FIFO
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回到這張看起來很複雜的AFIFO架構圖 (*藍色訊號為write clk *紅色訊號為read clk)
我們開始來專心探討一下圖中B2G這區塊的功用
相信各位看懂架構後coding就不是甚麼大問題
回顧一下,
我們先思考ptr在傳輸時沒有處理CDC issue時會發生甚麼事?
pt
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上篇文中最後提到的為甚麼async不用Dmux傳ptr就好,
究竟有甚麼缺點又或是不可行,
這邊來探討一下.
首先我們先來看一下Dmux解CDC issue的原理
dmux架構可以分為兩個部分,
Data path和CTRL path,
我們會在CTRL的path的部分在clkA的t
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在了解sync fifo後,可以開始來研究一下何謂asyc fifo?
小弟在這邊盡量利用了sync fifo的架構圖來呈現async fifo的運作,
以方便各位更容易的理解其中的奧妙
以Top view來看,基本上和sync fifo沒太大的不同,
最大的差異則是clk和rst長出了兩組
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前面介紹完sync fifo的function block用途後,
這篇開始來帶入code要怎麼implement.
Full code:
module sync_fifo #(parameter N=8, parameter depth=8)
(input clk,
input rst_
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FIFO題目答得好不好可以直接看出面試者的程度為何,
FIFO看似簡單卻濃縮了非常多的design細節在裡面,
在這邊來和各位分享一下我個人的心得.
作為designer最常使用到的fifo就只有兩種屬性
1.sync fifo
2.async fifo
那這邊的sync或asy
這篇文章深入淺出地解釋了存貨在財務分析中的重要性，涵蓋存貨的定義、成本計算方法(FIFO, LIFO, 加權平均法)、LIFO儲備、存貨周轉率、存貨減記等關鍵概念。 文章並提供實際案例參考，以及其他相關文章連結，有助於讀者更全面地瞭解存貨管理對企業財務健康及投資決策的影響。
從Python 內建deque資料結構的角度切入，
同時了解deque 與 FIFO Queue相關的function用法。
collections.deque是一種兩端點皆可進出的雙端佇列
在兩端點高效地在O(1)常數時間內添加和刪除元素。
這使得deque非常適合實現FIFO Queue
深入探討圖(Graph)的基本概念 及 最短路徑Shortest Path的尋找。
我們專注於廣度優先搜尋(BFS)演算法，以等權圖的最短路徑為例，
詳細說明如何利用BFS從起點擴散到終點，並且提供詳細的程式碼範例。
透過實作，讀者能夠更清楚理解圖論及BFS的應用，並體會水波紋擴散模型的重要性。
定義
圖Graph: 由節點和邊所組成的一個網狀資料結構。
圖的表達方式Graph representation:
常見的有相鄰串列adjacency list或相鄰矩陣adjacency matrix。
本文以adjacenct list作為示範。
節點Vertex: 節點
在之前的教學中，已經學會了Node和Linked List的實作，
用Python實現了單向鏈結串列Singly linked list、雙向鏈結串列Doubly linked list。
今天要承接之前打下的基礎，用雙向鏈結串列來實作Queue(佇列 或稱 隊列)。
