LDD3 D15 01.15 星一

21:15-22:05-p228

内核定时器的实现

这个级联表的工作方式如下: 如果定时器在下一个 0 到 255 jiffies 中到期, 它被添加到专供短时定时器 256列表中的一个上, 使用 expires 成员的最低8位. 如果它在将来更久时间到时( 但是在 16,384 jiffies 之前 ),它被添加到基于 expires 成员的 9 - 14 位的 64 个列表中一个。

 

一个内核定时器还远未完善, 因为它受累于jitter 和 其他硬件中断, 其他定时器和其他异步任务所产生的影响。

 

tasklet

和内核定时器不同的是:我们不能要求tasklet在某个确定的时间被执行。

 

工作队列 work queue

和tasklet 的不同是

  • tasklet 是原子的,work-queue 不是,而且work-queue 可以休眠
  • 内核可以请求work-queue延迟制定的时间

 

共享队列

一个设备驱动, 在许多情况下,不需要它自己的工作队列. 如果你只偶尔提交任务给队列, 简单地使用内核提供的共享的, 缺省的队列可能更有效. 如果你使用这个队列, 但是,你必须明白你将和别的在共享它. 从另一个方面说, 这意味着你不应当长时间独占队列(无长睡眠), 并且可能要更长时间它们轮到处理器.

 

第八章 分配内存

我们不涉及不同的体系实际上如何管理内存.模块不牵扯在分段, 分页等问题中, 因为内核提供一个统一的内存管理驱动接口.

 

kmalloc 函数的内幕

 这个函数快(除非它阻塞)并且不清零它获得的内存

 使用 GFP_KENRL 意味着 kmalloc能够使当前进程在少内存的情况下睡眠来等待一页

 

后备高速缓存

 

内存池

在几乎每个情况下, 首选的可选项是不使用mempool 并且代替以简单处理分配失败的可能性.

 

get_free_page 和相关函数

 

vmalloc 及其辅助函数

 

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内容概要:本文详细介绍了长短期记忆神经网络(LSTM)和极限学习机(ELM)在Matlab中实现天气预测的方法,并进行了对比分析。首先,文章阐述了LSTM和ELM的基本原理,随后分别展示了它们的数据准备、预处理、网络构建、训练以及预测的具体步骤。LSTM作为种特殊的循环神经网络,擅长处理时间序列数据中的长期依赖问题,而ELM则以其快速的训练速度著称。通过对某气象站三年数据的实际测试,LSTM在复杂天气数据预测中表现出更高的精度,特别是在长时间序列预测方面优势明显;ELM则因其简洁快速的特点适用于快速原型开发和资源受限环境。最终,文章通过对比两者的预测精度和训练效率,提出了根据不同应用场景选择合适算法的建议。 适合人群:对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员、学生以及从事气象预报工作的专业人士。 使用场景及目标:①研究和开发气象预测系统;②探索不同神经网络算法在时间序列预测中的优劣;③提高天气预测的准确性和时效性。 其他说明:文中提供了详细的Matlab代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时强调了特征工程的重要性,指出适当增加特征(如气压梯度)可以显著提升预测效果。此外,还提到了些实用技巧,例如利用ELM作为LSTM的初始化器以减少训练轮数,以及在LSTM预测结果后加上滑动平均滤波以改善曲线平滑度。
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