随着FPGA设计越来越复杂，芯片内部的时钟域也越来越多，使全局复位已不能够适应FPGA设计的需求，更多的设计趋向于使用局部的复位。本节将会从FPGA内部复位“树”的结构来分析复位的结构。 　　我们的复位线将会是一个和时钟一样多扇出的网络，如此多的扇出，时钟信号是采用全局时钟网络的，那么复位如何处理？有人提出用全局时钟网络来传递复位信号，但是在FPGA设计中，这种方法还是有其弊端。一是无法解决复位结束可能造成的时序问题，因为全局网络的延时较大，并且不可以直接连到寄存器的复位端。仍然需要局部走线，这对于时序要求紧张的场合，较难满足时序；二是会占用全局时钟资源，多个复位信号会占用更多的全局时钟资源

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搞了个不是局部刷新的百度搜索框下拉提示效果，在被领导批了n次后，问了n次后，弄出来了，真心感觉我这个小脑壳，太不灵光了，太懒了。记录下来，以免忘记。 大致思路：前台放一个input标签，然后当该标签内的值输入有变化的时候，调用后台代码查询 符合条件的数据绑定ListBox。 具体实现思路：一个input，当输入值变化时，调用后台代码。但是怎么调用呢，这个是个问题了，在该input下放一个隐藏的服务器控件button，隐藏该控件，当input里值变化时，调用js，在js里触发该按钮的onclick事件，把具体的操作数据的代码就可以放到onclick事件里了。但是这里的隐藏不是使用visable来

灰色预测模型代码matlab particle_Filter 这是python Intelligent Robotics Systems练习2：Particle Filter中的部分过滤器实现。 使用地标的移动机器人的蒙特卡洛定位考虑一个平面机器人，其三个DOF x =（x，y，θ）在大小为100×100的世界中运行。该世界包括m = {（（20，20）， （80，80），（20，80），（80，20）}，如图所示。机器人可以接受两个电机命令，一个转弯运动命令u1，（u1∈[0，2π））和一个向前运动命令u2（u2> 0）。 机器人的确定性运动模型由θ0 =θ+ u1，x 0 = x + u2 cosθ0，y 0 = y + u2 sinθ0给出。为了实现MCL算法，提供了两个Matlab类。 cWorld类定义机器人的世界，并包括绘图功能。 cRobot类初始化世界上具有任意姿势的机器人。 该类包括以下功能：•设置：设置机器人的新姿势•打印：将机器人的姿势打印到Matlab提示中•绘图：在世界上绘图机器人[不同的颜色和不同的绘图样式-“机器人”和可以选择“粒子”]•设置噪声：设置噪声

遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学而发展形成，它是处理非线性模型参数估计的一类通用性较强的寻优方法。遗传算法寻求最优解的基本思想是：从代表问题的可能潜在解集的一个种群出发，此种群由基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有特征染色体的实体。染色体作为带有遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因的组合，它决定了个体的形状的外部表现。