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数字硬件建模综述
数字硬件建模综述 逻辑设计的演变 1958年，德克萨斯仪器公司（Texas Instrument）的年轻电气工程师杰克·基尔比（Jack Kilby）发明了如何将电路元件、晶体管、电阻器和电容器放置在一小块锗上 在成功地重新定义了数字系统之后，著名数学家乔治·布尔（George Boole）在1854年发明了布尔代数，并开始了数字逻辑设计的革命。 小结 此篇文章作为数字硬件建模开篇文章，后续将陆续进行Verilog介绍及相关建模的概念，不知道能坚持多久。。。。
93140编辑于 2022-01-10 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-循环语句
数字硬件建模SystemVerilog-循环语句 经过几周的更新，SV核心部分用户自定义类型和包内容已更新完毕，接下来就是RTL表达式和运算符。 While和do-While循环 最佳实践指南6-5 使用for循环和repeat循环进行RTL建模。不要使用while和Do-while循环。 尽管许多综合编译器都支持这些循环，但它们有一些限制，比如使代码难以维护和重用，这就限制了它们在RTL建模中的实用性。 相反，使用for循环或repeat循环，由于循环迭代的次数是静态的，所以增加了它们在RTL建模中的实用性。为了完整起见，本文简单介绍了while和do-while循环，但不推荐使用。
3.7K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog(八)-端口声明
这些构造对于验证非常有用，并且超出了本文关于RTL建模的范围。 模块端口声明建议 SystemVerilog为声明模块端口提供了相当大的能力和灵活性，如本节所示。 对功能建模方式的更改通常会导致新的编译错误，因为还需要更改端口数据类型。 SystemVerilog使端口声明更加容易。只需将所有端口声明为logic数据类型，并让语言正确推断出正确的网络或变量类型。
2.9K50编辑于 2022-06-06 - 来自专栏工业科技1
建模仿真和数字孪生的关系
由于数字孪生与仿真的密切关系，使得仿真技术也受到空前的关注，如今，建模仿真技术的应用已经渗透到工业、农业、国防、经济、环境，甚至政治、社会、体育、文化娱乐等众多领域，在系统论证、试验、设计、分析、维护、 在制造领域，建模仿真是未来制造业最重要的核心技术之一。建模仿真技术已被用于产品制造的整个生命周期，涉及：设计、生产、测试、维护、报废等。 《建模，仿真，信息技术与处理路线图》。 从模式和模型角度，数字孪生技术属于一种在线数字仿真技术，同时，数字孪生也可以适用于“对象、特性、时钟、架构、粒度、用途”这些分类下的所有情况，譬如可以是为训练目的打造的分布式、超实时的体系级数字孪生。 因此，借鉴建模仿真领域的现有技术体系可以更全面地了解数字孪生的应用范围。 来自《从建模仿真看数字孪生》
1.4K40编辑于 2022-04-07 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-组合逻辑建模（2）always和always_comb
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。 使用通用always程序建模 最佳实践指南7-4 使用RTL专用的always_comb程序对组合逻辑进行建模。不要在RTL模型中使用通用的always程序。 虽然不推荐always程序用于RTL建模，但本文中讨论了如何正确使用通用always程序对组合逻辑进行建模，因为这种通用程序在传统的Verilog模型中很常见。 组合逻辑敏感列表。 首先，综合编译器对组合逻辑建模施加了一些限制。使用@ * 可以推断出一个敏感度列表，但不强制执行用于组合逻辑建模的其他综合规则。@ * 的第二个问题是没有推断出完整的敏感度列表。 避免组合逻辑程序中的意外锁存 RTL建模中的一个常见问题是推断代码中的锁存行为。
3.4K10编辑于 2023-02-14 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-组合逻辑建模（4）组合逻辑决策优先级
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。 下面的代码片段演示了一个以if-else-if决策链建模的4-2优先级编码器，其中高阶位优先于低阶位。 同样的优先级编码器也可以通过使用case语句来建模。
1.6K10编辑于 2023-02-14 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-组合逻辑建模（3）使用函数表示组合逻辑
