评价这些方法的通用数据。而仿真器,是按照事件相机的成像原理,模拟其生成数据的样子,可以便于使用者采集自己想要的数据。
论文《CrystalNet: Faithfully Emulating LargeProduction Networks》【中文翻译版 CrystalNet:超逼真地仿真大型生产网络】描述了微软在大型仿真网络方面的学术研究成果,也揭示了部分技术细节和架构实现方法。2018年,微软将其更名为开放网络仿真器(Open Network Emulator,简称ONE),该仿真器可以通过模拟整个Azure网络基础架构,来查找最终导致网络中断的Bugs、故障和其他恶意软件,并且微软打算开源这项技术。就公布的论文来看,本文将着重基于论文的理解简要提炼微软在实现Azure网络基础架构仿真方面的技术实践。
Firebase 是Google推出的一个云服务平台,同时也是一个应用开发平台,可帮助你构建和拓展用户喜爱的应用和游戏。Firebase 由 Google 提供支持,深受全球数百万企业的信任。开发人员可以利用它更快更轻松地创建高质量的应用程序。该平台拥有众多的工具和服务,其中包括实时数据库、云函数、身份验证和更多。近年来,Firebase推出了一系列的更新和新特性,其中包括并发属性。在本文中,前面我会向大家介绍这款产品的特性,以及如何使用它开发一个非常简单的应用,最后我们将探讨Firebase中 Cloud Functions for Firebase 的全新并发选项及其如何影响应用程序的开发。 在2023 Google开发者大会上Firebase带来了最新的特性动态分享,主题为 Firebase 应用打造更快捷、更经济的无服务器 API。本片文章就带领大家一同来体验最新的特性。为了兼顾还没使用过Firebase的小白,本文会前面会讲解一下Firebase的使用。
在过去的一年中,各种不同的状态管理技术被提出,但截至目前,Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
注意:我这里必选先调用一下我们写的云对象,然后调用后直接对我们新赋值的参数进行操作即可!
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用,为他们服务。根据 Forrester到2021年,无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前,为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天,许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变,但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序,你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
UVM产生激励是通过sequence sequencer以及driver三者配合实现的。生成激励的flow的框架是围绕sequence构建的,但是生成数据流使用sequence_items作为数据对象。由于 sequence_items 是构建sequence的基础,因此在设计时需要注意一些问题。Sequence_item的内容由driver在pin一级的时序决定的;通过支持随即约束,sequence item能够更加简单地生成新的item;此外,还包括了其他参数如用于分析的回调钩子。
最近用云开发写仿了一个很古老的小游戏 http://stonelf.gitee.io/letter/letter.html 大家可以点进去玩一下。分享一下过程中踩的一些坑。
2021腾讯游戏年度发布会在线上举行。今年,发布会以“超级数字场景”战略理念为核心,传递对游戏认知、产业边界的建设性思考,并通过60余款游戏产品与内容集中发布,展现腾讯游戏为玩家带来的丰富体验与多元价值。
他们扫描了 500 多万个域名,发现有 916 个网站没有启用安全规则或安全规则设置错误。
默认情况下,云开发的函数部署在公共网络中,只可以访问公网。如果开发者需要访问腾讯云的 Redis、TencentDB、CVM、Kafka 等资源,需要建立私有网络来确保数据安全及连接安全。本文会演示如何在云开发的函数中使用 Redis,如需访问其他数据库资源,也可以参考本文的思路。 ▌Redis 介绍及应用场景 Redis 是一个开源的 In-Memory 的 NoSQL 数据库,可以用作数据库、缓存和消息中间件。支持多种类型的数据结构,如字符串(strings)、散列(hashes)、列表(lists)
