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奇偶校验器设计（奇偶校验与奇偶检测，XOR法和计数器法|verilog代码|Testbench|仿真结果）
图片 简单理解奇偶校验： 奇校验：原始码流+校验位 总共有奇数个1 偶校验：原始码流+校验位 总共有偶数个1 二、XOR法 2.1 XOR法 题目：采用XOR法试写一个发送端奇偶校验器，在发送端会输入一段 2.2 verilog代码 //使用XOR法设计奇偶校验器 module parity_checker01( input clk, input rst_n 3.1 计数器法 题目：采用计数器法试写一个发送端奇偶校验器，在发送端会输入一段8bit的数据，可以选择切换奇数校验或者偶数校验，并且将校验值附在末位输出。 设计方法主要有XOR法和计数器法。XOR法最简单，只需要对数据使用按位异或，输出为“0”代表数据中“1”位偶数个；计数器法最直观，计数器中数值的奇偶性表示对应数据中“1”个数的奇偶。 Tips:判断计数器是奇数还是偶数主要有判断data_out0和取余数两种方法，前者综合后耗损的资源太多不推荐前者。
5.8K40编辑于 2023-05-18 - 来自专栏Python
头插法和尾插法
头插法 void HeadCreatList(List *L) //头插法建立链表 { List *s; //不用像尾插法一样生成一个终端节点。 List));//s指向新申请的节点 s->data = i;//用新节点的数据域来接受i s->next = L->next; //将L指向的地址赋值给S;//头插法与尾插法的不同之处主要在此 } } 尾插法 void TailCreatList(List *L) //尾插法建立链表 { List *s, *r;//s用来指向新生成的节点。r始终指向L的终端节点。
29710编辑于 2024-10-12 - 来自专栏c++与qt学习
头插法和尾插法
头插法 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct LinkNode { headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //头插法 insert_LinkList(headNode,length); printf("打印链表：\n"); outputLinkList(headNode); return 0; } 尾插法： headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //尾插法
1.1K30发布于 2021-03-02 - 来自专栏移动开发面面观
快速排序法及优化
快速排序 快排是目前平均时间复杂度最小的排序法。体现了分治的思想。算法比较经典，因此在这里记录一下，加深印象。 快速排序中比较核心的是要寻找一个pivot值。即枢轴值。 然后以low,high作为数组开头和结尾的索引。一旦发现arr[high]<pivot或是arr[low]>pivot，即交换它与pivot的值，然后更换遍历方向。 然后通过递归，我们再对pivot左边和右边分别进行分治，即可完成排序。 我们知道，快速排序法中，任意选取pivot值，都能完成排序，但这有可能导致最坏情况。即，选到最大值或最小值，将其余的数据全部分治到了一边。这相当于浪费了一次分治。只是确定了一个值的位置。 多种排序 并不是所有情况下，快速排序法都是最优选择。由于分治的思想，我们可以在分治后，所需处理的数据较少时。采用插值排序进行排序。
72840发布于 2018-07-03 - 来自专栏职场亮哥
Python拉链法和开地址法实现字典
