ARM与x86之5--结束语

最新推荐文章于 2025-10-20 02:55:16 发布
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作者分享了自己在处理器体系结构领域的研究经历，从PowerPC到ARM和x86，深入探讨了x86体系结构的复杂性和挑战。文章提到了《PCI Express体系结构导读》的创作过程，并表达了对撰写x86体系结构书籍的无力感。作者强调了学习MIPS处理器的历程，并对中国科技发展表达了期望和感慨。

多年以前，我有编写一系列关于处理器体系结构的书籍，包括PowerPC, x86和ARM。两年的坚持，我完成了《Linux PowerPC详解—核心篇》，本应还要写一本《Linux PowerPC详解—应用篇》。我几乎完成了“应用篇”大约三分之一的篇幅，最终放弃。

我的懒惰不是《Linux PowerPC详解—应用篇》没有正式出版的原因。“应用篇”本由网络，USB和PCIe

最低0.47元/天 解锁文章
ARM与X86架构：计算领域的两大支柱
weixin_70208651的博客
02-20 2747
ARM与X86架构作为计算领域的两大支柱，各自承载着不同的使命和应用场景。它们在不同的领域中发挥着举足轻重的作用，共同推动着数字世界的快速发展。 随着5G、物联网和人工智能等技术的快速发展，ARM架构在高性能计算领域的应用前景广阔。尽管ARM架构在移动和低功耗领域具有明显优势。随着制造工艺的进步和电源管理技术的优化，X86架构在功耗方面的表现将不断提升。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，ARM与X86架构将继续演进和创新，为用户带来更多的便利和价值。
ARM汇编基础回顾----ARM汇编编程2
neko是只小菜鸡
08-28 389
前言 前言不罗嗦了，接上一篇回顾arm汇编寄存器、指令详解。 上一篇传送门 一、ARM寄存器 其实寄存器我在ARM汇编基础回顾----ARM基本概念中有过一些记录介绍，这里作补充添加。 寄存器 用途 R0 通用寄存器 R1 通用寄存器 R2 通用寄存器 R3 通用寄存器 R4 通用寄存器 R5 通用寄存器 R6 通用寄存器 R7 一般放系统调用号 R8 通用寄存器 R9 通用寄存器 R10 通用寄存器 R11（fp） 栈帧指针 R12（ip）
汇编语言编程--程序的结束标记方式
MHD0815的博客
09-06 1767
子程序结束：通常使用ret或类似指令来结束子程序。主程序结束：通过系统调用来结束程序。汇编文件结束：有时使用.end伪指令来标记汇编文件的结束，但这通常不是必需的。在实际编程中，选择正确的结束程序的方法取决于具体的应用场景和目标平台的要求。
PCI设备的地址空间
weixin_30735391的博客
05-08 1499
PCI配置空间(PCI Configuration Space) PCI设备(PCI device)都有一个配置空间，大小为256字节，实际上是一组连续的寄存器，位于设备上。其中头部64字节是PCI标准规定的，格式如下： 剩余的部分是PCI设备自定义的。 PCI配置空间头部有6个BAR(Base Address Registers)，BAR记录了设备所需要的地...
PCIe扫盲——PCI总线的地址空间分配
kunkliu的博客
06-28 7485
转载地址：http://blog.chinaaet.com/justlxy/p/5100053219 PCI总线具有32位数据/地址复用总线，所以其存储地址空间为2的32次方=4GB。也就是PCI上的所有设备共同映射到这4GB上，每个PCI设备占用唯一的一段PCI地址，以便于PCI总线统一寻址。每个PCI设备通过PCI寄存器中的基地址寄存器来指定映射的首地址。如下图所示： 注：需要注意的是...
CPU指令集大比拼：x86、ARM与RISC-V的奥秘
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
10-20 407
摘要： CPU指令集架构（ISA）如同拼图比赛的规则，定义了芯片的指令种类、编码格式和执行逻辑。主流ISA如x86、ARM、RISC-V各具特色：x86采用复杂变长指令，兼容性强但设计难度高，主导PC/服务器领域；ARM以定长指令实现低功耗高效能，成为移动设备首选；RISC-V凭借开源极简特性，支持自定义扩展，适合IoT和新兴计算场景。历史上MIPS、PowerPC等架构也因细分需求形成独特生态。ISA的选择直接影响芯片设计、软件生态和产业格局，未来趋势将聚焦开放扩展、异构融合与安全增强。理解ISA是掌握计
