16、SCSI总线协议:阶段序列与连接机制详解

SCSI总线协议:阶段序列与连接机制详解

1. 阶段序列图概述

SCSI-2标准中的阶段序列图是SCSI协议的重要参考,固件开发者、IC制造商等相关人员都将其视为SCSI协议的“圣经”。每次数据传输时,总线都需遵循特定步骤。正常的总线阶段序列进展如下:
1. 从“BUS FREE”到“ARBITRATION”
2. 从“ARBITRATION”到“SELECTION”或“RESELECTION”
3. 从“SELECTION”或“RESELECTION”到一个或多个信息传输阶段(“MESSAGE”、“COMMAND”、“DATA”或“STATUS”)

下面是阶段序列图的简单示意:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([BUS FREE]):::startend --> B(ARBITRATION):::process
    B --> C(SELECTION):::process
    B --> D(RESELECTION):::process
    C --> E(MESSAGE OUT):::process
    C --> F(COMMAND):::process
    C --> G(DATA IN or DATA OUT):::process
    C --> H
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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