InlineAssemblyNote

QT智能指针原子操作
本文解析了QT源码中智能指针引用计数的原子操作实现,利用ARM的LDREX与STREX指令确保操作的原子性,避免多线程环境下数据竞争。文章详细解释了内联汇编代码的语法与功能,包括输出操作数、输入操作数及操作寄存器列表的作用。

内联汇编笔记

0x01. 内联汇编代码.

template<> template<typename T> inline
bool QBasicAtomicOps<4>::ref(T &q_value) Q_DECL_NOTHROW
{
    T newValue;
    int result;
    asm volatile("0:\n"
                 "ldrex %[newValue], [%[q_value]]\n"
                 "add %[newValue], %[newValue], #1\n"
                 "strex %[result], %[newValue], [%[q_value]]\n"
                 "teq %[result], #0\n"
                 "bne 0b\n"
                 : [newValue] "=&r" (newValue),
                   [result] "=&r" (result),
                   "+m" (q_value)
                 : [q_value] "r" (&q_value)
                 : "cc", "memory");
    return newValue != 0;
}

内联汇编代码如上所示。

上面是QT 源码中智能指针,累加引用计数值的具体实现源码。原理是通过LDREX与STREX 指令产生barrier,进而实现操作的原子操作(更加具体的实现需要深入ARM 体系结构进一步扩展阅读)。

上述代码功能简述:

a. 将q_value中的值加载到变量newValue(这里在实际的汇编模块里将替换为一个通用寄存器);

b. 将newValue中的值+1后存放在newValue中;

c. 将+1后的结果(存放在newValue中)传递给result(该变量将被另外一个通用寄存器所替换);

d. 检测result中的值是否等于0,如果不相等则跳转到ldrex 这句重新执行。

0x02. 内联汇编的语法.

asm ( assembler template            
     : output operands                  /* optional */           
     : input operands                   /* optional */           
     : list of clobbered registers      /* optional */           
    ); 
  • assembler template 汇编语句的模板,模板可以由一条或多条汇编指令构成,每条指令由双引号包裹,并显式地将换行符(’\n’)添加到指令的末尾;

  • : output operands 输出操作数;

    输出操作数列表中,各个操作数之间由‘,’分隔:

    : [newValue] "=&r" (newValue), [result] "=&r" (result), “+m” (_q_value)

    在上例中,一共有三个输出操作数:

    [newValue] "=&r" (newValue)[result] "=&r" (result) 以及 "+m" (_q_value)

    其中 [ ]内指示汇编代码中出现的符号,( ) 中对应C 中对应的变量或表达式。

    =&r: 标识,当前参数仅通过通用寄存器方式输出。

    +m: 标识,该操作数可读可写,是一个任意有效的变量(不影响任何寄存器值)。

  • : input operands 输入操作数;

    ​ 输入操作数列表中,各个操作数之间由‘,’分隔:

    : [_q_value] "r" (&_q_value)

    ​ 在上例中,一共有一个输入操作数:

    ​ 其中 [ ]内指示汇编代码中出现的符号,( ) 中对应C 中对应的变量或表达式。

    "r": 标识,当前输入操作数将使用通用寄存器传递变量值。

  • :list of clobbered registers 操作寄存器的列表,以及特殊指示标识列表。用于指示语句内指定绑定的寄存器列表或者指示一些特殊的提示信息状态,提供给编译。

    : "cc", "memory"

    “cc”:标识当前的汇编代码段的执行结果将对CPU状态寄存器产生影响(该段汇编中使用加法指令add,该指令将产生进位位等,进而影响到CPU状态寄存器。)。需要显式标识,告知编译器,当该段代码执行返回后,编译器需要负责清理并恢复该寄存器。(寄存器的具体名称根据不同CPU体系而变化。)

    “memory”:用于指示编译器,当前句块内的操作将影响内存内容。比如输出表达式,[newValue] "=&r" (newValue) 表示汇编语言中的名为newValue的变量中的值将通过一个通用寄存器返回给C模块中的变量newValue。而上述操作将修改对应堆栈上的变量内容,同时该操作也修改了所指定的通用寄存器的值。

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的PSO-PNN混合模型项目,旨在通过粒子群优化算法(PSO)优化概率神经网络(PNN)的关键参数(如平滑因子),从而提升数据分类预测的精度与泛化能力。文章阐述了项目背景、目标与意义,分析了在高维复杂数据、样本不均衡、噪声干扰等挑战下的解决方案,并系统介绍了整体架构,包括数据预处理、PSO优化模块、PNN分类模型、适应度函数设计、并行计算优化及性能评估等核心组成部分。文中还提供了关键代码示例,展示了从数据标准化、模型构建到优化训练和性能评估的完整流程。; 适合人群:具备一定Python编程和机器学习基础,从事数据分析、智能算法研究或工程应用的研发人员、研究生及算法爱好者;尤其适合希望深入了解智能优化算法与神经网络融合应用的中级学习者。; 使用场景及目标:①解决PNN模型依赖人工调参的问题,实现平滑因子的自动优化;②提升复杂、高维、小样本或不均衡数据下的分类准确率;③应用于金融风控、医疗诊断、工业故障检测等高精度分类场景;④学习PSO与PNN协同机制及其工程实现方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与理论描述同步实践,重点关注适应度函数设计、PSO参数配置与交叉验证的集成,调试时注意收敛性与过拟合控制,以深入掌握该复合模型的优化逻辑与应用技巧。
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