$HandlerLabel HANDLER $HandleLabel

本文深入探讨了ARM处理器在处理中断时的宏定义及工作流程,解释了$HandlerLabel$和$HandleLabel$的不同作用,通过具体示例如$HandlerSWI$,详细解析了中断处理过程中的关键步骤,包括堆栈操作、寄存器保存与恢复等核心概念。

 MACRO

$HandlerLabel HANDLER $HandleLabel

$HandlerLabel

       sub sp,sp,#4 ;decrement sp(to store jump address)

       stmfd      sp!,{r0} ;PUSH the work register to stack(lr does not push because it return to original address)

       ldr     r0,=$HandleLabel;load the address of HandleXXX to r0

       ldr     r0,[r0]      ;load the contents(service routine start address) of HandleXXX

       str     r0,[sp,#4]      ;store the contents(ISR) of HandleXXX to stack

       ldmfd   sp!,{r0,pc}     ;POP the work register and pc(jump to ISR)

       MEND

$HandlerLabel 和 $HandleLabel是两个参数,第一个参数和第二个参数是不一样的,中间少了个r,而第一个参数在本宏中是一个标号,而第二个函数是一个入口地址。


拿HandlerSWI HANDLER HandleSWI说明:把它用宏给替换下来以后是: 
$HandlerSWI 
       sub sp,sp,#4 ;                      decrement sp(to store jump address)  
       stmfd sp!,{r0} ;                    PUSH the work register to stack(lr does not push because it

                                                    return to original address) 
       ldr r0,=$HandleSWI ;          load the address of HandleXXX to r0 
       ldr r0,[r0] ;                             load the contents(service routine start address) of HandleXXX 
       str r0,[sp,#4] ;                       store the contents(ISR) of HandleXXX to stack 
       ldmfd sp!,{r0,pc} ;                POP the work register and pc(jump to ISR)

 

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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