【工具使用】EMACS的verilog_mode脚本

#工作记录#

俗话说不会玩连连看的工程师不是一个好的SoC工程师。

在做集成工作的时候,集成连线估计是一件比较繁琐且容易出错的事情,连线类型定义出错、位宽问题、连线众多等等问题,此时使用由Veripool带来的verilog_mode简直是令人神清气爽。

下面直接上官网连接:(英文好的直接看这个吧非常详细的)

Veripool

然后上个简单的例子,在emacs(类似gvim的编辑器)中按Ctrl C然后按Ctrl A就能开始自动生成,Ctrl C 然后按Ctrl K就恢复到没有自动生成的模式。

module example_0(/*AUTOINPUT*//*AUTOOUTPUT*//*AUTOINOUT*/
);/*AUTOREG*/
/*AUTOWIRE*//*example AUTO_TEMPLATE(.example_0 (),.example_1 (@_abc),
);
*/example u_example(/*AUTOINST*/);endmodule//Local Variables:
//verilog-library-directories:(".")
//End:

local添加工具功能方法如下:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/873598.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)的无人机三维路径规划

牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。 1、算法原理…

制造运营管理系统(MOM系统),企业实现先进制造的关键一步

随着全球制造业的快速发展,企业对于生产效率和成本控制的要求日益增高。在这个背景下,制造运营管理系统(MOM系统)成为了企业提升竞争力的关键工具。盘古信息作为业内领先的智能制造解决方案提供商,其MOM系统更是以其卓…

首批通过 | 百度通过中国信通院H5端人脸识别安全能力评估工作

2024年5月,中国信息通信研究院人工智能研究所依托中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会(AIIA)、“可信人脸应用守护计划”及多家企业代表共同开展《H5端人脸识别线上身份认证安全能力要求及评估方法》的编制工作,并基于该方法开…

大数据时代,如何用Scikit-Learn高效转换数据?

大数据时代,如何用Scikit-Learn高效转换数据? 在数据科学领域,数据预处理是至关重要的一步。Scikit-Learn(简称sklearn),作为Python中最受欢迎的机器学习库之一,提供了一系列的数据转换工具&am…

COD论文笔记 Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged 2022

动机 这篇论文的动机在于解决伪装目标检测(COD)中的一个关键问题:在复杂背景下,伪装目标与背景的边界模糊,使得检测变得极其困难。现有的方法,如基于边界或不确定性的模型,通常仅响应于伪装目标的稀疏边缘&#xff0c…

DM数据库导出excel表结构

select utc.column_name 字段名, utc.data_type 字段类型, utc.data_length 数据长度, utc.data_precision 数据精度, utc.nullable 是否为空 , ucc.comments 备注 from user_tab_columns utc,user_col_comments ucc where utc.column_name ucc.column_name and utc.Table_Nam…

.NET单元测试使用AutoFixture按需填充的方法总结

AutoFixture是一个.NET库,旨在简化单元测试中的数据设置过程。通过自动生成测试数据,它帮助开发者减少测试代码的编写量,使得单元测试更加简洁、易读和易维护。AutoFixture可以用于任何.NET测试框架,如xUnit、NUnit或MSTest。 默…

如何定位Milvus性能瓶颈并优化

假设您拥有一台强大的计算机系统或一个应用,用于快速执行各种任务。但是,系统中有一个组件的速度跟不上其他部分,这个性能不佳的组件拉低了系统的整体性能,成为了整个系统的瓶颈。在软件领域中,瓶颈是指整个路径中吞吐…

价格战再起:OpenAI 发布更便宜、更智能的 GPT-4o Mini 模型|TodayAI

OpenAI 今日推出了一款名为 GPT-4o Mini 的新模型,这款模型较轻便且成本更低,旨在为开发者提供一个经济实惠的选择。与完整版模型相比,GPT-4o mini 在成本效益方面表现卓越,价格仅为每百万输入 tokens 15 美分和每百万输出 tokens…

