uclinux-2008R1-RC8(bf561)到VDSP5的移植(9):bf53x_relocate_l1_mem

本文详细介绍了UCLinux初始化过程中bf53x_relocate_l1_mem函数的作用,该函数负责将PLL编程和SDRAM编程代码从SDRAM或Flash复制到L1指令SRAM中,并解释了在某些启动配置下可以省略此步骤的原因。
 
  
在uclinux初始化的时候有一段代码:
       /* Put The Code for PLL Programming and SDRAM Programming in L1 ISRAM */
       call _bf53x_relocate_l1_mem;
bf53x_relocate_l1_mem这个函数的实现在arch/blackfin/kernel/setup.c中,其作用是将设置SDRAM和PLL的代码从SDRAM或者Flash复制到L1中,如下所示:
 
void __init bf53x_relocate_l1_mem(void)
{
     unsigned long l1_code_length;
     unsigned long l1_data_a_length;
     unsigned long l1_data_b_length;
 
     l1_code_length = _etext_l1 - _stext_l1;
     if (l1_code_length > L1_CODE_LENGTH)
         l1_code_length = L1_CODE_LENGTH;
     /* cannot complain as printk is not available as yet.
      * But we can continue booting and complain later!
      */
 
     /* Copy _stext_l1 to _etext_l1 to L1 instruction SRAM */
     dma_memcpy(_stext_l1, _l1_lma_start, l1_code_length);
 
     l1_data_a_length = _ebss_l1 - _sdata_l1;
     if (l1_data_a_length > L1_DATA_A_LENGTH)
         l1_data_a_length = L1_DATA_A_LENGTH;
 
     /* Copy _sdata_l1 to _ebss_l1 to L1 data bank A SRAM */
     dma_memcpy(_sdata_l1, _l1_lma_start + l1_code_length, l1_data_a_length);
 
     l1_data_b_length = _ebss_b_l1 - _sdata_b_l1;
     if (l1_data_b_length > L1_DATA_B_LENGTH)
         l1_data_b_length = L1_DATA_B_LENGTH;
 
     /* Copy _sdata_b_l1 to _ebss_b_l1 to L1 data bank B SRAM */
     dma_memcpy(_sdata_b_l1, _l1_lma_start + l1_code_length +
              l1_data_a_length, l1_data_b_length);
 
}
 
但是由于我使用了方式1进行启动,且在LDF文件中直接将这部分代码放在了L1中,因此并不需要再复制一次,所以直接注释掉这行语句,即不调用bf53x_relocate_l1_mem这个函数。
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。
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