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Linux下 fd_set 结构

fd_set是一种数据类型,在select函数中包含了3个参数,就是这个fd_set类型,fd_set也是理解select模型的关键,关于select的具体说明,可以参考之前的文章嵌入式Linux编程之...select可以同时对多个文件描述符的状态去监听,那么这个所谓的“多个”的实现就是通过fd_set来实现的, 简单的说: fd_set是select监听描述符的集合,每个描述符集存储在一个fd_set...,也就是只有8bit,那么1个字节长的fd_set最大可以对应8个文件描述符(fd), 那么问题来了,如果文件描述符是100怎么办?...答案很简单,fd_set并不是指有1个字节,可以有n个字节,可以拿多个字节凑多个bit,如果fd是100,仍然可以执行 FD(100, &set),执行后,set的值为 1xxxxxxxxxxx.......至于fd_set的最大为多少,取决于机器,一般 是够用的,因为linux在分配文件描述符的时候,不是随意分配 个几千几万的,这个是比较宝贵的资源,是从小到大,一点点递增的,谁也不会傻到同时打开几万个文件的

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    Linux中set命令设置位置参数

    set 是Linux 的内置命令,这是一个非常有用的命令,只是可能因为不熟悉,所以就不怎么用,如果你看一些比较成熟的shell scripts, 经常会看到用set的地方,本文对set命令的-e , —...[root@localhost bin]# 从上面set的帮助可以看到, “+” ,"-" 分别用于关闭或者打开某些特性;具体的特性有很多,这里介绍 -e 特性: set -e ; 表示后续所有的...set -e其实就是从设置的位置起,给脚本的每一条命令加上了同一个退出条件;而set +e 则是取消这种设置; 看下面的例子: [root@localhost shell_commands]# cat...\n" fi } echo "Below results based on: set +e" set +e lookupstr echo "Below results based on: set -...Below results based on: set -e [root@localhost shell_commands]# set 除了上面的-e option 可以帮助优化脚本外,其"--" option

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    IC设计基础 | 数字IC设计经典笔试题

    本文总结了数字IC设计公司的经典笔试题目-IC设计基础知识 引言 近年来,国内的IC设计公司逐渐增多,IC公司对人才的要求也不断提高,不仅反映在对相关项目经验的要求,更体现在专业笔试题目难度的增加和广度的延伸...为参加数字IC设计公司的笔试做准备,我们需要提前熟悉那些在笔试中出现的经典题目。 IC设计基础 1.什么是同步逻辑和异步逻辑? 同步逻辑是时钟之间有固定的因果关系。...10.寄生效应在IC设计中怎样加以克服和利用? 所谓寄生效应就是那些溜进你的PCB并在电路中大施破坏、令人头痛、原因不明的小故障。它们就是渗入高速电路中隐藏的寄生电容和寄生电感。...14.IC设计中同步复位与异步复位的区别? 同步复位在时钟沿变化时,完成复位动作。异步复位不管时钟,只要复位信号满足条件,就完成复位动作。...每节课短短几分钟十几分钟,短小精悍,课程文档也写得很清楚,而且可以试听部分课程,推荐给验证方向的同学们~ 适用人群 在校大学生 在职数字IC设计和验证人员 跨行业转数字验证人员授课导师: 程序员Marshall

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    IC基础知识(1)集成电路(IC)简介

    IC中有什么? IC封装类型 结论 写在前面 在最前面还是分享下一个英文网站吧,挺不错的教程网站,觉得一些知识讲解的还算吸引人,为了阅读起来没那么障碍,这里翻译一些感兴趣的以供科普。...集成电路(IC)的创建是在晶体管的微观世界和人类必须生活的宏观现实之间架起桥梁的技术。...IC还确保了我们不必继续解决已经解决的问题:复杂,高性能的设计可以快速,轻松地集成到无数不同的系统中,因为工程师可以购买该设计作为经过验证的,特性全面的IC创建定制的电路来实现或多或少的相同功能。...IC封装类型 根据集成电路的物理结构,可以将其分为两大类。通孔IC的引脚较长,贯穿PCB,并从底部焊接;表面贴装IC的针脚较短,不延伸到板的另一侧。...下图显示了通孔IC(在右侧)和表面安装IC(在左侧)。 ? 在这里插入图片描述 如今,常见的情况是看到没有突出引脚的IC封装。这些封装可节省PCB面积,但也很难或不可能用手焊接。这是两个示例: ?

