Task 5 Complete

本文分享了在嵌入式平台上实现屏幕校正及旋转功能的过程。通过介绍具体操作步骤和技术难点,为开发者提供了一种可行方案。接下来还将探讨串口测试程序的开发。

这两天搞的一个咚咚很有趣,要求能够调用屏幕校正程序、旋转屏幕以及启动指定应用程序,经过几天的奋战,终于做完了 :

1.调用屏幕校正系统调用:

这个系统调用的头文件和库文件都在PB_dir/public/common/oak/下,当时怎么也没有想到evc里面会没有,费了好久;

2.旋转屏幕:

这个调用也是在oak目录下,但是很多资料里面写的注册表项设置会不起作用,最后还是在程序里面读了注册表值来进行的旋转

p.s.接下来要做一个2440串口测试程序,要深入Comm-Driver了...

<think>嗯,我现在需要帮用户解决UserTask在完成之前不应被触发的问题。首先,我得仔细看看用户的需求是什么。用户提到UserTask在完成之前就被触发了,这显然不符合预期,需要找到解决方案。回顾之前的引用,特别是引用[1]中关于TCP关闭状态的描述,虽然直接关联不大,但其中提到的状态管理机制可能对解决用户任务的状态控制有启发。比如TCP在FIN-WAIT-1状态下拒绝新的SEND操作,只允许RECEIVE,这种状态控制的思想可以借鉴到UserTask的设计中,确保任务未完成时不被触发。然后用户提供的引用[3]中提到变更日志用于跟踪文件系统的变更,避免重启后全盘扫描,这里的关键点是状态跟踪和事件记录。这让我想到可以为UserTask设置状态标记,如"进行中"、"已完成",并在触发机制中加入状态检查,只有处于"已完成"状态的任务才能触发后续操作。另外,引用[2]中关于goroutine的异步处理,虽然涉及并发,但用户的问题可能是在同步或异步环境中都会出现。不过这里提到的并发控制机制,比如使用锁(sync.Mutex)来保护共享资源,比如任务状态变量的修改,避免竞态条件,这同样适用于UserTask的状态管理。结合这些,解决方案应该包括状态管理和检查机制。例如,在任务开始时设置状态为进行中,完成时更新为已完成。触发逻辑需要先检查状态,如果未完成则阻止触发。此外,如果系统涉及并发操作,还需考虑互斥锁确保状态修改的原子性,避免多个线程同时修改状态导致不一致。用户可能是在工作流系统如BPMN中使用UserTask,或者自定义任务系统。需要确认使用场景,但用户没有明确说明,所以建议通用方案。例如在工作流引擎中,通常有内置的状态管理,但如果是自定义实现,需要手动添加状态字段和检查逻辑。可能遇到的问题包括:如何持久化任务状态(尤其在分布式系统中)、如何处理任务超时或失败后的状态重置、以及如何确保状态检查的高效性。不过用户当前的核心需求是防止未完成时被触发,所以先聚焦在状态标记和检查机制即可。总结下来,解决方案的核心步骤:定义状态字段,初始化状态为进行中,完成时更新状态,触发前检查状态是否已完成。如果需要并发安全,则加锁。同时,可能需要回调机制通知任务完成,比如观察者模式或事件监听,这样触发操作可以在任务完成时自动执行,而不是被动轮询状态。最后,应该考虑是否需要超时机制,防止任务卡在进行中状态,但这属于增强建议。当前用户的问题可能只需要基本的状态控制就能解决。</think> 基于UserTask触发机制的同步控制需求,以下解决方案参考了状态机理论和并发编程实践,核心思路如下: ### 解决方案:状态机+互斥锁 ```python class UserTask: def __init__(self, task_id): self.task_id = task_id self.status = "PENDING" # PENDING/RUNNING/COMPLETED self.lock = threading.Lock() def execute(self): with self.lock: if self.status != "PENDING": raise IllegalStateError("禁止重复触发") self.status = "RUNNING" # 执行实际任务逻辑 print(f"Task {self.task_id} processing...") time.sleep(2) # 模拟耗时操作 with self.lock: self.status = "COMPLETED" def trigger_downstream(self): with self.lock: if self.status != "COMPLETED": raise IllegalStateError("前置任务未完成!") print(f"触发任务{self.task_id}的后继操作") ``` ### 关键技术点 1. **状态三元组** - `PENDING`:等待执行(默认状态) - `RUNNING`:执行中(禁止触发) - `COMPLETED`:已完成(允许触发下游) 2. **原子性保障** - 通过`threading.Lock`确保状态转换的原子性[^2] - 避免竞态条件(race condition) 3. **前置校验** ```python if self.status != "COMPLETED": raise IllegalStateError("前置任务未完成!") ``` 在触发前强制状态检查,类似TCP连接关闭时的状态校验机制[^1] 4. **变更通知扩展** - 可结合观察者模式(Observer Pattern)实现自动触发 - 当状态变更为`COMPLETED`时自动通知订阅者 ### 应用场景说明 此方案适用于: 1. 工作流引擎中的任务依赖控制 2. 金融交易系统中的订单处理链路 3. 云同步服务的文件操作流水线(需确保操作顺序)[^3]
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