30、C、C++与MicroPython中的内存管理

C、C++与MicroPython中的内存管理

1. C和C++语言中的内存管理

1.1 RAM分区

在STM32CubeIDE中创建新项目后,可对RAM(特别是堆和栈内存)的使用进行修改,具体操作步骤如下:
1. 打开项目文件夹顶层的链接脚本文件 “STM32F429ZITX_FLASH.ld”。
2. 在该文件中,用户模式栈的最高地址(SRAM的末尾)由代码行 _estack = ORIGIN(RAM) + LENGTH(RAM) 定义,栈从该地址开始按递减顺序使用。
3. 代码行 _Min_Heap_Size _Min_Stack_Size 分别用于定义最小堆和栈的大小。

用户可使用 malloc() calloc() 函数在RAM的堆中分配内存,并在代码执行期间使用 free() 函数释放已分配的内存。但需注意,若不释放未使用的已分配内存,堆最终会被填满,导致内存泄漏。此外,使用堆时还会遇到碎片化问题,因为堆中的内存块分配和释放顺序不一致,所需的内存空间可能以碎片化形式存在,从而无法使用。

全局和静态变量从内存地址 0x20000000 开始存于SRAM中,堆位于其后,而栈则位于SRAM区域的末尾。用户需确保这些区域使用的内存空间不超过微控制器的总SRAM大小。

1.2 内存修改

可利用STM32CubeIDE的属性特性将代码块放置到所需的内存区域,步骤如下:

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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