PARAM模型(转自百度百科)

PARAM模型(转自百度百科)
 

PRAM模型


   PRAM(Parallel Random Access Machine)模型是单指令流多数据流(SIMD)并行机中的一种具有共享存储的模型。它假设有一个无限大容量的共享存储器,并且有多个功能相同的处理器,在任意时刻处理器可以访问共享存储单元。根据是否可以同时读写,它又分为以下三类:PRAM-EREW,PRAM-CREW,PRAM-CRCW(其中C代表Cuncurrent,意为允许并发操作,E-代表Exclusive,意味排斥并发操作)。在PRAM中有一个同步时钟,所有的操作都是同步进行的。

优缺点

  缺点是不现实,首先容量无限大的存储器是不存在的,而且由于各方面的原因,全局访存通常要比预想的慢。其次,他忽略了通信带宽的影响。 优点是结构简单,便于进行理论分析。
### Param模型的定义与使用场景 Param模型是一种用于存储和管理配置参数的设计模式,在分布式系统或机器人操作系统(ROS)中广泛应用。它允许开发者通过集中式的参数服务器来管理和访问全局变量,从而简化了跨模块的数据共享过程[^3]。 #### 定义 Param模型的核心理念是提供一种机制,使得应用程序的不同部分能够方便地读取和修改一组预定义的参数。这些参数通常被保存在一个键值对的形式下,并可以通过特定接口进行查询、更新或者订阅变化通知。例如,在ROS环境中,`ros::param` 提供了一系列API支持这种操作: ```cpp // 设置参数 ros::param::set("/example_param", 42); // 获取参数 int value; ros::param::get("/example_param", value); ``` 上述代码片段展示了如何利用 `ros::param` API 来设置和获取名为 `/example_param` 的整型数值。 #### 使用场景 1. **配置文件替代方案**: 当项目规模增大时,传统的硬编码方式难以维护,而采用 param 模型可以动态加载运行期所需的各项设定。 2. **多节点间通信辅助工具**: 在复杂的软件架构里,尤其是涉及多个独立进程协作的情况下,param 能够充当轻量级的消息传递桥梁之一。 3. **实时调整行为特性**: 对某些需要频繁改变工作状态的应用而言(比如自动驾驶汽车),借助 param 可实现无需重启服务即可生效的新策略应用。 值得注意的是,尽管 param 模型具备诸多优点,但在实际开发过程中仍需谨慎权衡其适用范围与其他可能更优的选择之间的关系[^2]。 ```python import rospy rospy.set_param('my_param', {'max': 50, 'min': -5}) config = rospy.get_param('my_param') print(f"Config loaded: Max={config['max']}, Min={config['min']}") ``` 以上 Python 实例进一步说明了通过 ROS 中的 `rospy` 库完成复杂数据结构类型的存取方法。
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