uclinux-2008R1-RC8(bf561)到VDSP5的移植(7):_sdata

本文介绍了如何在嵌入式系统中初始化数据段,并详细解释了数据段的起始位置保存方法。通过具体实例展示了如何在链接脚本中定义数据段,并进行合理的内存布局。
  
  
在head.s中,要保存数据段的起始位置,如下所示:
       p1.l = __rambase;
       p1.h = __rambase;
       r0.l = __sdata;
       r0.h = __sdata;
       [p1] = r0;
在这里,_sdata是在vmlinux.lds.s中定义的一个值,它指向数据段的首地址,如下所示:
     .data :
     {
         /* make sure the init_task is aligned to the
          * kernel thread size so we can locate the kernel
          * stack properly and quickly.
          */
         __sdata = .;
         . = ALIGN(THREAD_SIZE);
         *(.data.init_task)
 
         . = ALIGN(32);
         *(.data.cacheline_aligned)
 
         DATA_DATA
         *(.data.*)
         CONSTRUCTORS
 
         . = ALIGN(THREAD_SIZE);
         __edata = .;
     }
在VDSP向导生成的LDF文件中,也需要使用数据段,不过它是把代码和数据混合放在一起的:
      sdram
      {
         INPUT_SECTION_ALIGN(4)
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(sdram_bank0) $LIBRARIES_CORE_A(sdram_bank0))
        
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-start-of-sdram-A> */
         /* Text inserted between these $VDSG comments will be preserved */
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-start-of-sdram-A> */
        
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(VDK_ISR_code) $LIBRARIES_CORE_A(VDK_ISR_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(program) $LIBRARIES_CORE_A(program))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(noncache_code) $LIBRARIES_CORE_A(noncache_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(sdram_data) $LIBRARIES_CORE_A(sdram_data))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(data1) $LIBRARIES_CORE_A(data1))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(voldata) $LIBRARIES_CORE_A(voldata))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(constdata) $LIBRARIES_CORE_A(constdata))
        
        /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-end-of-sdram-A>   */
         /* Text inserted between these $VDSG comments will be preserved */
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-end-of-sdram-A>   */
        
      } > MEM_SDRAM
因此我们需要将之拆开分成两个段:
      sdram
      {
         INPUT_SECTION_ALIGN(4)
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(sdram_bank0) $LIBRARIES_CORE_A(sdram_bank0))
        
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-start-of-sdram-A> */
         /* Text inserted between these $VDSG comments will be preserved */
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-start-of-sdram-A> */
        
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(VDK_ISR_code) $LIBRARIES_CORE_A(VDK_ISR_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(program) $LIBRARIES_CORE_A(program))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(noncache_code) $LIBRARIES_CORE_A(noncache_code))
        
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-end-of-sdram-A>   */
         /* Text inserted between these $VDSG comments will be preserved */
         /*$VDSG<insert-input-sections-at-the-end-of-sdram-A>   */
        
      } > MEM_SDRAM
 
        .data
        {
              /* make sure the init_task is aligned to the
               * kernel thread size so we can locate the kernel
               * stack properly and quickly.
               */
               __sdata = .;
               INPUT_SECTION_ALIGN(8192)
               INPUT_SECTIONS($LIBRARIES_CORE_A(.data.init_task))
 
               INPUT_SECTION_ALIGN(32)
               INPUT_SECTIONS($LIBRARIES_CORE_A(.data.cacheline_aligned))
 
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(sdram_data) $LIBRARIES_CORE_A(sdram_data))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(data1) $LIBRARIES_CORE_A(data1))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(voldata) $LIBRARIES_CORE_A(voldata))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(constdata) $LIBRARIES_CORE_A(constdata))
               INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(.data.*))
 
               . = (. + 8191) / 8192 * 8192;
               __edata = .;
        } > MEM_SDRAM
在这里直接将THREAD_SIZE替换为8192,避免在LDF中包含头文件时可能造成的问题。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

嵌云阁主

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值