Python拉链法和开地址法实现字典 Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。 这个时候就有两种处理散列冲突的方法：拉链法和开地址法 拉链法 把具有相同散列地址的k,v对放在同一个单链表中。 _solts__: for k, _ in solt: ret.append(k) return ret 封装成类之后，使用方法和Python 提供的dict就比较像了 开地址法 Python字典内部实现时处理散列冲突的方法就是开地址法，开地址法在后续补充 《Python源码剖析》的笔记-第五章 Python中的dict对象 【译】Python
96210发布于 2020-10-10 - 来自专栏全栈程序员必看
（c语言）选择排序法和冒泡排序法
问题描述： 给定一个数组（或者输入一个数组），分别运用选择排序法和冒泡排序法将所要的结果输出。
1.6K10编辑于 2022-09-12 - 来自专栏小点点
（五）《数电》——化简法（公式化简法和卡诺图化简法）
基本性质 并2消1 并4消2 并8消3 推论 化简的基本步骤 总规则 示例 约束项 定义 任意项 定义 无关项 定义 应用 Q——M法 ---- 公式化简法 我们来介绍一下公式化简法 这种标准形式在逻辑函数的化简以及计算机辅助分析和设计中得到了广泛的应用。 ◆卡诺图行列两侧标注的0和1表示使对应方格内最小项为1的变量取值。同时，这些0和1组成的二进制数大小就是对应最小项的编号。 无关项 定义 无关项——约束项和任意项统称为逻辑函数中的无关项。“无关”指是否将这些最小项写入逻辑函数式无关紧要，在卡诺图中用“×”表示无关项。 Q——M法 也叫奎恩——麦克拉斯基化简法，因为在离散数学中学过，期末考试还考过！就不做详细介绍。感兴趣同学可以自己了解一下！
7.7K21编辑于 2022-12-12 - 来自专栏全栈程序员必看
冒泡法原理及实现
冒泡法原理及实现 第一次接触排序算法，简单写一下实现原理。 先看一道例题： 用户输入十个数据，将数据从大到小输出。 输入样例 1 30 23 56 0 199 -23 45 78 -200 输出样例 -200 -23 0 1 23 30 45 56 78 199 这里使用冒泡法。 printf("%d ",num[i]); return 0; } 问题来了问什么叫冒泡 画了一个示意图，大概是这么个意思（观察过气泡在水中上升的同学可能比较明白，这个问题应该是和压力有关
52840编辑于 2022-11-02 - 来自专栏Java架构筑基
大整数相乘“分治法”和“循环暴力法”
x = sca.nextLine(); String y = sca.nextLine(); System.out.println(f(x,y)); } //分治法 代码，结果都是报错，有的甚至用long型变量接收输入的大整数，直接就报错了，没有一个是对的，访问量还那么高，真水啊，，，，，， 然后想了另一种方法，可以完美解决此问题，时间复杂度是o（n2）： 循环暴力法： 希望读到这的您能点个小赞和关注下我，以后还会更新技术干货，谢谢您的支持！ 资料领取方式：加入Java技术交流群963944895，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取
86500发布于 2019-04-21 - 来自专栏云霄雨霁
算法设计策略----回溯法和分枝限界法
隐式约束和判定函数：隐式约束给出了判定一个候选解是否为可行解的条件。一般需要从问题描述的隐式约束出发，设计一个判定函数，程序根据判定函数判断一个解是否为可行解。 最优解和目标函数：目标函数，也称代价函数，用来衡量每个可行解的优劣。使目标函数取得最大（小）值的可行解为问题的最优解。 约束函数和限界函数目的相同，都是为了剪去不必要搜索的子树，减少问题求解所需实际生成的状态结点数，他们统称为剪枝函数。 使用剪枝函数的深度优先生成状态空间树中的节点的求解方法称为回溯法；广度优先生成结点，并使用剪枝函数的方法称为分枝限界法。 回溯法算法框架： Void RBacktrack(int k){ for(每个x[k],使得x[k]∈T[x[0],...
