Mbed OS 文档翻译 之 参考(API(平台(Memory tracing)))

MbedOS内存跟踪
本文介绍MbedOS中用于研究软件运行时内存分配模式的内存跟踪功能,包括如何启用及设置回调函数,并提供了示例代码。

内存跟踪

Mbed OS 提供了一组函数,可用于研究软件的运行时内存分配模式:代码的哪些部分分配和释放内存以及需要多少内存。

您必须定义 MBED_MEM_TRACING_ENABLED 宏以启用内存跟踪。

您可以使用 mbed_mem_trace_set_callback API 来设置内存跟踪的回调。每次调用标准分配函数(例如 malloc,realloc,calloc和 free)时都会调用回调。

有关如何使用运行时内存跟踪来使用优化内存的分步指南,请参阅我们的运行时内存跟踪教程

内存跟踪函数参考

mbed_mem_trace.h

内存跟踪示例

main.cpp                                                                                                                                          导入到 Mbed IDE

#include <stdlib.h>
#include "mbed.h"
#include "mbed_mem_trace.h"


int main() {
    mbed_mem_trace_set_callback(mbed_mem_trace_default_callback);
    while (true) {
        void *p = malloc(50);
        wait(0.5);
        free(p);
    }
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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