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    数字IC设计经典笔试题之【IC设计基础】

    摘要 本文搜集了近年来数字IC设计公司的经典笔试题目,IC设计基础知识。...引言 近年来,国内的IC设计公司逐渐增多,IC公司对人才的要求也不断提高,不仅反映在对相关项目经验的要求,更体现在专业笔试题目难度的增加和广度的延伸。...为参加数字IC设计公司的笔试做准备,我们需要提前熟悉那些在笔试中出现的经典题目。 IC设计基础 1:什么是同步逻辑和异步逻辑? 同步逻辑是时钟之间有固定的因果关系。...10:寄生效应在IC设计中怎样加以克服和利用(这是我的理解,原题好像是说,IC设计过 程中将寄生效应的怎样反馈影响设计师的设计方案)?...14:IC设计中同步复位与异步复位的区别? 同步复位在时钟沿变化时,完成复位动作。异步复位不管时钟,只要复位信号满足条件,就完成复位动作。

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    python set大小_python set集合

    集合set 可变的 无序的 不重复的元素集合 set定义 初始化 set() 生成一个空集合 set(iterable) 可通过可迭代对象生产一个新的集合 s1 =set() s2= set(range...(5)) s3= set(list(range(10))) s4= {} #这是字典的定义方法 s5 = {9,10,11} #set s6 = {(1,2),3,’a’} s7= {[1],(1,),...1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash set的元素要求必须可以hash 目前学过的不可hash的类型有list、set 元素不可以索引 set可以迭代 set增加 add(elem...) 增加一个元素到set中 如果元素存在,什么都不做 update(*others) 合并其他元素到set元素中来 参数others必须是可迭代对象 就地修改 set删除 remove(elem) 从set...set2 判断set1是否是set2的真子集 issuperset(other)、>= 判断当前集合是否是other的超集 set1 > set2 判断set1是否是set的真超集 isdisjoint

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    python set大小_python set集合

    参考链接: Python 集合set remove() 集合set  可变的  无序的  不重复的元素集合  set定义 初始化  set() 生成一个空集合  set(iterable) 可通过可迭代对象生产一个新的集合... s1 =set()  s2= set(range(5))  s3= set(list(range(10)))  s4= {} #这是字典的定义方法  s5 = {9,10,11} #set  s6...= {(1,2),3,'a'}  s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash  set的元素要求必须可以hash  目前学过的不可hash的类型有list、set... 元素不可以索引  set可以迭代  set增加  add(elem)  增加一个元素到set中  如果元素存在,什么都不做  update(*others)  合并其他元素到set元素中来  参数others...set2  判断set1是否是set2的真子集  issuperset(other)、>=  判断当前集合是否是other的超集  set1 > set2  判断set1是否是set的真超集  isdisjoint

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    模拟IC设计简介

    集成电路 (IC) 自 1950 年代后期推出以来一直统治着电子行业。所有迹象都表明,这些小黑匣子将继续主导市场,尤其是模拟IC设计,多年来变得越来越重要。...尽管如此,当大多数人想到IC时,他们会想到计算机处理器或微控制器等数字电路。本文会纠正这一点。我们将回顾模拟IC的性质,介绍这些电路的一些应用领域,最后研究设计它们的特殊要求和设计挑战。...什么是模拟IC? 在讨论模拟IC设计之前,我们需要定义“模拟 analog”。 模拟信号在时间上是连续的,并且具有无限范围的值。自然界中发现的所有信号,从声波到脑电波,都是模拟的。...模拟IC是一种集成电路,用于产生或放大模拟信号,而不是数字信号。 模拟IC的应用 现在我们知道了什么是模拟IC,图2显示了它们的使用领域。 图2.模拟电子学的应用。 如您所见,模拟IC具有多种应用。...因此,模拟IC从一个技术节点到另一个技术节点需要更多时间。

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    训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)

    在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等; validation set是用来做模型选择(model...selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。...当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。样本少的时候,上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。...在应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。train训练数据。拟合模型,用这部分数据来建立模型。...但是我们只用测试数据集(Test Set) 去评估模型的表现,并不会去调整优化模型。

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