uclinux-2008R1-RC8(bf561)到VDSP5的移植(12):init_thread_union

本文详细介绍了UCLinux启动时默认初始线程的结构与实现方式,深入剖析了union thread_union的具体定义及其在初始化过程中的作用。
 
  
在uclinux启动时有一个默认的初始线程,uclinux用一个union来保存这个线程的数据,其定义在arch/blackfin/kenel/init_task.c中:
 
/*
 * Initial thread structure.
 *
 * We need to make sure that this is 8192-byte aligned due to the
 * way process stacks are handled. This is done by having a special
 * "init_task" linker map entry.
 */
union thread_union init_thread_union
    __attribute__ ((__section__(".data.init_task"))) = {
INIT_THREAD_INFO(init_task)};
thread_union的定义在include/linux/shed.h中:
 
union thread_union {
     struct thread_info thread_info;
     unsigned long stack[THREAD_SIZE/sizeof(long)];
};
其中THREAD_SIZE的定义在include/asm/thread_info.h中:
 
/*
 * Size of kernel stack for each process. This must be a power of 2...
 */
#define THREAD_SIZE         8192 /* 2 pages */
 
此union中的thread_info这个结构体我们暂且不管(因为目前还不需要使用到它)。先看看head.s中与此union相关的部分:
 
       /*
        * load the current thread pointer and stack
        */
       r1.l = _init_thread_union;
       r1.h = _init_thread_union;
 
       r2.l = 0x2000;    // 8192字节
       r2.h = 0x0000;
       r1 = r1 + r2;
       sp = r1;
       usp = sp;
       fp = sp;
也就是说,在初始化的时候,将FP和SP都指向了stack的最高位置,它并没有使用thread_info这个结构体。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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