一、nrzi编码效率是几许？
光纤通信中的4b/5bnrzi编码的编码效率为80%，
二、fpga实现逻辑的基本单元？
FPGA实现逻辑的基本单元：
ALTERA叫做LE(LogicElement),
XILINK叫做LC(LogicCell)。
逻辑单元主要由两部分组成：查找表(LUT)、可编程寄存器。
查找表用于完成用户需要的逻辑功能，一般为4输入1输出的组合逻辑。
可编程寄存器可以配置成D触发器、T触发器、JK触发器、SR触发器，每个寄存器包含四个输入信号：时钟输入、时钟使能、复位输入、数据输入。
三、一般jsp实现何逻辑？
一般用JSP来实现页面,用Servlet来处理业务逻辑。
四、数字逻辑电路8421怎样实现？
1、二进制转十进制，使用8421法实现
2、十进制转二进制，先将十进制转0和1构成的数字，接着和8421对齐
3、十进制转八进制，使用421码实现
4、十进制转十六进制，从右到左4位4位的进行分割，位数不足的在左边添0
5、八进制转十六进制，从右到左4位4位的进行分割，位数不足的在左边添0
6、十六进制转八进制，从右到左3位3位的进行分割，位数不足的在左边添0。
8421码是一种编码方式，又为8421BCD编码，是一种二进制转化为十进制的编码技巧。
五、c语言怎样实现时序逻辑？
时序逻辑设计法的编程步骤：
1)、根据控制要求，明确输入、输出信号个数；
2)、根据体系的职业经过，把整个职业经过划分成若干个时刻区段，找出区段间的分界点，弄清分界点处输出信号情形的转换关系和转换条件；
3)、给画分出来的每个时刻段分配一个内部辅助继电器。如第一个时刻段编为M0、第二个时刻段编为M1、如此类推；
4)、编写梯形图程序用定时器使这些时刻段按要求顺序职业；
5)、找出每个输出所对应的职业时刻段，并并联输出；
6)、通过模拟调试，检查程序是否符合控制要求，结合经验设计法进一步修改程序；
4、在有几许串联回路相并联时，应将触点最多的那个串联回路放在梯形图的最上面。在有几许并联回路相串联时，应将触点最多的那个并联回路放在梯形图的最左面。
六、实现逻辑层的电路是何电路？
实现逻辑层的电路是延时动作，瞬时返回电路
七、可以直接实现线与逻辑的器件？
线与逻辑，即两个输出端（包括两个以上）直接互连就可以实现“AND”的逻辑功能。
在总线传输等实际应用中需要多个门的输出端并联连接使用，而一般TTL门输出端并不能直接并接使用，否则这些门的输出管之间由于低阻抗形成很大的短路电流（灌电流），而烧坏器件。
在硬件上，可用OC门或三态门（ST门）来实现。用OC门实现线与，应同时在输出端口应加一个上拉电阻
八、74LS00实现的逻辑功能是？
74ls00为四组2输入端与非门（正逻辑），是基本逻辑电路，用来实现与非这一逻辑功能。
与非门是数字电路的一种基本逻辑电路。是与门和非门的叠加，有多个输入和一个输出。与非运算输入要求有两个，如果输入都用0和1表示的话，那么与运算的结局就是这两个数的乘积。如1和1（两端都有信号），则输出为0；1和0，则输出为1；0和0，则输出为1。
与非门的结局就是对两个输入信号先进行与运算，再对此与运算结局进行非运算的结局。简单说，与非与非，就是先与后非。电工学里一种基本逻辑电路，是与门和非门的叠加，有两个输入和一个输出。
九、fpga逻辑实现主要有哪些模块支持？
fpga逻辑实现主要有3个模块支持：
逻辑单元阵列（LogicCellArray）、可编程连线（PIA）和I/O控制块。
逻辑单元阵列：是FPGA的基本结构，由它来实现基本的逻辑功能。
可编程连线：负责信号传递，连接所有的宏单元。
I/O控制块：负责输入/输出的电气特性控制。
十、python怎样实现逻辑回归的梯度下降法？
这个简单，虽然Python的scikit-learn库提供了易于使用和高效的LogisticRegression类，但我们自己使用NumPy创建自己的实现，可以更好地领悟逻辑回归算法。
资料集
我们将使用Iris数据集，它包含3个类别，每个类别有50个实例，其中每个类别都表示一种鸢尾花植物。为简化目标，我们仅介绍前两个特征，而且我们简单使用其中两个分类，因此这是个二分类模型。
算法
给定一组输入X，我们希望将它们分配给两个可能的类别（0或1）其中一个。Logistic回归模型对每个输入属于特定类别的概率进行建模。
假设
一个函数接受输入并返回输出。为了生成概率，逻辑回归使用的函数为X的所有值提供0到1之间的输出。有许多满足此描述的函数，然而在这种情况下使用的是逻辑函数。在这里，我们将其称为sigmoid函数。
梯度下降
我们的目标是最小化损失函数，而我们必须达到的技巧是通过增加/减少权重，即拟合权重。难题是，我们怎样知道哪些参数应该更大，哪些参数应该更小？答案是相对于每个权重的损失函数的导数。它告诉我们如果修改参数，loss将怎样变化。
接着，我们通过将它们减去导数乘以进修率来更新权重。
我们应该重复几次此步骤，直到获得最佳解决方案。
预测
通过调用sigmoid函数，我们可以得出某些输入x属于类别1的概率。让我们假设所有概率≥0.5=类别1，所有概率<0=类别0，应根据我们正在处理的业务难题来定义此阈值。
那现在我们把代码全部放在一起。
评估
以上代码如果我们以较小的进修率和更多的迭代来训练实现，我们将发现跟sklearn其中逻辑回归的权重大致相等。因此我们把上面的代码整合一下，就可以得到我们想要的逻辑回归算法，包括梯度下降法。
