定义一个OleDbCommand,把OleDbCommandBuilder的insertCommand给他,在语句后面加个断点就能看到
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出现这个错误的原因在于，在不同的always逻辑块中，对同一个reg变量进行了赋值，在多个alwasy逻辑块同时并行工作的时候，会出现冲突。
解决的办法：对于一个变量，只在一个always块中，进行赋值，内部分别对同一个变量进行的赋值smp_cnt,txd_cnt,txd_state;
扩展资料：
wire与reg类型的区别：
1.wire型数据常用来表示以assign关键字指定的组合逻辑信号。模块的输入输出端口类型都默认为wire型。默认初始值是z。
2.reg型表示的寄存器类型。always模块内被赋值的信号，必须定义为reg型，代表触发器，默认初始值是x。
2.reg 类型不一定是寄存器变量，例如组合逻辑中reg类型变量。
3.reg相当于存储单元，wire相当于物理连线。
4.Verilog 中变量的物理数据分为线型和寄存器型。这两种类型的变量在定义时要设置位宽，缺省为1位。变量的每一位可以是0，1，X，Z。
Netstat用于显示与IP、TCP、UDP和ICMP协议相关的统计数据，一般用于检验本机各端口的网络连接情况。 有很多的参数，下面说一点常用的。如果你想做黑客的话，NETSTAT的所有参数用法都必须掌握哦~！
1、netstat 的一些常用选项
·netstat –s
本选项能够按照各个协议分别显示其统计数据。如果我们的应用程序（如Web浏览器）运行速度比较慢，或者不能显示Web页之类的数据，那么我们就可以用本选项来查看一下所显示的信息。我们需要仔细查看统计数据的各行，找到出错的关键字，进而确定问题所在。
·netstat –e
本选项用于显示关于以太网的统计数据。它列出的项目包括传送的数据报的总字节数、错误数、删除数、数据报的数量和广播的数量。这些统计数据既有发送的数据报数量，也有接收的数据报数量。这个选项可以用来统计一些基本的网络流量）。
·netstat –r
本选项可以显示关于路由表的信息，类似于后面所讲使用route print命令时看到的 信息。除了显示有效路由外，还显示当前有效的连接。
·netstat –a
本选项显示一个所有的有效连接信息列表，包括已建立的连接（ESTABLISHED），也包括监听连接请求（LISTENING）的那些连接。
·netstat –n
显示所有已建立的有效连接。
下面是 netstat 的输出示例：
C:\netstat -e
Interface Statistics
Received Sent
Bytes 399583794047224622
Unicast packets120099131015
Non-unicast packets7579544 3823
Discards 0 0
Errors 0 0
Unknown protocols 363054211
C:\netstat -a
Active Connections
Proto Local Address Foreign Address State
TCP CORP1:1572 172.16.48.10:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1589 172.16.48.10:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1606 172.16.105.245:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1632 172.16.48.213:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1659 172.16.48.169:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1714 172.16.48.203:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1719 172.16.48.36:nbsession ESTABLISHED
TCP CORP1:1241 172.16.48.101:nbsession ESTABLISHED
UDP CORP1:1025 *:*
UDP CORP1:snmp *:*
UDP CORP1:nbname *:*
UDP CORP1:nbdatagram *:*
UDP CORP1:nbname *:*
UDP CORP1:nbdatagram *:*
C:\netstat -s
IP Statistics
Packets Received = 5378528
Received Header Errors = 738854
Received Address Errors = 23150
Datagrams Forwarded = 0
Unknown Protocols Received = 0
Received Packets Discarded = 0
Received Packets Delivered = 4616524
Output Requests = 132702
Routing Discards = 157
Discarded Output Packets = 0
Output Packet No Route = 0
Reassembly Required = 0
Reassembly Successful = 0
Reassembly Failures =
Datagrams Successfully Fragmented = 0
Datagrams Failing Fragmentation = 0
Fragments Created = 0
ICMP Statistics
Received Sent
Messages 693 4
Errors 0 0
Destination Unreachable 685 0
Time Exceeded0 0
Parameter Problems 0 0
Source Quenches 0 0
Redirects0 0
Echoes 4 0
Echo Replies 0 4
Timestamps 0 0
Timestamp Replies0 0
Address Masks0 0
Address Mask Replies 0 0
TCP Statistics
Active Opens = 597
Passive Opens= 135
Failed Connection Attempts = 107
Reset Connections= 91
Current Connections = 8
Segments Received= 106770
Segments Sent= 118431
Segments Retransmitted = 461
UDP Statistics
Datagrams Received = 4157136
No Ports = 351928
Receive Errors = 2
Datagrams Sent = 13809
2、Netstat的妙用
经常上网的人一般都使用ICQ的，不知道我们有没有被一些讨厌的人骚扰，想投诉却又不知从和下手？其实，我们只要知道对方的IP，就可以向他所属的ISP投诉了。但怎样才能通过ICQ知道对方的IP呢？如果对方在设置ICQ时选择了不显示IP地址，那我们是无法在信息栏中看到的。其实，我们只需要通过Netstat就可以很方便的做到这一点：当他通过ICQ或其他的工具与我们相连时（例如我们给他发一条ICQ信息或他给我们发一条信息），我们立刻在DOS 命令提示符下输入netstat -n或netstat -a就可以看到对方上网时所用的IP或ISP域名了，甚至连所用Port都完全暴露了。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。
模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于0.5，就认为是正类。
对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。
如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。
这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。
但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。
为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。
RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。
与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。
RoI Pooling，经历了两个量化的过程：
第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。
第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。
对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。
可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。
以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
