深入理解计算机系统——第一章计算机系统漫游

追踪hello程序生命周期学习系统知识
本文通过追踪hello程序的生命周期来学习系统知识。介绍了信息是位与上下文的结合,程序会被翻译成不同格式,阐述了系统硬件组成,还说明了运行hello文件的过程,以及高速缓存、存储器层次结构、虚拟内存和文件的相关概念。

通过追踪hello程序的生命周期来开始对系统的学习,从它被程序员创建开始,到在系统上运行,输出简单的消息,然后终止。


1.信息就是位+上下文

从hello.c的源文件说起,源程序(源文件)实际上由0,1组成的位(又称为比特)序列。8个位被组成一组,称为字节。每个字节表示程序中的某些文本字符。

大部分的现代计算机系统都是使用ASCII标准来表示文本字符,这种方式实际上就是用一个唯一的单字节大小的整数值来表示每个字符。

系统中的所有信息——包括磁盘文件,内存中的程序、内存中存放的用户数据以及网络上的传送数据,都是由一串比特表示的。那么如何区分不同的数据对象。
唯一方法就是我们读到这些数据对象时的上下文。

2.程序被其他程序翻译成不同的格式

在这里插入图片描述

预处理阶段:预处理器(CPP)根据#开头的命令,修改原始的C程序。结果得到另一个以.i作为文件扩展名。

编译阶段:编译器(ccl)将文本文件hello,i 翻译成文本文件hello.s,它包含一个汇编语言程序。改程序包含函数main的定义,如下图所示:
在这里插入图片描述
汇编阶段:汇编器(as)将hello.s翻译成机器语言指令,把这些文件打包成一种叫做**可重定位目标程序(relocatable object program)**的格式,并将结果保存在目标文件hello.o中。hello.o文件是一个二进制文件,打开看,回事一堆乱码。

链接阶段:链接器(ld)负责处理像printf.o 和hello.o程序的这种合并,最终得到hello文件,它是一个可执行目标文件(可执行文件)。

3. 系统的硬件组成

  1. 总线
    贯穿整个系统的一组电子管到,称作总线。
  2. I/O 设备
    鼠标、键盘、显示器、磁盘
  3. 主存
    临时存储设备 ,用来存放程序和程序处理的数据。
    从物理上来讲,主存由一组动态随机存取存储器(DRAM)芯片组成。
    从逻辑上来讲,存储器是一个线性的字节数组,每个字节都有其唯一的地址(数组索引),地址从零开始。
  4. 处理器
    中央处理单元(cpu),简称处理器,是解释(或执行)存储在主存中指令的引擎。cpu的核心是一个大小为一个字的存储设备(寄存器),称为程序计数器(PC)。在任何时候,PC都指向主存中的某条机器语言指令(即含有该条指令的地址)

4. 运行hello 文件

当我们通过shell命令加载可执行文件时,这些指令将hello目标文件中的代码和数据从磁盘复制到主存。数据包括最终会被输出的字符串“hello,world\n”。

通过DMA(直接存储器存取),数据可以不通过处理器而直接从磁盘到达主存。

5.高速缓存

系统会设计高速缓存,作为暂时的区域,存放处理器近期可能会需要的信息。

局部性原理:程序具有访问局部区域里的数据和代码的趋势,通过让高速缓存里存放可能经常访问的数据,大部分的内存操作都能在快速的高速缓存中完成。

6.存储器层次结构

在这里插入图片描述

在某些具有分布式文件系统的网络系统中,本地磁盘就是存储在其他系统中磁盘上的数据的高速缓存。

7.虚拟内存

基本思想:就是把一个进程虚拟内存的内容存储在磁盘上,然后用主存作为磁盘的高速缓存,

8. 文件

文件就是字节序列。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值