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。
89460编辑于 2023-02-14 - 来自专栏OpenFPGA
数字硬件建模SystemVerilog-时序逻辑建模（1）RTL时序逻辑的综合要求
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。 在时序逻辑RTL模型中使用单元延时 建立有限状态机（FSM）模型 对Mealy和Moore FSM架构进行建模 状态解码器，并使用独热码的独特情况 对内存设备进行建模，如RAM 触发器和寄存器的RTL模型 时序逻辑触发器和寄存器的RTL模型是用一个带有灵敏度列表的always或always_ff过程建模的，该过程使用时钟边沿来触发过程的评估。 在RTL建模中，重点是设计功能，而不是设计实现。综合编译器的作用是将抽象的RTL功能描述映射到具体的门级实现。 例如，复位分支不能用阻塞赋值建模，而时钟分支则用非阻塞赋值建模。
1K30编辑于 2023-02-14 - 来自专栏人力资源数据分析
数字化的HR 一定要学的POWER BI数字建模
随着各个行业的数字化转型的趋势，不管是HR部门还是HR个人都在寻求数字化的转型，在数字化转型的过程中，很多HR比较关注的就是数字化的工具，在企业内部人力资源的数字化构建一般会有以下几种模式 ，那我们详细来分析下，为什么HR 要学POWER BI的数字化建模 1、免费 POWER BI 现在有3个版本，个人版，企业版，还有增值版，现在对于一般的企业来说，个人版和中小企业板就可以基本满足日常的数字化建模的需求 ，可以做数据的清洗和数据的建模，并且提供的丰富的可视化数据图表，和数据仪表盘设计的解决方案，HR可以通过一定时间的PB学习，来对企业内部人力资源各模块的数据关键指标进行数据建模和数据仪表盘的设计，使人力资源数据系统更加有针对性 4、体系化的人力资源数字构建 在人力资源数据分析体系构建中，我们并不是对单个的模块做数据建模和数据分析，我们是对整个人力资源各模块做体系化的构建，所以就需要来做各个模块的数据建模。 所以作为一个数字化的HR，一定要学会POWER BI的数据建模。为企业内部建立体系化的数字分析体系。
1.2K40编辑于 2022-09-28 - 来自专栏PowerBI入门100例
2.38 PowerBI数据建模-数字单位的3种方案
在PowerBI中，使用数字单位会遇到如下痛点：1 使用固定单位，较小权限用户的数字较小，数字可能会变成0；2 固定单位是英文用户的千分位习惯，不满足中国用户的万、亿等习惯；3 使用系统自带的自动单位， 默认按照最大值的数字量级显示单位，小量级数字也会变成0；4 不管是固定单位还是自动单位，浏览器语言如果是中文，会出现一排看起来不友好的“千”、“百万”等；5 度量值使用FORMAT后会变成文本，不支持从小到大排序 ，不支持放在柱状图等图表中，导出后不是数字。 解决方案在保持数字格式的前提下，数字单位有如下3种方案：方案1 增加单位表，通过切片器切换单位，不同量级的数字按照所选的单位一刀切。操作步骤STEP 1 点击菜单栏主页下的输入数据，创建一个单位表。 在画布中显示如下：报告发布后，在网页中导出数据时选择.xlsx格式，导出后仍然是数字格式。如果选择.csv或者在PowerBI桌面版中导出（也是csv），就不是数字格式了。
65510编辑于 2025-02-25 - 来自专栏javascript趣味编程
数字人轻松学习Blender系列之八：建模-2
原文： https://www.jianshu.com/p/0e3fdebe8658 【前言】 上一篇讲到Blender通过命令菜单就能找到几乎所有建模命令，但是这些命令并不是常常都能用到 这一篇我们研究一下常用的建模命令和快捷键，其他的命令，通过以后建模案例再进行学习。 1、建立一个球体，按数字键盘1 转换前视图。打开“后边选择可见”。 2、按B 框选上面所有点。 3、按X 删除点。这是一个不封闭的薄壳半球。 6、在厚度输入框调整数字--改变厚度。 7、生成厚度。这个修改器是参数化控制的，本身对原模型没有破坏改变。你可以删除修改器，还原模型原样；你也可以随时调整厚度，非常方便。 （如同3DMAX 的修改器塌陷，C4D的生成对象一样） 【后记】 Blender 常用建模命令也非常多，一两篇文章写不完呢？下一篇继续《建模-3》。
1.8K10发布于 2021-10-08 - 来自专栏肉眼品世界
工业数字孪生建模与应用|580页PPT下载
资料下载：转发朋友圈截图回复666下载，回复“资料下载”下载所有资料
1.2K34编辑于 2022-06-15 - 来自专栏javascript趣味编程
