SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。
目录如下：第一章SV环境构建常识 1 1.1数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态静态变量 39 1.3设计例化和连接 45第二章验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 功能验证 410第三章SV组件实现 99 3.1接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4调试方法 150第四章验证的计划 166 4.1计划概述 166 4.2计划的内容 173 4.3计划的实现 185 4.4计划的进程评估 194第五章验证的管理 277 6.1验证的周期检查 277 6.2管理三要素 291 6.3验证的收敛 303 6.4问题追踪 314 6.5团队建设 321 6.6验证的专业化 330第六章验证平台的结构 48 2.1测试平台 49 2.2硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3激励发生器 67 channelinitiator 72 registerinitiator 73 2.4监测器 74 2.5比较器 81 2.6验证结构 95第七章激励发生封装：类 209 5.1概述 209 5.2类的成员 233 5.3类的继承 245 三种类型权限protected/local/public 247 thissuper 253 成员覆盖 257 5.4句柄的使用 263 5.5包的使用 269第八章激励发生的随机化 340 7.1随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2约束块控制 358 7.3随机函数 366 7.4数组约束 373 7.5随机控制 388第九章线程与通信 432 9.1线程的使用 432 9.2线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3线程的通信 458第十章进程评估：覆盖率 495 10.1覆盖率类型 495 10.2功能覆盖策略 510 10.3覆盖组 516 10.4数据采样 524 10.5覆盖选项 544 10.6数据分析 550第十一章SV语言核心进阶 552 11.1类型转换 552 11.2虚方法 564 11.3对象拷贝 575 11.4回调函数 584 11.5参数化的类 590第十二章UVM简介 392 8.2UVM简介 414 8.3UVM组件 420 8.4UVM环境 425

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Causedby:java.sql.SQLException:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hive.jdbc.HiveDriveratcom.trs.gateway.co妹妹ons.hive.HiveFeature.getConnection(HiveFeature.java:57)atcom.trs.gateway.co妹妹ons.database.DatabaseUtil.connectUsingClass(DatabaseUtil.java:112)...7moreCausedby:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hive.jdbc.HiveDriveratorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClassInternal(BundleLoader.java:501)atorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClass(BundleLoader.java:421)atorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClass(BundleLoader.java:412)atorg.eclipse.osgi.internal.baseadaptor.DefaultClassLoader.loadClass(DefaultClassLoader.java:107)atjava.lang.ClassLoader.loadClass(UnknownSource)atjava.lang.Class.forName0(NativeMethod)atjava.lang.Class.forName(UnknownSource)atcom.trs.gateway.co妹妹ons.hive.HiveFeature.getConnection(HiveFeature.java:55)...8more

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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0.文档引见.......................................................................................................................................40.1文档目的.............................................................................................................................40.2文档范围.............................................................................................................................40.3读者对象.............................................................................................................................40.4参考文档[待定]...................................................................................................................40.5术语与缩写解释.................................................................................................................41.产品引见.......................................................................................................................................52.产品面向的用户群体...................................................................................................................53.产品应当遵循的标准或规范.......................................................................................................54.产品范围.......................................................................................................................................55.产品中的角色...............................................................................................................................56.产品的功能性需求.......................................................................................................................76.0功能性需求分类..................................................................................................................76.1用例图............................................................................................................................86.2用例描述..........................................

问题描述：利用哈夫曼编码进行信息通讯可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码；
在接收端将传来的数据进行译码(复原)。
对于双工信道(即可以双向传输信息的信道)，每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站写一个哈夫曼码的编译码系统。
基本要求：一个完整的系统应具有以下功能：(l)I:初始化(Initialization)。
从终端读入字符集大小n，及n个字符和m个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmtree中。
(2)C:编码(Coding)。
利用已建好的哈夫曼树(如不在内存，则从文件hfmtree中读入)，对文件tobetrans中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile中。
(3)D:编码(Decoding)。
利用已建好的哈夫曼树将文件codefile中的代码进行译码，结果存入文件textfile中。
(4)P:印代码文件(Print)。
将文件codefile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时将此字符方式的编码文件写入文件codeprint中。
(5)T:印哈夫曼树(Treeprinting)。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式(树或凹入表方式)显示在终端上，同时将此字符方式的哈夫曼树写入文件treeprint中。
实现提示根据题目要求把程序划成5个模块，设计成菜单方式，每次执行一个模块后返回菜单。
除了初始化(I)过程外，在每次执行时都经过一次读取磁盘文件数据。
这是为了如果在程序执行后一直没有进行初始化(I)过程，为了能使后面的操作顺利进行，可以通过读取旧的数据来进行工作。
比如：如果程序的工作需要的字符集和权值数据是固定的，只要在安装程序时进行一次初始(I)化操作就可以了。
再在次运行程序时，不管进行那项操作都可以把需要的数据读入到内存。
算法分析本程序主要用到了三个算法。
(1)哈夫曼编码在初始化(I)的过程中间，要用输入的字符和权值建立哈夫曼树并求得哈夫曼编码。
先将输入的字符和权值存放到一个结构体数组中，建立哈夫曼树，将计算所的哈夫曼编码存储到另一个结构体数组中。
(2)串的匹配在编码(D)的过程中间，要对已经编码过的代码译码，可利用循环，将代码中的与哈夫曼编码的长度相同的串与这个哈夫曼编码比较，如果相等就回显并存入文件。
(3)二叉树的遍历在印哈夫曼树(T)的中，因为哈夫曼树也是二叉树，所以就要利用二叉树的先序遍历将哈夫曼树输出。
[测试数据]根据实验要求，在tobetrans.dat中输入"THISPROGRAMISMYFAVORITE"，字符集和其频度如下：字符 __ A B C D E F G H I J K L M频度 186 64 23 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 20 56 19 2 50 51 55 30 10 11 2 21 2

以下几个功能：（1）能进行正常的时、分、秒计时功能；
（2）分别由六个数码管显示时、分、秒的计时；
（3）零碎有时钟保持功能；
（4）零碎有时钟清零功能；
（5）零碎能够进行快速较分校时；
（6）时钟具有整点报时功能（时钟从59′53″开始报时，在59′53″、59′55″和59′57″、时报时频率为500Hz，59′59″时报时频率为1KHz）。

这是一款很不错的软件分析工具，在数据统计分析上有明显的统计分析功能。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。