Arm——AArch64简介

最新推荐文章于 2025-03-07 16:30:53 发布
最新推荐文章于 2025-03-07 16:30:53 发布
阅读量3.5k 收藏 8
点赞数 5
分类专栏： Arm
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hn2zzzz1996/article/details/111680926
版权
本文详细介绍了AArch64架构中的寄存器，包括一般寄存器、栈指针、链接寄存器和程序计数器。此外，还阐述了异常级别的概念，从EL0到EL3，以及在异常处理中的角色。条件执行部分提到了条件标志如何影响指令执行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

AArch64 state的寄存器

寄存器分为一般寄存器和特殊寄存器，另外一些寄存器在特权执行模式下才能使用。

  • 31个64位的一般寄存器X0-X30，通过W0-W30访问其中的低32位.
  • 四个栈指针寄存器SP_EL0，SP_EL1，SP_EL2，SP_EL3.
  • 三个异常链接寄存器ELR_EL1，ELR_EL2，ELR_EL3.
  • 三个保存程序状态寄存器，SPSR_EL1，SPSR_EL2，SPSR_EL3.
  • 一个程序计数器PC.

除了三个程序状态寄存器SPSR是32位的，其他都是64位的。
没有W31或X31寄存器。取决于指令，寄存器31通常是栈寄存器或者零寄存器。当被用作栈寄存器时，用SP引用它，当用作零寄存器时，用WZR(32位)或XZR(64位)引用它。

Exception levels，异常级别

Armv8有4个异常级别，从EL0到EL3，EL3是最高的异常级别，有最高的执行权限。

  • EL0: 应用程序.
  • EL1: 操作系统内核.
  • EL2: Hypervisor，虚拟机监控器.
  • EL3: 安全模式，TrustZone.

当发生异常进入到更高的异常级别时，执行状态可以不变，也可以从AArch32变为AArch64.
当返回到更低的异常级别时，执行状态可以不变，也可以从AArch64变为AArch32.
异常级别只会