数字人轻松学习Blender系列之八：建模-7
它虽然大多数不能直接参与建模创建新的元素，但这个插件工具却对你建模提高效率起不少作用啊！一定要认真对待和重视！
1.7K20发布于 2021-10-08 - 来自专栏用户9859085的专栏
数字藏品系统开发（3D建模展示）丨数字藏品源码部署
数字藏品NFT通过在区块链上对数字文件进行标记化，能够理清权利所有者与使用者之间的关系。数字藏品的特征便是不可缺少、不可替代、独一无二，稀有是它的代称。 从国内数字藏品的发行领域，我们可以看到，数字藏品的价值不再关注货币属性，而是发展了更多商业化的可能性，进一步弘扬中国传统文化和优秀的国内知识产权 2.艺术家或高质量的创作者参与合作：新事物必然伴随着泡沫 在各大平台的共同努力下，具有中国特色的数字藏品也在利用科技赋予民族文化以力量，激发文化产业的新活力。 4.高效的交易系统：钱包支付系统。 区块链数字藏品的优势： 1、平台发行数字版本，区块链数字藏品交易可快速实现变现，后期通过交易分润可以长期获益。 2、通过区块链版权确权认证，为艺术品生成独有的数字身份。 数字藏品作为使用区块链技术生成的数字凭证，对应特定的作品、艺术品，在保护其数字版权的基础上，可以实现真实可信的数字化发行、购买、收藏和使用
98430编辑于 2022-06-28 - 来自专栏人工智能
📖《数字人开发手册：从建模到情感交互全链路》
章节名称 核心内容 技术亮点 ☁️ 腾讯云方案 建模篇高精度数字人构建 MetaHuman 智能日志分析 伦理篇合规与可持续发展 文化感知自适应系统联邦学习隐私保护方案 区块链存证服务地域化合规引擎 各章节核心价值点graph TDA[建模 ] -->|精度保障| B[驱动]B -->|实时性| C[情感]C -->|人性化| D[部署]D -->|稳定性| E[伦理]E -->|可持续| F{商业成功}——建模篇：从0到1构建高精度数字人 建模工具选型指南（附对比表）工具类型 推荐方案 优势场景 腾讯云适配性基础建模 Blender 3.4+ 开源/插件生态丰富 ★★★☆☆ 影视级建模Maya ：技术中性悖论undefined→ 发现：相同算法在不同文化场景接受度差异达300%undefined→ 方案：建立文化感知自适应系统数字人权演进undefined→ 前沿问题：数字人"遗产"继承机制跨平台数字身份互认协议
79120编辑于 2025-04-01 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
73210编辑于 2022-11-09 - 来自专栏用户9868391的专栏
3D数字藏品开发 数字藏品系统开发原理详细 数字藏品源码（3D建模设计）
数字藏品，是指使用区块链技术，对应特定的作品、艺术品生成的唯一数字凭证，在保护其数字版权的基础上，实现真实可信的数字化发行、购买、收藏和使用。 当下数字藏品已成为行业热点，品类丰富，包括但不限于数字图片、音乐、视频、3D模型、电子票证、数字纪念品等各种形式。 从文化角度来说，它是一种科技赋能与文化IP巧妙融合的产物，将文化收藏品数字化并完成上链，成为一种独特的存在。同时，它能提供数字文化版权保护，提高转化效率，还增强了数字文创内容的互动性。 数字藏品是根据可信区块链推广计划的描述，数字藏品是利用区块链技术识别权益归属的数字作品、艺术品和商品。 数字藏品可以在区块链网络中标记其拥有者并追溯其后续流通，包括但不限于数字图片、音乐、视频、电子门票、数字纪念品等形式。
76900编辑于 2022-07-03 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB建模--常见建模方案
在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。
78910编辑于 2022-03-22 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。 在DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 DWD层是以业务过程为驱动。 DWS层、ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度，对应着维度表。
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏phodal
元素建模：探索建模的要素
随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。
57930编辑于 2021-12-04
腾讯云开发者
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