某4G区域终端有时驻留弱信号小区分析

这些区域其实是长时间处于连接态的电信卡4G终端更容易出现。 出现问题时都是band1 100频点下发了针对弱信号的1650频点的连接态A4测量事件配置(其阈值为-106)。而这个条件很容易满足,一旦下发就会切到band3 1650频点。 而1650频点虽然下发ban…

区块链技术和系统;ZKRollup ;区块链交易打包和审查

目录 区块链技术和系统 ZKRollup 的基本概念和运作原理 基本概念 运作原理 交易打包和审查 一、交易打包 二、交易审查 区块链技术和系统 区块链技术作为一种去中心化、不可篡改且高度安全的分布式账本技术,近年来在金融科技、供应链管理、物联网、版权保护、投票系统…

神经网络之卷积神经网络

目录 一、卷积神经网络概述:1.卷积层:1.1卷积核与神经元:1.2卷积层作用:1.3多通道概念: 2.池化层:2.1池化层作用: 3.隐藏层与卷积层、池化层关系: 一、卷积神经网络概述:…

vue3 页面引入组件

子组件内容 注意这里的 name: "Rabbitmq"&#xff0c;要与下面引用的时候一致 <template><div><!-- 你的组件内容 --><div slot"footer" class"dialog-footer"><el-button type"primary" click"sub…

Flutter TextFiled频繁采集“剪切板信息”

在使用Flutter开发者&#xff0c;输入框是必不可少的功能&#xff0c;最近产品出了需要&#xff0c;要求输入框记住用户登录过的手机号&#xff0c;并在输入框输入时提示出来&#xff0c;这是个很基础的功能&#xff0c;但是在通过测试验收发布到应用市场时&#xff0c;被Vivo拒…

求职学习day6

起来还是刷了一小时视频。还是没办法元气满满的起床。 一个新的集中注意力的办法&#xff0c;屏幕使用时间限制。 计划 CodeTop 面试题目总结 接下来的刷题主要是codetop100 9:40-10:20主要练习自我介绍。 面试到11点&#xff0c;开始做平安的题目&#xff0c;然后去广州…

谷粒商城实战笔记-35-前端基础-ES6-模块化

文章目录 一&#xff0c;什么是模块化二&#xff0c;export1. export语法2. 批量导出3. 默认导出 三&#xff0c;import1&#xff0c;import语法2&#xff0c;批量导入 一&#xff0c;什么是模块化 模块化编程是一种软件设计技术&#xff0c;它将程序分解为独立的、可复用的部…

克隆的TrinityCore服务器网速慢卡顿问题的解决(未解决)

一台TrinityCore服务器&#xff0c;采用的是备份克隆安装的方式&#xff0c;在FreeBSD bhyve 中安装Ubuntu&#xff0c;安装细节见如下两篇文档&#xff1a;尝试在FreeBSD 的jail、bhyve里安装TrinityCore-CSDN博客 备份和镜像TrinityCore_魔兽世界 updating auth database...…

Spring Boot项目中使用MyBatis Generator (MBG) 自动生成Mapper文件

Spring Boot项目中使用MyBatis Generator (MBG) 自动生成Mapper文件可以很大程度上减少编码。本文着重介绍如何在实战中使用MGB自动生成Mapper文件 1. 添加MyBatis Generator依赖 在pom.xml中添加必要的依赖 <dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</…

uniapp中给data中的变量赋值报错

排查了一上午&#xff0c;原本以为是赋值的这个变量有一个键名是空字符串的问题&#xff0c;后来发现是因为在data中定义变量是写的是{}&#xff0c;如果写成null就不会报错了&#xff0c;具体原因不清楚为什么

逻辑回归(Logistic Regression,LR)

分类和回归是机器学习的两个主要问题。 分类处理的是离散数据回归处理的是连续数据 线性回归&#xff1a;回归 拟合一条线预测函数&#xff1a; 逻辑回归&#xff1a;分类——找到一条线可以将不同类别区分开 虽然称为逻辑回归&#xff0c;但是实际是一种分…