在进行FPGA模块的开发过程中,常常需要对数据的处理过程进行行为仿真,以验证FPGA的功能逻辑是否正确,因此需要将FPGA行为仿真的结果与MATLAB或C/C++的处理结果进行对比验证。但需要对比的数据量比较大时,将输入输出结果数据存入文件进行对比是非常常用的方法。
通过云函数,我们将拥有编写服务端代码的能力。我们可以在服务端执行一些逻辑,可以上传图片,可以调用其他网络服务的api,可以对数据库进行操作。重要的是,云函数的编写相当简洁,便利。 在这一节,我们将通过云函数获取“为你推荐”的产品数据,实现数据动态化。实现这一功能,我们需要学习以下三块内容:
---- 新智元报道 来源:CVHub 作者:派派星 编辑:好困 【新智元导读】众所周知,迁移学习对于基础模型适应下游任务很重要。然而,对于许多的私有基础模型,数据所有者必须与模型所有者分享他们的数据以微调模型,这是非常昂贵的,并容易引起隐私问题(双向的,一个怕泄露模型,一个怕泄露数据)。此外,对大型基础模型进行微调是一项计算密集型的任务,这对于大多数下游用户来说是不现实的。 本文中,韩松团队提出了一个能够保护隐私且高效的迁移学习框架——Offsite-Tuning,可以将数十亿级参数的基础模型
JTAG(Joint Test Action Group;联合测试行动小组)是一种国际标准测试协议(IEEE 1149.1兼容),主要用于芯片内部测试及对系统进行仿真、调试。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
关于云函数的创建,我这里不多说了。如果你连云函数的创建都不知道,建议你去小程序云开发官方文档去看看。或者看下我录制的云开发入门的视频:https://edu.csdn.net/course/detail/9604
针对ARM-Linux程序的开发,主要分为三类:应用程序开发、驱动程序开发、系统内核开发,针对不同种类的软件开发,有其不同的特点。 今天我们来看看ARM-Linux开发和MCU开发的不同点,以及ARM-Linux的基本开发环境。
这里需要用到云函数,云存储和云数据库。可以说通过这一个例子,把小程序云开发相关的知识都用到了。下面就来介绍如何实现
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务,每个地区都有其独特的垃圾产生模式,但无论产生垃圾的种类和数量如何变化,优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
单端口RAM只有一个读和写端口。因此,它只能在任何给定的时间点进行读或写操作。其他需要考虑验证的设计规范包括RAM大小、地址和数据总线的宽度。基于此,以下是一些需要验证的场景:
默认情况下,云开发的函数部署在公共网络中,只可以访问公网。如果开发者需要访问腾讯云的 Redis、TencentDB、CVM、Kafka 等资源,需要建立私有网络来确保数据安全及连接安全。
本文章将以 QA 方式记录在使用 SCF 产品过程中的可能会遇见的问题解答,将不定期更新。
笔者最近涉猎了小程序相关的知识,于是利用周末时间开发了一款类似于同事的小程序,深度体验了小程序云开发模式提供的云函数、数据库、存储三大能力。关于云开发,可参考文档:小程序·云开发。
针对ARM-Linux程序的开发,主要分为三类:应用程序开发、驱动程序开发、系统内核开发,针对不同种类的软件开发,有其不同的特点。今天我们来看看ARM-Linux开发和MCU开发的不同点,以及ARM-Linux的基本开发环境。
这是一个允许你在几乎任何街机游戏中训练你的强化学习算法的Python库,它目前在Linux系统上可用。通过这个工具包,你可以定制算法逐步完成游戏过程,同时接收每一帧的数据和内部存储器地址值以跟踪游戏状态,以及发送与游戏交互的动作。
对于那些刚开始使用 HDL(如 VHDL 和 Verilog)进行编程的人来说,运行仿真以更好地了解该语言的工作原理非常重要。我们来看看四个仿真器——Icarus Verilog、GHDL、Vivado 和 Modelsim——并讨论它们的优缺点。
1. 关掉实验箱电源。将 MCU 板,KEY&LED 板插接在母板上。按照前面连接关系表将硬件连接好。
“工欲善其事必先利其器”,做好数模混合验证必须了解EDA工具的工作原理。EDA仿真器是在干两件事情(时间和数值),即在什么样的时间,该出什么样的数值(表现);数字和模拟的差别在要解的方程组是完全不同的。
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