YTM32的片内flash应用答疑 - 释疑efm_sts[accerr]寄存器位

YTM32的片内flash应用答疑 - 释疑efm_sts[accerr]寄存器位

Introduction

之前有客户在基于ytm32b1le05微控制器做ota方案,其中在擦写片内flash模块时,需要对操作的有效性进行判定,涉及到多efm_sts[accerr]寄存器位的理解。这里对efm_sts[accerr]寄存器的功能进行详细解释。

Concept

efm_sts[accerr]寄存器位可用于告知用户efm模块目前的工作状态是否正常。通常在用户使用efm模块擦写片内flash后,用于验证擦写命令是否运行成功。若当由于操作不当导致擦写操作失败后,efm硬件将通过这个标志位反馈给用户。

在RM手册中,对efm_sts[accerr]寄存器位的描述如下:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图x EFM_STS[ACCERR]寄存器

实际上,在具体的应用场景中,当在执行efm命令的过程中(通过执行efm_cmd命令擦写片内flash)置位efm_sts[accerr]寄存器,可以排查如下要点:

  1. 执行EFM Command 没有遵循以下流程:
  • step 1: AHB write target address
  • step 2: write EFM_CMD_UNLOCK</
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 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!
<think>嗯,用户问的是关于运行一个Flink作业的命令,具体是这条:./bin/flink run -m yarn-cluster -c com.taia.fdc.flink.main.EqpBootstrap -p 4 -yqu test_01 -ynm flink_uat_online_0012 -yat flink_uat -yt conf -yjm 1024 -ytm 8196 -ys 2 -yD env.java.opts=-DflinkJobName=uat_subServe_online_0012 -yD env.java.opts=-DyarnAppName=flink_uat_online_0012 -n -d /flinkJar/fdc-flink.jar --serve_type online --topic_no 0012。 首先,我需要解析这个命令的各个参数,然后解释每个部分的作用。用户可能是在部署或调试Flink作业时遇到了问题,或者想确认自己使用的参数是否正确。他们可能是开发人员或者运维人员,对Flink有一定了解,但需要更详细的参数解释。 接下来,我要检查每个参数的正确性。例如,-yjm和-ytm是设置JobManager和TaskManager的内存,值分别是1024和8196,可能单是MB,但通常JobManager的内存可能设置得更高一些,不过具体还要看集群配置。另外,-yD env.java.opts被使用了两次,可能会有问题,因为重复设置同一个参数可能会覆盖前面的值,或者导致错误。需要提醒用户注意这一点。 参数-n可能代表不进行detach模式,但Flink的官方文档中并没有-n这个选项,可能是用户写错了,应该是-yd或者其它参数,需要确认是否正确。 然后,用户可能希望了解如何优化这个命令,或者各个参数的意义,以确保作业能够正确提交到YARN集群。需要分部分解释,从提交命令的基本结构开始,逐个参数说明,并指出可能的注意事项,比如内存配置、队列设置、应用名称等。 还需要检查是否有遗漏的参数,或者是否有推荐的最佳实践,比如设置适当的并行度(-p 4),是否合理,或者是否需要根据数据量调整。此外,Jar包路径和传递的参数(--serve_type online --topic_no 0012)是否正确,可能需要用户确认业务逻辑是否需要这些参数。 最后,总结整个命令的作用,并提醒用户检查可能的问题点,比如重复的-yD参数,-n是否正确,以及内存配置是否合理。可能还需要建议用户查阅Flink官方文档,或者进行测试运行,以确保作业正常提交。</think>以下是对该 Flink on YARN 提交命令的逐项解析与优化建议: --- ### **一、命令整体结构** ```bash ./bin/flink run -m yarn-cluster \ -c com.taia.fdc.flink.main.EqpBootstrap \ -p 4 \ -yqu test_01 \ -ynm flink_uat_online_0012 \ -yat flink_uat \ -yt conf \ -yjm 1024 \ -ytm 8196 \ -ys 2 \ -yD env.java.opts=-DflinkJobName=uat_subServe_online_0012 \ -yD env.java.opts=-DyarnAppName=flink_uat_online_0012 \ -n -d \ /flinkJar/fdc-flink.jar \ --serve_type online \ --topic_no 0012 ``` --- ### **二、关键参数详解** | **参数** | **作用说明** | **注意事项** | |---------------------|-----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | `-m