PS: 我们学校设置了四个实验 , 大家按需下载即可!

代码下载链接 | 点击这里 🫲🫲🫲

实验一 数字逻辑---交通灯系统设计(HUST)

1

7段数码管驱动电路设计

实验二 运算器设计(HUST)

1

8位可控加减法电路设计
2

CLA182四位先行进位电路设计
3

4位快速加法器设计
4

16位快速加法器设计
5

32位快速加法器设计
6

5位无符号阵列乘法器设计
7

原码一位乘法器设计
8

MIPS运算器设计

实验三 存储系统设计(HUST)

1

汉字字库存储芯片扩展实验
2

MIPS寄存器文件设计
3

全相联cache设计
4

直接相联cache设计

实验四 单总线CPU设计(变长指令周期3级时序)(HUST)

1

MIPS指令译码器设计
2

变长指令周期---时序发生器FSM设计
3

变长指令周期---时序发生器输出函数设计
4

硬布线控制器组合逻辑单元
5

变长指令周期---硬布线控制器设计
6

变长指令周期---单总线CPU设计

PS: 我们学校设置了四个实验 , 大家按需下载即可!

代码下载链接 | 点击这里 🫲🫲🫲

最后结语


Github: Parker-Cui (Cui pengfei) · GitHub

Gitee: 崔鹏飞 (cui_pe_ng_fei) - Gitee.com

Juejin: https://juejin.cn/user/2276467567770442/posts

okokok , 这期内容到这里就结束了,我们有缘再会 😂😂😂 !!!

# 前端 # 面试 # typescript # node.js # 职场和发展
Logo
DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐

图像识别化技术目标检测模型训练数据标注策略

图像识别技术中的目标检测模型近年来在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域展现出巨大潜力，而模型的性能高度依赖于训练数据的标注质量。对于遮挡、重叠目标，应采用分层标注策略，明确标注可见部分。标注策略需结合具体需求，灵活调整标注粒度和标准，确保模型在实际场景中发挥最佳效果。通过分析模型在测试集上的表现，发现漏检或误检案例，针对性补充标注数据。未来，随着自动化标注技术和多模态融合的发展，数据标注将迈向更高

avatar DAMO开发者矩阵
cover

【3D 物理布局生成】PHYSCENE: Physically Interactable 3D Scene Synthesis for Embodied AI

avatar DAMO开发者矩阵

强化学习环境智能体与奖励设计

强化学习的核心在于智能体通过与环境的交互学习最优策略，而奖励设计则是这一过程中的关键驱动力。例如，在稀疏奖励环境中，智能体可能因缺乏即时反馈而难以学习。例如，在机器人路径规划中，仅设置终点奖励可能导致探索效率低下，而加入距离惩罚或时间惩罚则能加速收敛。例如，在足球游戏中，团队奖励鼓励传球配合，而个人得分奖励可能激励球员突破。总结而言，强化学习环境智能体与奖励设计是推动智能决策的核心。通过优化交互机

avatar DAMO开发者矩阵