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Verilogでシーケンシャルデータ転送を実行する際のループアンローリングを避ける

Verilogでコードを逐次実行する必要があります問題は、forループ/ forループを使用してループを実行しようとしたことです。 forループでは、ループアンローリングが起こり、すべてのことが並行して起こると強く信じています。繰り返しのプロセスを実行するために同じ概念を適用できるように、forループの順次実行を実装する方法を教えてください。あるいは、逐次的手順を実施するために使用できる他の技術

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Apache pig - ベストハイブファイルフォーマット

誰かが、ハイブのどのファイルfomatsがHCatalogを使ってpigScriptで使用するのが効率的であるかを説明できますか？現在、私たちは日付に基づいてパーティション化されたハイブテーブルを持っており、基礎となるファイルはシーケンシャルファイルなので、どのハイブファイルフォーマットが効率的であるかを理解したいと思います。 80日間のデータを読むと、およそ70,000のマッパーが作成されます

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kerasの反復モデルではマスキングはどのように機能しますか？

私はうまく訓練されたLSTMベースのネットワークを見つけました。ネットワークはマスキングを可能にします。 for l in range(len(model.layers)): d=model.layers[l].__dict__ print(d['supports_masking']) print(d['name']) は、入力層の横にあるすべての「名前」に対し

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マッピングはDozerで順番に行われていますか？

<mapping> <class-a>Class1</class-a> <class-b>Class2</class-b> <field> <a>C1.field1</a> <b>C2.field1</b> </field> <field custom-converter="converterField2"> <a>C1.field2</a> <

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Excel、シーケンスのコレクションの最大値を見つけよう

列Aには、連続したデータのコレクションがあります。すべて1から始まり、異なる数字で終わります。私は各列の最大数を持つ列Bを作成することができたらいいと思う。これを行うのに役立つ数式がありますか？番号が同じセル内ではなく、シーケンスはいつもあなただけの缶1で起動した場合、これらの数字は、= 1 A2 = 2 A3 = 3 ..... A 123123412 B 333444422

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Kerasは相互配列相関を最大にします

私はTensorflowバックエンドでKerasを使用して複数のシーケンスのシーケンス予測を一度に1ステップずつ行います。つまり、それぞれにm個のタイムステップを持つn個のシーケンスがあり、それらをすべて1つのmodel.predict（）コマンドでKerasにロードし、モデルはn個の要素のそれぞれについて予測された次のステップに対応する 'n'シーケンス。私の目標は、Kerasがシーケンス間の

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Rxjs連続して実行される2つの観測値の最初の結果を返します。

2つの観測値を順番に実行し、最初の観測値のみの結果を返します。 2番目の観測は、実行する前に最初に完了する必要があります。回避策が見つかりましたが、満足できません。よりよい解決策が存在するplunker testは const first = Observable.of(10).delay(1000).do(res => console.log('first')); const second

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Tensorflowでシーケンシャルと非シーケンシャルの両方の機能を使用する方法

私のデータセットには、順次データと非順次データの両方を含む複数の機能があります。モデル内でそれらを連結または使用して、順次または非順次のすべての機能ではなく、どのように機能させることができますか？ありがとうございます。