如何在DCsolr在java中导入文件RTL文件

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-24 07:41 标签： las文件怎么导入cad中
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请问在dc中如何正确设置target_library[已解决]
[i=s] 本帖最后由 estyzq 于
09:50 编辑
请问各位，在dc中如何正确设置target_library；
1.如果设计包含有pad，而且pad的工艺库是pad.db,core为core.db；那么，dc中的target_library是否应该设置为set target_library core.db；然后在link_library中加上pad.db?
2.如果foundary提供给的max库为core_max.db，min库为core_min.db；那么，为了能够在dc中进行bc_wc分析，需要set_operating_conditions -max -min；此时set target_library core_max.db，并在link_library中加上core_min.db，这样可对？dc可以读vcs加密的rtl代码吗_百度知道
dc可以读vcs加密的rtl代码吗
我有更好的答案
library(rpart);&&&&##&rpart.control对树进行一些设置&&##&xval是10折交叉验证&&##&minsplit是最小分支节点数，这里指大于等于20，那么该节点会继续分划下去，否则停止&&##&minbucket：叶子节点最小样本数&&##&maxdepth：树的深度&&##&cp全称为complexity&parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度&&ct&&-&rpart.control(xval=10,&minsplit=20,&cp=0.1)&&&&##&kyphosis是rpart这个包自带的数据集&&##&na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。&&&&&&&&&&&##&method：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法:&&##&连续性method=逗anova地,离散型method=逗class地,计数型method=逗poisson地,生存分析型method=逗exp地&&##&parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information）&&##&cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较，考虑损失矩阵的时候，从将逗减少-误差地调整为逗减少-损失地&&fit&&-&rpart(Kyphosis~Age&+&Number&+&Start,&&&&&&data=kyphosis,&method="class",control=ct,&&&&&&parms&=&list(prior&=&c(0.65,0.35),&split&=&"information"));&&&&##&第一种&&par(mfrow=c(1,3));&&plot(fit);&&text(fit,use.n=T,all=T,cex=0.9)；&&&&##&第二种，这种会更漂亮一些&&library(rpart.plot);&&rpart.plot(fit,&branch=1,&branch.type=2,&type=1,&extra=102,&&&&&&&&&&&&&shadow.col="gray",&box.col="green",&&&&&&&&&&&&&border.col="blue",&split.col="red",&&&&&&&&&&&&&split.cex=1.2,&main="Kyphosis决策树");&&&&##&rpart包提供了复杂度损失修剪的修剪方法，printcp会告诉分裂到每一层，cp是多少，平均相对误差是多少&&##&交叉验证的估计误差（逗xerror地列），以及标准误差(逗xstd地列)，平均相对误差=xerror±xstd&&printcp(fit);&&&&##&通过上面的分析来确定cp的值&&##&我们可以用下面的办法选择具有最小xerror的cp的办法：&&##&prune(fit,&cp=&fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"])&&&&fit2&&-&prune(fit,&cp=0.01);&&rpart.plot(fit2,&branch=1,&branch.type=2,&type=1,&extra=102,&&&&&&&&&&&&&shadow.col="gray",&box.col="green",&&&&&&&&&&&&&border.col="blue",&split.col="red",&&&&&&&&&&&&&split.cex=1.2,&main="Kyphosis决策树");
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