Cortex-A7:使能/失能内存管理单元(MMU)

0 参考资料

ARM Cortex-A(armV7)编程手册V4.0.pdf

1 Cortex-A7:使能/失能内存管理单元(MMU)

1.1 使能MMU

在使能MMU前务必完成页表的配置,否则使能MMU可能会发生错误的虚拟地址到物理地址的转换操作,造成不可预料的错误。以下代码用于使能MMU:

MRC p15, 0, R1, c1, C0, 0 ;Read control register 读系统控制寄存器(SCTLR)
ORR R1, #0x1 ;Set M bit 将Mbit置1
MCR p15, 0,R1,C1, C0,0 ;Write control register and enable MMU 将R1值写入系统控制寄存器(SCTLR)以使能MMU

读、写系统控制寄存器(SCTLR)的示例如下:
在这里插入图片描述
系统控制寄存器(SCTLR)描述如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.2 失能MMU

以下代码用于失能MMU:

MRC p15, 0, R1, c1, C0, 0 ;Read control register 读系统控制寄存器(SCTLR)
AND R1, #0xfffffffe ;Set M bit 将Mbit置0
MCR p15, 0,R1,C1, C0,0 ;Write control register and enable MMU 将R1值写入系统控制寄存器(SCTLR)以失能MMU

读、写系统控制寄存器(SCTLR)的示例如下:
在这里插入图片描述
系统控制寄存器(SCTLR)描述如下:
在这里插入图片描述

1.3 使能/失能MMU的注意事项

(1)在使能MMU之前一定要将页表创建好。
(2)如果虚拟地址和物理地址不是简单的直接映射关系(物理地址等于虚拟地址,PA=VA),在使能/失能MMU时,虚拟地址和物理地址对应关系会发生改变,这时一定要清除Cache中的当前地址变换条目。
(3)如果使能/失能MMU代码的物理地址和虚拟地址不是直接映射关系,在使能/失能MMU时需要进行特殊处理,会造成很大的麻烦。因此建议将使能/失能MMU的代码虚拟地址和物理地址设置一致。
(4)Cortex-A7失能MMU之后物理地址=虚拟地址。
(5)Cortex-A7在失能MMU情况下无论是否使能Cache,内存Cache和Write Buffer都将被禁用。

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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