最低0.47元/天 解锁文章
人员检测与跟踪：人脸识别_（5）.基于深度学习的人脸识别模型
最新发布
zhubeibei168的博客
03-21 913
基于深度学习的人脸识别模型已经在多个领域取得了显著的成果。人脸检测是人脸识别的第一步，常见的方法包括Viola-Jones检测器和MTCNN。Viola-Jones检测器虽然简单快速，但在复杂场景下的精度较低；MTCNN则通过多阶段的卷积神经网络实现了高精度的人脸检测和关键点定位。人脸识别的主要方法包括基于传统特征的LBP和基于深度学习的卷积神经网络，如VGGFace、FaceNet、DeepID和ArcFace。这些模型通过学习人脸的高级特征表示，能够在大规模数据集上实现高精度的识别。
一文读懂「MOE，Mixed Expert Models」混合专家模型
女王の专属领地
02-03 8309
混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）是一种集成学习方法，它通过将多个专业化的子模型（即“专家”）组合起来，形成一个整体模型，每一个“专家”都在其擅长的领域内做出贡献。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的，是一个称为“门控网络”的机制。每个专家模型可以专注于解决特定的子问题，而整体模型则能够在复杂的任务中获得更好的性能。MoE提出的前提是如果有一个包括了多个领域知识的复杂问题，我们该使用什么样的方法来解决呢？
人脸识别（1）---人脸识别长篇研究
zhangbijun1230的专栏
08-03 1万+
人脸识别长篇研究   本篇文章十分的长，大概有2万7千字左右。 一、发展史 1、人脸识别的理解： 人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。 人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的...
基于人工智能的人脸识别程序
10-20
该程序采用matlab语言，用到了神经网络有关知识，实现了对人脸的识别，识别率99%，适合广大初学者学习使用，也适合正在学习matlab的人员学习使用。
人工智能之人脸识别
qq_42514129的博客
03-10 966
package com.hitalk.face.test; import com.baidu.aip.face.AipFace; import com.baidu.aip.util.Base64Util; import org.json.JSONObject; import org.junit.Test; import java.nio.file.Files; import java.nio....
人工智能知识全面讲解： 人脸识别技术
Lee达森的博客
06-29 4368
早在40年前，图像识别领域就有很多关于人脸识别的研究。但是在当时， 传统算法在普通图像识别中已经很难取得良好的识别效果，更何况还要从人脸 中提取更加细微的特征。在很长一段时间里，人脸识别主要存在过拟合与欠拟 合两个问题。 一方面是因为不同的人脸之间的差别只有五官上细微的差异，这要比区分 飞机、桌子的照片更难。因为后者的特征差异明显，比较容易判断，而模型容 易将长得很像的两个人误判为同一个人；另一方面是同一个人在不同时间拍摄 的两张照片可能由于光照、角度、年纪、表情、化妆等不同的原因，导致同一 个人的脸在计算
人工智能--人脸识别
weixin_44090435的博客
07-02 5854
脸部扫描识别AI import cv2 from helper import prefacencoding,facerecognition from helper import drawname,drawtime # import threading import time video_capture = cv2.VideoCapture(0) known_face_names,known_f...
景联文科技：人工智能之人脸识别技术
weixin_55551028的博客
01-14 889
什么是人脸识别技术？ 人脸识别技术是一种生物特征的识别技术，是利用生物体本身的生物特征来区分物体个体。人脸识别技术充分利用分析比较的计算机技术来识别人脸，人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。 人脸识别技术的应用场景 一、人脸识别技术在商场超市的应用 人脸识别技术可应用在商场超市中，顾客不用带现金、银行卡甚至手机，在结账时只要在刷脸支付收银机前刷一下脸就能够完成支付，只需几秒钟就能搞定，在人流密集的商业街上使用刷脸支
一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
03-07 1673
摘要：本文围绕使用 OpenCV 实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手，详细介绍 Python 及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍 OpenCV 预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景，提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释，助力小白实现实时人脸识别系统的搭建与优化。
一文读懂元宇宙，AI、灵境计算...核心技术到人文生态
BAAIBeijing的博客
06-21 2353
自从元宇宙首次在科幻作品《血崩》中被提出已经过去了整整30年。元宇宙，基于计算技术，意在将人们对现实世界的体验，上升到更高维度。从人文的角度，元宇宙覆盖了社交、游戏、艺术、教育等寰宇人生的方方面面。而从技术层面，这一概念的引出催生了更多新兴业态的大爆发。元宇宙为什么在当今的时间点迎来了爆发？为什么NFT是通往元宇宙的不同道路？灵境计算的核心技术是什么？AR头戴显示作为元宇...
一文读懂数据脱敏技术在智能汽车中的应用
jiuzhang_0402的博客
10-27 2306
交流群 |进“传感器群/滑板底盘群”请加微信号：xsh041388交流群 |进“汽车基础软件群”请加微信号：ckc1087备注信息：群名称+ 真实姓名、公司、岗位有人说，智能手机就如同一部窃听器，无论你开机或者关机，它都会无时不刻地监听着用户的一举一动，而随着车联网的发展，汽车会越来越智能化，就像是一部“装着四个轮子的手机”，可想而知，智能车辆上的信息安全问题可能比智能手机更加严重。比如车辆...
人脸识别,人工智能
12-04
Rekognition人脸识别，精准匹配，人工智能识别，使用的语言是python
浅谈人工智能中人脸识别技术的应用.pdf
01-02
随着计算机技术的不断发展， 人工智能开始应用在人类社会生活的方方面面。而人脸识别作为人工智能中的重要技术， 其在社会的 很多领域带来了良好的改变。本文将介绍人工智能中人脸识别技术的概念， 起源发展， 研究历程和实际应用。同时对于人脸识别的未来发展提 出了一些看法。
人脸识别技术
05-06
硕士论文在人脸特征提取部分研究了一种基于矩阵分解的人脸特征提取算法。该算法 描述了在提取特征时，采取了降低图像矩阵维数的方法：即把大矩阵分割成小矩 阵，并对分解后的小矩阵通过K-L变换进行特征提取。通过这种方法大大降低了 计算量，减小了机器处理的时间。实验证明了该方法的有效性。
82. 一文读懂计算机视觉中的注意力机制原理及其模型发展1
08-03
例如，当识别一张图片中的人脸时，模型会自动忽略背景信息，专注于人脸特征。随着任务的变化，注意力的焦点也会相应调整。这种机制在图像识别、目标检测等领域都有显著作用。 1.2 显著目标检测 显著目标检测...
人工智能人脸识别系统,人工智能应用人脸识别
神经网络爱好者
08-10 2793
人脸识别是资本和人才的比拼应用场景日渐多元化• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽• 人才助力人脸识别独角兽大鱼吃小鱼、优胜劣汰资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。...
人脸识别的原理及技术
weixin_42588877的博客
02-15 1419
人脸识别技术是一种将人脸图像与已知身份进行比较和匹配的技术。其原理和技术涉及到多个领域，包括计算机视觉、模式识别、机器学习和人工智能等。 以下是人脸识别技术的原理和主要技术： 人脸图像采集：人脸识别的第一步是采集人脸图像。这通常通过摄像头、红外相机或者3D摄像机等设备来实现。 人脸图像预处理：在人脸识别之前，需要对采集到的人脸图像进行预处理，以消除噪声、调整光照和对齐面部特征等。这些预处理步骤...
[调研报告]人脸识别
热门推荐
faiculty
10-31 2万+
一、前述 1. 发展 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人...
人脸识别与人工智能的融合：未来趋势与挑战
AI天才研究院
12-27 1511
1.背景介绍 人脸识别技术是人工智能领域的一个重要分支，其在安全、金融、医疗等多个领域都有广泛的应用。随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也不断发展和进步。本文将从人脸识别技术的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面进行全面的探讨，并分析其未来发展趋势和挑战。 1.1 背景介绍 人脸识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段： 20世纪90年代初： 人脸识别技术的研究开始，主要基于2D...
介绍一下人脸识别的发展历史
05-16
人脸识别技术可以追溯到20世纪60年代。那时候，研究人员主要使用基于几何的方法来识别人脸，例如使用特定的几何测量技术来提取面部特征。这种方法的问题在于，它对光照、角度和面部表情等因素不敏感，因此无法准确识别所有人脸。 在20世纪80年代，出现了基于模式识别的人脸识别技术。这种技术使用计算机学习算法来训练模型，通过比对人脸图像和已知的人脸特征数据库来进行识别。然而，这种方法对于不同的光照、角度和面部表情仍然存在一定的识别误差。 随着深度学习技术的发展，人脸识别技术进入了一个新的时代。深度学习技术可以对大量的数据进行训练，从而提高识别的准确性和鲁棒性。目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、医疗等领域。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值