Cocotb 是一个基于 Python 的 FPGA 验证框架，利用 asyncio 库实现协程驱动的仿真测试。asyncio 是 Python 的异步 I/O 框架，通过事件循环管理任务调度，适合处理硬件仿真中的并发事件。关键字挂起执行，允许事件循环在等待仿真事件时切换任务。这种机制避免了传统多线程的锁竞争问题，更适合硬件仿真的确定性要求。不返回任务对象，而是直接将协程加入事件循环的待执行队列。

Java 生态中围绕大语言模型（LLM）开发的框架逐渐成熟，以Spring AI和为代表，分别从企业级集成与轻量级灵活性的角度提供解决方案。Spring AI基于 Spring 生态，提供标准化的 API 对接 OpenAI、Azure AI 等主流服务，支持对话、嵌入、微调等场景，适合需要快速整合到现有 Spring Boot 项目中的团队。聚焦智能体（Agent）开发，通过模块化设计支持自定义

帧率定义为每秒渲染的帧数，计算公式为： $$fps = \frac{n}{t}$$ 其中 $n$ 表示帧数，$t$ 表示时间（秒）。公式上，压缩率可表示为： $$\text{压缩比} = \frac{\text{原始大小}}{\text{压缩后大小}}$$ 例如，1024x1024 纹理从 4MB 压缩到 1MB。在鸿蒙 5.0 中，结合其轻量级内核，可减少 20-30% 的渲染时间，提升帧率至

Lunar Lake Ultra 5 225H 采用混合核心设计，配备6个性能核（P-core）和8个能效核（E-core），基础频率2.4GHz，最大睿频4.8GHz。在3DMark Time Spy测试中，Ultra 7得分较Ultra 5高出31%，支持硬件级光线追踪加速，VRS可变速率着色性能提升27%。TDP设计上，Ultra 5 225H为28W基础/45W峰值，Ultra 7 258