cache一致性MESI协议

本文介绍了一种保证多点缓存一致性的协议,通过使用2比特的状态位来标记缓存中每一项数据的有效性和一致性状态。该协议依赖于缓存之间的监听机制,确保当某个缓存发生变化时,其他缓存可以及时更新其对应项的状态。


保证多点cache一致性的协议,cache中每个数据项,需要一个2bit的状态位,表示4种不同缓存状态。


这个协议能够实现的前提是:cache直接有监听机制,一个cache发生任何事件,其它cache能够同一时间获知,并修改自己cache中对应item的状态。


状态

描述

M(Modified)

这行数据有效,数据被修改了,和内存中的数据不一致,数据只存在于本Cache中。

E(Exclusive)

这行数据有效,数据和内存中的数据一致,数据只存在于本Cache中。

S(Shared)

这行数据有效,数据和内存中的数据一致,数据存在于很多Cache中。

I(Invalid)

这行数据无效。


状态转移图:


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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