ARM EL/PL

最新推荐文章于 2022-08-07 09:36:10 发布
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本文介绍了ARM体系结构中EL（Execution Level）的概念及其发展历程。EL是ARM系统运行的不同权限级别，对于理解ARM处理器的安全性和系统架构至关重要。

ARM下的EL/PL概念
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21300203

ARM体系的EL演化史
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21258997

ARM PL330 DMA控制器开发（1）
z47201433的专栏
06-12 1539
一、DMA介绍 DMA作为一种CPU与外设传输数据的技术，现在广泛用于各种计算机架构中，它最大的优点就是无需CPU干涉下，完成数据从内存到外设的传递。本文讲解一下S5PC100中的DMA控制器的操作方法。文中例举的代码都是在FS_S5PC100平台上经过验证的。在华清远见的FS_S5PC100平台上通过PL330 DMA控制器实现了内存到内存、内存到串口、串口到串口等多种DMA传输方式。
Arm微架构分析系列3——Arm的X计划
内核工匠
05-19 2350
1. 引言前文介绍了Arm公司近几年在移动处理器市场推出的Cortex-A系列处理器。Cortex-A系列处理器每年迭代，性能和能效不断提升，是一款非常成功的产品。但是，Arm并不满足于Cortex-A系列每年的架构小幅度升级，又推出了X计划，也就是Cortex-X产品线。Cortex-X系列处理器采用了激进的架构设计，大幅度提升移动处理器的性能（俗称超级大核），本文将重点介绍Arm的Cortex...
ARM PL/EL分析
chengbeng1745的博客
07-13 2204
概念 EL: Exception Level(异常等级) PL: Privilege Level(特权等级) 会把CPU不同的模式，会以EL/PL重新分类。
ArmPL安装教程
YyykStudy的博客
07-04 897
简单安装ArmPL教程
spack install报armpl not found
IT基础架构
08-07 409
spack install报armpl not found。
ARMV8 虚拟内存系统架构(VMSA)学习
XtremeDV
01-30 2578
前提查看arm EL PL的具体含义，可以参考以下两篇博文： 1. ARM体系的EL演化史 2. ARM下的EL/PL概念 ARMv8内存管理架构，可以参考以下两篇博文： 1. ARMv8 内存管理架构.学习笔记 2. MMU与Cache详解 (这个是以ARM920T为例讲解的) 具体到ARM的spec，请参考 1. ARMv8 spec Ch
uboot下ARMv8 EL切换
星空探索
03-16 5368
#include #include #include #include ENTRY(armv8_switch_to_el2)  switch_el x6, 1f, 0f, 0f 0:  cmp x5, #ES_TO_AARCH64  b.eq 2f  /*   * When loading 32-bit kernel, it will jump   * to secure
armv8 el0和el1 异常处理的过程
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09-08 1万+
ARM64/ARMv8内核对用户态指令的异常处理流程如下： kernel对el1和el0 处理的vector table在如下路径中 arch/arm64/kernel/entry.s /* * Exception vectors. */ .pushsection ".entry.text", "ax" .align 11 ENTRY(vectors) ventry el1_sync
armv7A 架构的页表
小白要学arm
11-15 5982
当cpu访问cache时 会发送虚拟地址到TLB上 TLB是一个TLB 是一块高速缓存，用于缓存页表转换的结果，从而 减少内存访问的时间。一个完整的页表翻译和查找的过程叫作页表查询（Translation table walk），页表查询的过程由硬件自动完成，但是页表的维护需要软件来完成。页表查询是一 个相对耗时的过程，理想的状态下是TLB 里存有页表相关信息。当TLB Miss 时，才会去
arm el2与el3_ARM下的EL/PL概念
weixin_39811842的博客
12-18 1131
书接上一篇文章，这次主要是厘清在ARM体系结构下，EL／PL究竟是个什么东西。这次还是以v8为例，其一是这是目前唯一一个同时包含了32位和64位的体系规范，其二，这也是最新的规范。首先是PL。PL的概念是从ARM体系规范之前的版本一路升级上来的，并且仍然存在于V8体系的AARCH32，即32位状态下。PL首先是一个权限级别的限制，里边实现了各种各样的mode。这个mode的概念也是32位所特有的，...
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
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windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
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阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
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12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 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！
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内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
【计算机竞赛】基于Buffer内存管理的图算法与模拟题优化策略：邻接表静态预分配与增量快照技术应用
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内容概要：本文深入探讨了Buffer内存管理在计算机竞赛中的实战应用，重点针对图算法与模拟题中的内存优化问题。通过静态预分配、索引式Buffer、增量快照等核心技术，有效避免传统动态内存分配带来的性能损耗与内存超限风险。文章以Dijkstra算法为例，展示了如何利用链式前向星结构构建高效邻接表，实现快速边访问与高缓存命中率，并详细分析了其在大规模数据下的性能优势。同时介绍了冷热分离、内存对齐、Slab分配器等进阶策略，全面提升算法效率与稳定性。; 适合人群：具备一定C++编程基础，熟悉基本数据结构与图算法，参加ACM/ICPC、NOI等计算机竞赛的中高级选手，尤其是希望突破性能瓶颈的参赛者。; 使用场景及目标：①在大规模图算法（如最短路径、动态连通性）中优化邻接表存储与访问；②在多轮模拟或状态演化类题目中实现高效的内存快照与状态回滚；③应对高并发、大数据量的竞赛场景，降低TLE与MLE风险； 阅读建议：建议结合实际竞赛题目动手实现文中技术，重点关注静态数组替代STL容器的设计思路，理解索引与指针的区别，并尝试扩展Slab分配器与冷热分离策略以适配不同题型。
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