yarn-cluster` | 指定部署模式为 YARN 集群模式 | 必须与资源管理器匹配 | | `-c <主类全限定名>` | 指定作业入口类 | 需确保类路径在 JAR 包中正确 | | `-p 4` | 设置作业并行度为 4 | 需根据数据吞吐量调整,避免资源浪费或性能瓶颈 | | `-yqu test_01` | 指定 YARN 队列为 `test_01` | 需确认队列存在且有足够配额 | | `-ynm <名称>` | 设置 YARN 应用显示名称(便于监控) | 建议包含环境标识(如 uat/prod)和业务标识 | | `-yat <标签>` | 为 YARN 应用添加标签 `flink_uat` | 用于资源调度分组 | | `-yt conf` | 上传 `conf` 目录到 YARN 容器 | 需确认目录包含正确配置文件(如 `flink-conf.yaml`) | | `-yjm 1024` | JobManager 内存设置为 1024MB | **建议至少 2048MB**,生产环境通常 4096MB+ | | `-ytm 8196` | 单个 TaskManager 内存设置为 8196MB | 需与 YARN 节点内存匹配,建议按容器规格的 75% 分配 | | `-ys 2` | 每个 TaskManager 的 Slot 数量为 2 | Slot 数 = TaskManager 内存 / 单 Slot 内存(需通过 `taskmanager.memory` 配置) | | `-yD` 参数 | 动态配置覆盖:<br> - 设置 Flink 作业名称<br> - 设置 YARN 应用名称 | **严重问题**:`env.java.opts` 被重复定义,后者会覆盖前者,应合并为一条:<br>`-yD env.java.opts="-DflinkJobName=... -DyarnAppName=..."` | | `-n` | 禁止资源预检(跳过 YARN 资源检查) | 可能绕过资源不足告警,仅在测试环境使用 | | `-d` | 以分离模式(detached)运行作业 | 适合长期运行作业,但需通过监控系统跟踪状态 | | `--serve_type` | 自定义参数:标识服务类型为 `online` | 需确保代码中能解析此参数 | | `--topic_no 0012` | 自定义参数:指定 Kafka Topic 编号 | 需与数据源配置匹配 | --- ### **三、潜在问题与优化建议** 1. **内存配置不合理** - JobManager 1024MB 过小,易导致元数据存储不足,**建议调整至 2048MB+** - TaskManager 内存分配需明确堆内外比例,建议通过 `-ytm` 与 `taskmanager.memory.process.size` 配合使用 2. **重复的 JVM 参数定义** ```bash # 错误写法(覆盖问题): -yD env.java.opts=-DflinkJobName=... \ -yD env.java.opts=-DyarnAppName=... # 正确写法(合并参数): -yD env.java.opts="-DflinkJobName=uat_subServe_online_0012 -DyarnAppName=flink_uat_online_0012" ``` 3. **Slot 资源配置** - 当前配置:`-ytm 8196` + `-ys 2` → 每个 Slot 默认分配 4096MB - 建议通过 `taskmanager.memory.task.heap.size` 显式控制单 Slot 内存 --- ### **四、推荐改进命令** ```bash ./bin/flink run -m yarn-cluster \ -c com.taia.fdc.flink.main.EqpBootstrap \ -p 4 \ -yqu test_01 \ -ynm flink_uat_online_0012 \ -yat flink_uat \ -yt conf \ -yjm 2048 \ -ytm 8196 \ -ys 4 \ -yD env.java.opts="-DflinkJobName=uat_subServe_online_0012 -DyarnAppName=flink_uat_online_0012" \ -d \ /flinkJar/fdc-flink.jar \ --serve_type online \ --topic_no 0012 ``` --- ### **五、关键验证步骤** 1. **YARN 资源检查** ```bash yarn application -list | grep flink_uat_online_0012 ``` 2. **日志排查** ```bash yarn logs -applicationId <YARN_APP_ID> | grep "JobID" ``` 3. **监控指标** - 检查 TaskManager Slot 使用率(Flink Web UI) - 确认堆内存无频繁 GC(通过 `-XX:+PrintGCDetails` 记录) --- 通过以上配置优化,可显著提升作业稳定性和资源利用率。生产环境建议增加 `-yD` 参数配置 GC 策略与监控埋点。
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