This paper details proven RTL coding styles for efficient and synthesizable Finite State Machine (FSM) design using IEEE-compliant Verilog simulators. Important techniques related to one and two always block styles to code FSMs with combinational ou
Pandas数据分析 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 2 3 目录 第一部分 文件读写 第二部分 变量离散化 第三部分 缺失值填补 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第四部分 数据标准化 第五部分 数据合并 第六部分 数据组合 第七部分 数字编码 第八部分 OneHot编码
This paper details proven RTL coding styles for efficient and synthesizable Finite State Machine (FSM) design using IEEE-compliant Verilog simulators. Important techniques related to one and two always block styles to code FSMs with combinational ou
keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：
Converts a class vector (integers) to binary class matrix.
E.g. for use with categorical_crossentropy.
也就是说它是对于一个类型的容器（整型）的转化为二元类型矩阵。比如用来计算多类别交叉熵来使用的。
其参数也很简单：
def to_categorical(y, num_classes=None):
Ar
