2、初步了解:机器架构与Rust入门

初步了解:机器架构与Rust入门

1. 技术要求

开始学习前,需要一台能安装Rust的现代计算机。感兴趣的读者可考虑购置ARM开发板,比如树莓派3 Model B。还会用到Valgrind工具套件,很多操作系统有其安装包,更多安装说明可在相关网站查找。同时会使用HEC和MMEC工具,它们常随gcc和llvm编译器工具链一起安装。相关项目源代码可在GitHub上获取。

2. 并行计算机模型

在并行编程中,有两种并行模型:并发内存操作和数据并行。大部分时间会关注并发内存操作,即多个CPU争夺对共享可寻址内存的操作。数据并行指CPU能同时用单条或多条指令处理多个字,但具体细节因CPU而异,且相关内在函数在基础语言中刚出现。Rust作为系统级语言,可轻松引入合适的库并发出正确指令,也可内联汇编代码。

文献中常见的并行机模型是并行随机访问机(PRAM),但实际会关注x86和ARM这两种具体的机器架构,原因是它们常见且在后续同步原语学习中有重要特性。实际机器与PRAM模型有重要差异,如CPU数量有限、RAM容量有限,且内存位置的可访问性因CPU而异,缓存层次结构对程序性能影响显著。不过,PRAM并非不合理的简化,工作中需进行抽象,同时要理解自身抽象与他人抽象的关系。会采用实证方法了解机器,结合抽象模型,关注缓存层数、缓存大小、总线速度等细节。

3. CPU工作原理

CPU是解释指令流并操作存储和其他设备的装置。最简单的CPU模型是依次接收和解释指令,通过振荡器电路维持内部节奏,指令执行需一定数量的时钟周期。不同CPU模型中,指令的时钟周期数可能相同或不同。部分CPU指令修改寄存器,其延迟低但内存位置有限;部分指令修改主内存(

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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