用verilog编写的ram之间的数据搬移过程 适合初学者使用

本程序是基于STM32单片机的程序，双ARM单片机通过双口RAM进行数据交换的程序

内存中处理（PIM），近数据处理（NDP） 本页包含对内存中处理（PIM）和近数据处理（NDP）论文的调查。 为了区分PIM和NDP（从技术角度来看），我们假设PIM体系结构要么涉及使用内存阵列的模拟计算，要么将数字计算逻辑和内存组件整合到同一芯片上； NDP体系结构在不同的管芯中分别实现了计算逻辑和存储组件。 因此，在我们的分类中，基于3D堆栈的最新设计属于NDP架构。 从体系结构的角度来看，尽管某些硬件使用内存技术来实现计算，但它们仍被用作主机的加速器（例如，作为从设备连接到PCIe）。 这些硬件设计假定与主机处理器分离的物理地址空间，并且内核执行类似于GPU（数据复制->内核启动->完成计算->数据复制）。 相反，一些设计虽然在我们的调查中被归类为“ NDP”，但从体系结构的角度来看，它们确实是“内存中的过程”。 例如，“ HMC +逻辑层”可以用作存储设备（由主机读取和写入）和

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STM32F030CCT6，32KB RAM,256KB Flash，6个串口(DMA支持)，可跑操作系统-STM32F030CCT6.zip

摘要 在进行数据分析时，我们经常需要把DataFrame的一列拆成多列或者根据某列把一行拆成多行，这篇文章主要讲解这两个目标的实现。 1.读取数据 2.将City列转成多列（以‘|’为分隔符） 这里使用匿名函数lambda来讲City列拆成两列。 3.将DataFrame一行拆成多行（以‘|’为分隔符） 方法一：在刚刚得到的DataFrame基础上操作,如下图所以，可以明显看到我们按照City列将DataFrame拆成了多行。主要是先将DataFrame拆成多列，然后拆成多个DataFrame再使用concat组合。但是这种方法碰到City列切割不均匀的时候可能会麻烦一点，因此，

在RAM中循环产生0~Z的数据，产生数据都是速度由变量rate控制，RAM写满时写入SD卡存储起来，一次写入一个block。程序主要采用了有有限状态机和verilog行为级描述，组合电路与时序电路严格分开，注释较为清楚。

铁电存储器 FM25L04B F-RAM指南（中文）翻译：FM25L04B 是使用了高级铁电工艺的 4 Kbit 非易失性存储器。铁电性随机存取存储器 （即 F-RAM）是一种非易失性存储器，其读和写操作方式与 RAM 一样。它提供 121 年的可靠数据保留时，并解决了由串行闪存、 EEPROM 和其他非易失性存储器造成的复杂性、开销和系统级可靠性的问题。

RAM、SRAM、SDRAM、ROM、EPROM、EEPROM、Flash存储器可以分为很多种类，其中根据掉电数据是否丢失可以分为RAM（随机存取存储器）和ROM（只读存储器），其中RAM的访问速度比较快，但掉电后数据会丢失，而ROM掉电后数据不会丢失。

原始数据： import pandas as pd import numpy as np data = {'a': [4, 6, 5, 7, 8], 'b': ['w', 't', 'y', 'x', 'z'], 'c': [1, 0, 6, -5, 3], 'd': [3, 4, 7, 10, 8], } df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) print(df) # a b c d # one 4