16、汇编编程中的内存映射、动态链接与共享库构建

汇编编程中的内存映射、动态链接与共享库构建

内存映射(mmap)系统调用

在汇编编程里,mmap 系统调用可用于将文件映射到内存,或者请求特定大小的内存块。使用时,有个偏移量(Offset)参数,若要把文件映射到内存,可用它指定文件的起始位置;若不涉及文件映射,就将其设为 0。

请求一个两页长的内存块,示例代码如下:

movq $9, %rax      # mmap syscall number
movq $0, %rdi      # Linux chooses the destination
movq $8192, %rsi   # Two pages of memory
movq $0x03, %rdx   # Memory should be read-write
movq $0x22, %r10   # Requesting private memory not tied to a file
movq $-1, %r8      # No file descriptor attached
movq $0, %r9       # No offset requested
syscall
# Result in %rax

若要把分配的内存归还给操作系统,可使用 munmap 系统调用(调用号为 11),它需要两个参数:要取消映射的内存地址(%rdi)和大小(%rsi)。

mmap 系统调用虽灵活,但会带来显著的复杂性。若设想一个基于 mmap 的内存分配器,它每次得请求整页内存,所以需要有两层分配机制:先进行块分配,再进行单个内存分配。当程序请求内存时,得遍历

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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