2.1K00发布于 2018-05-30 - 来自专栏大大的小数据
华罗庚《优选法和统筹法平话》2021.7.31
今天看到了来源，华罗庚先生写的，以及当年极力普及和倡导的优选法和统筹法平话，看到了老先生对应用数学落地的极大影响。 最少次数的测试出馒头放碱量。 最合理的两种化学计量配比。 统筹法，网络进度计划和横道图进度计划，关心描述任务的先后顺序，时间需求，人料机法环影响，统筹协调。 优选法，其中经典的黄金分割法、平分法，针对单峰函数，分别快速求极限和求根。 平行线法、陡度法、瞎子爬山法、非单峰、抛物线、等高线、双变数等方法，有数学依据的、实用的、简单的、适用场合的快速解决问题。 除了数学方法，同时看到了很多数学应用的感悟。 1、不迷信花里胡哨的理论和名称，落地落地。 2、折纸的动态可视化方法把抽象思维形象化。
1.9K30编辑于 2022-09-22 - 来自专栏数字IC经典电路设计
串并转换（串入并出、并入串出、移位寄存器法和计数器法|verilog代码|Testbench|仿真结果）
在设计的时候主要包括以下两个模块 核心模块：对于移位寄存器法，每个时钟周期将1bit数据缓存在寄存器上，选择不同的转换优先方式数据缓存的方式不同。 对于计数器法，相比于移位寄存器逐次移位进行拼接，计数器法通过计数器将输入的数据直接缓存到对应的位次。 辅助模块：由于串并行数据输入输出的特性，输入的时钟周期与输出时钟周期是不同的。 2.21移位寄存器实现串行输入并行输出 根据计数器法的原理，每个时钟周期将1bit数据缓存在寄存器上，对于选择msb优先和lsb优先： dout_msb_rWIDTH - 1 - cnt_sipo < <= {din_r,dout_lsb_rWIDTH - 1 :1}; 然后在8分频时钟信号下由时序逻辑输出 串入并出（计数器法）： 根据计数器法的原理，每个时钟周期将1bit数据缓存在寄存器上，工作计数器在复位或者 并入串出（计数器法）： 根据移位寄存器的原理，每8个时钟周期输入一组8bit数据，在8分频时钟的上升端(借助上升沿检测)缓存在寄存器中： else begin dout_msb_r
8.4K103编辑于 2023-05-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
拉格朗日乘子法和KKT条件
求解最优化问题中，拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。 该类问题解决办法是消元法或拉格朗日法。消元法简单，这里讲拉格朗日法，后面提到的KKT条件是对拉格朗日乘子法的泛化。例子：椭球 内接长方体的最大体积，即求 f(x,y,z) = 8xyz 的最大值。 方法1：消元法根据条件消去z，然后带入函数转化为无条件极值问题。 min(F(x,λ))取得极小值时其导数为0，即f(x)和h(x)的梯度共线。 不等式约束常用的方法是KKT条件，同样的，把所有的不等式约束、等式约束和目标函数全部写为一个式子
2.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏数据分析与挖掘
拉格朗日乘子法和KKT约束
本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解 拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解。 因此给出结论：拉格朗日乘子法取得极值的必要条件是目标函数与约束函数相切，这时两者的法向量是平行的，即 ? 所以只要满足上述等式，且满足之前的约束 hi(x)=0,i=1,2,…,m ，即可得到解，联立起来，正好得到就是拉格朗日乘子法。 主要的KKT条件便是 (3) 和 (5) ，只要满足这俩个条件便可直接用拉格朗日乘子法， SVM 中的支持向量便是来自于此，需要注意的是 KKT 条件与对偶问题也有很大的联系，下一篇文章就是拉格朗日对偶
2K31发布于 2020-08-26 - 来自专栏HUBU生信
数据结构：链表的头插法和尾插法
sizeof(Lnode)); p->data = data; p->next = L->next; L->next = p;//头插法 尾插法： 设法找到插入结点的上一个结点，总而言之，尾插法就是要使后面插入的结点在前一个插入结点和NULL值之间。 p->data = data; fp->next = p; p->next = NULL; fp = p;//尾插法
2.3K20发布于 2018-12-27 - 来自专栏caoayu的分享
Deepin 安装及使用Rime输入法--中州韵输入法
