uclinux-2008R1-RC8(bf561)到VDSP5的移植(28):likely

本文对比分析了GCC编译器中的likely与unlikely宏,并介绍了VDSP编译器提供的类似功能expected_true和expected_false。通过示例说明如何使用这些宏来优化条件判断的执行效率。
 
  
在include/linux/compiler.h中定义了两个宏:
 
/*
 * Generic compiler-dependent macros required for kernel
 * build go below this comment. Actual compiler/compiler version
 * specific implementations come from the above header files
 */
 
#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1)
#define unlikely(x)    __builtin_expect(!!(x), 0)
__builtin_expect(exp, val)是GCC的一个内建函数,而VDSP无此函数,它用于为编译器提供分支预测信息,其返回值是整数表达式exp的值。这个内建函数的语义是 exp 的预期值是 val,编译器可以根据这个信息适当地重排语句块的顺序,使程序在预期的情况下有更高的执行效率。
在VDSP中,提供了两个相似的函数:
You can use the expected_true and expected_false built-in functions to control the compiler’s behavior for specific cases. By using these functions, you can tell the compiler which way a condition is most likely to evaluate. This influences the default flow of execution.
For example,
   if (buffer_valid(data_buffer))
      if (send_msg(data_buffer))
         system_failure();
shows two nested conditional statements. If it was known that, for this example, buffer_valid() would usually return true, but that send_msg() would rarely do so, the code could be written as
   if (expected_true(buffer_valid(data_buffer)))
      if (expected_false(send_msg(data_buffer)))
         system_failure();
因此,我们将这两个宏定义改为:
 
/*
 * Generic compiler-dependent macros required for kernel
 * build go below this comment. Actual compiler/compiler version
 * specific implementations come from the above header files
 */
 
#define likely(x) expected_true(!!(x))
#define unlikely(x)    expected_false(!!(x))
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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