uclinux-2008R1-RC8(bf561)到VDSP5的移植(17):.l1.text

本文探讨了VDSP报告中出现的特定警告信息,即部分包含程序代码或数据的输入段未被放置到处理器'p0'的可执行文件中。文章深入分析了vmlinux.lds.s文件中关于L1缓存代码段的定位与加载问题,并提供了具体的配置示例。
 
  
经过前面的处理后,VDSP报告链接的一个警告:
[Warning li2060] The following input section(s) that contain program code
        and/or data have not been placed into the executable for processor 'p0'
        as there are no relevant commands specified in the LDF:
 
        corea.dlb[head.doj](.l1.text)
在vmlinux.lds.s中,.l1.text是放在SDRAM中的,然后用__stext_l1和__etext_l1做了标记,如下所示:
       .text_l1 L1_CODE_START : AT(LOADADDR(.init.ramfs) + SIZEOF(.init.ramfs))
       {
              . = ALIGN(4);
              __stext_l1 = .;
              LDS_L1_CODE
              . = ALIGN(4);
              __etext_l1 = .;
       }
在系统启动时,uclinux的初始化代码将把这一段区间内的代码复制到L1中运行,但是在我这里使用了模式1启动,跳过了这一步骤,因此直接在LDF文件中将.l1.text这个段放在了L1中,如下所示:
 
      L1_code
      {
         INPUT_SECTION_ALIGN(4)
               __stext_l1 = .;
         __CORE = 0;
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(L1_code) $LIBRARIES_CORE_A(L1_code))
        
        
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(VDK_ISR_code) $LIBRARIES_CORE_A(VDK_ISR_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(cplb) $LIBRARIES_CORE_A(cplb))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(cplb_code) $LIBRARIES_CORE_A(cplb_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(noncache_code) $LIBRARIES_CORE_A(noncache_code))
         INPUT_SECTIONS($OBJS_LIBS_INTERNAL_CORE_A(program))
         INPUT_SECTIONS($OBJS_LIBS_NOT_EXTERNAL_CORE_A(program))
         INPUT_SECTIONS($OBJECTS_CORE_A(program) $LIBRARIES_CORE_A(program))
 
         INPUT_SECTIONS($LIBRARIES_CORE_A(.l1.text))
                 
         INPUT_SECTION_ALIGN(4)
               __etext_l1 = (. + 3) / 4 * 4;
        
      } > MEM_A_L1_CODE
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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