为什么使用它 正如作者所说的那样，一个输入法不应该只是通过界面的点击就能够简单设置一些操作。而是应该可以根据每个人的使用习惯进行定制，包括每个按键、快捷键、符号。 对于大多数人来说，一个简单的输入法，再加上在线的词库跟同步的用户词库和设置就足够使用。最多也就是寻求一些新鲜主题。 但是对于特定场景的用户来说，如果能定制一个根据自己按键习惯的输入法，那么输入也将成为一种享受，更可以提升我们的效率，毕竟人生苦短。 但是，正由于他是可配置的，并且配置文件及词库文件都是通用的，对于那些想要使用，但又不懂的配置的用户来说是一种福音。可以直接把配置好的常用设置跟词库拷贝下来就可以使用。 推荐使用 fcitx-rime 接下来就是配置了 用户目录在 ： $USER/.config/fcitx/rime/ 里面存放自定义配置文件和部署后的数据文件 配置增强包 增强包包括了输入法配置文件跟词典文件与源配置文件
5.8K20发布于 2020-12-07 - 来自专栏全栈程序员必看
牛顿法和牛顿迭代法一样吗_牛顿迭代法流程图
牛顿法，大致的思想是用泰勒公式的前几项来代替原来的函数，然后对函数进行求解和优化。牛顿法和应用于最优化的牛顿法稍微有些差别。 牛顿法 牛顿法用来迭代的求解一个方程的解，原理如下： 对于一个函数f(x),它的泰勒级数展开式是这样的 \[f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) + \frac{1}{2} 所以，牛顿法的迭代公式是\(x_{n+1} = x_n – \frac{f(x_n)}{ f'(x_n)}\) 牛顿法求解n的平方根 求解n的平方根，其实是求方程\(x^2 -n = 0\)的解 利用上面的公式可以得到 应用于最优化的牛顿法是以迭代的方式来求解一个函数的最优解，常用的优化方法还有梯度下降法。 和梯度下降法相比，在使用牛顿迭代法进行优化的时候，需要求Hessien矩阵的逆矩阵，这个开销是很大的。
1.1K40编辑于 2022-09-20 - 来自专栏sunsky
Git 版本及版本范围表示法
如果你要查看在某一时间段内的状态，请使用 --since 和 --until 参数。 @{-<n>}, e.g. @{-1} @{-}， 这种表示法，代表之前第 n 次检出的分支或者提交。 qiandao <rev>^, e.g. 这种表示 方法非常常见，因此对于 ^r1 r2 来说有一个简写表示法：r1..r2（注意：r1 与 r2 之间只有 两个英文句点）。 相似的表示法：r1...r2 可以叫做 r1 和 r2 之间的差集（数学），就是指代从 r1 可以追踪到的提 交或者是从 r2 可以追踪到的提交，但是不包含从 r1 和 r2 都可以追踪到的。 这和上一种范围表示法容易混淆。上面的是两个点，而这个是三个点。举例说明，在上面 的图示中，D..F 表示的提交范围只有F，而 D…F，表示的提交范围有 D 和 F。 <rev>^@, e.g.
2.3K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏计算机工具
Shapley值法介绍及实例计算
Shapley值法介绍及实例计算 为解决多个局中人在合作过程中因利益分配而产生矛盾的问题，属于合作博弈领域。 本文从Shapley值法的概念定义以及实例计算两个方面展开叙述。 （二）Shapley值法的公理 Shapley 值分配策略是满足以下四个公理的唯一解。 二、 实例计算 题目：共有三家公司，公司1，2，3单独投资可盈利v(1)=100，v(2)=200，v(3)=300，如果公司1和公司2联合，可获利v(1&2)=500；公司2和公司3联合 ，可获利v(2&3)=600；公司1和公司3联合，可获利v(1&3)=700；公司1、公司2和公司3联合，可获利v(1&2&3)=1000；那么三个公司一起合作，每个公司应各获利多少？
1.7K11编辑于 2024-12-13 - 来自专栏全栈程序员必看
单链表的头插法与尾插法详解及实现（C语言）
单链表的建立有头插法和尾插法 首先是定义一个结构体 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #define ElemType { ElemType Data; //数据域 struct LNode *Next; //指针域 }LNode,*LinkList 其次是主函数，用来输入和输出我们的链表 ，输入值（9999结束）\n") L=CreateList_Head(L); PrintList(L); printf("头法建立单链表，输入值（9999结束）\n") L=CreateList_Tail(L); PrintList(L); return 0; } 头插法建立单链表 头插法会使输入的数据插入到链表的表头，输出数据时的数据与读入的数据时相反的，如 3.while的n次循环，如图 头插法代码如下 LinkList CreateList_Head(LinkList L) { LinkList s;int x; L = (LNode
7.1K20编辑于 2022-08-30
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