即将打破x86和ARM垄断地位的RISC-V，你了解吗？
嵌入式Linux
03-06 1044
大家好，感谢异步图书的赞助本篇推文将从评论区选择5个小伙伴赠送本文介绍的书籍一本，大家留言说出关于自己的技术学习感想，截止3月7号晚上10点，留言点赞前4名，再加1名由小编选出的评论将获取赠送书籍。大家留意信息，中奖后记得24小时内私聊邮寄地址给小编。关注我们丨文末赠书曾在苹果、特斯拉、Intel、AMD等多家公司担任高管的芯片大神Jim Keller在 2022 年的一次演讲中，宣称处理器的未来...
【亲测免费】 轻松搭建ARM开发环境：arm-linux-gcc-5.4.0 安装指南
gitblog_06596的博客
09-20 1154
轻松搭建ARM开发环境：arm-linux-gcc-5.4.0 安装指南 【下载地址】arm-linux-gcc-5.4.0安装方法 本资源文件提供了 arm-linux-gcc-5.4.0 的安装方法，适用于需要在 Ubuntu 系统上安装该交叉编译工具链的用户 ...
x86 与 ARM 汇编深度对比：聚焦 x86 汇编的独特魅力
2501_90200491的博客
05-26 1597
维度x86（CISC）ARM（RISC）指令长度可变（1~15 字节）固定（32 位 ARM/16 位 Thumb）寻址方式复杂多样（支持内存直接运算）简单（Load-Store 分离，运算仅寄存器）寄存器用途通用寄存器少（含特殊用途，如 RIP）通用寄存器多（功能更纯粹）功耗与性能高性能、高功耗（桌面 / 服务器）低功耗、高效能（移动 / 嵌入式）x86 汇编以复杂指令、灵活寻址、深厚生态，在高性能计算领域独树一帜。
跨架构 C++：ARM Linux 与 x86 Linux 的行为差异实战笔记
探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。
08-19 1418
跨架构 C++实战：ARM与x86差异解析 本文深入探讨标准C++代码在ARM Linux和x86 Linux平台上的行为差异，从数据模型、并发特性到向量化实现，提供关键差异对比和工程实践建议。 核心差异点： 数据模型：long double实现差异（x86用80-bit扩展精度，ARM用128-bit）、char符号性、对齐要求不同 并发特性：原子操作lock-free实现差异、内存序指令开销（ARM更高）、时钟粒度差异 向量化：SIMD指令集差异（x86固定长度VS ARM可变长度）、未对齐访问风险（A
Qt for arm_Linux环境搭建-Qt5.10.1+AM3352嵌入式平台移植.pdf
05-20
- ARM交叉编译工具：gcc-linaro-7.3.1-2018.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf.tar.xz - 校准触摸屏的软件库：tslib-1.4.tar.gz - **移植准备**： - 目标机硬件平台：AM3352 - 目标机软件平台：Linux4.9.28 - ...
x86与ARM：谁将引领未来十年科技发展？
yinqiusheng的博客
07-13 1227
x86架构以其复杂指令集和高性能在桌面计算机和服务器市场中占据主导地位，而ARM架构则以其精简指令集和低功耗特性在移动设备和嵌入式系统中取得了广泛应用。例如，苹果公司推出的M1处理器在性能和能效方面表现出色，展示了ARM架构在桌面计算机中的潜力。ARM处理器在移动设备市场中占据主导地位。尽管ARM架构在移动设备和嵌入式系统中取得了显著进展，x86处理器在桌面计算机和服务器市场中的主导地位仍然稳固。然而，其复杂的指令集和高时钟频率也带来了较高的功耗和发热量，这使得x86处理器不太适合电池供电的移动设备。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
arm-linux-gnueabihf-gcc名字含义
09-09
- 结束语。 - §§相关问题§§ 部分。 下面是针对“arm-linux-gnueabihf-gcc”名称含义的详细解释。我将逐步分解该名称的每个组成部分，确保结构清晰。名称中的每个部分都反映了编译器的目标架构、操作系统、工具...
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