讲解MMU的好文章(六)

B: 当B被置1时为write-back (WB)模式 (C,B两个位在同一时刻只能有一个被置1)  
下面是s3c2410内存映射后的一个示意图:  
  
 
我的s3c2410上配置的SDRSAM大小为64M,该SDRAM的物理地址范围是0x3000 0000~0x33FF FFFF(属于Bank 6),由于1个Section的大小是1M,所以该物理空间可以被分成64个物理段(页框). 
在Section模式下,送进MMU的虚拟地址(注1)被分为两部分(这点和我们上面举的例子是一样的),这两部分为 Descriptor Index(相当于上面例子的Page Index)和 Offset,descript index长度为12bit(2^12=4096,从这个关系式你能看出什么?:) ),Offset长度为20bit(2^20=1M,你又能看出什么?:)).观察一下一个描述符(Descriptor)中的Section Base Address部分,它长度为12 bit,里面的值是该虚拟段(页)映射成的物理段(页框)的物理地址前12bit,由于每一个物理段的长度都是1M,所以物理段首地址的后20bit总是为0x00000(每个Section都是以1M对齐),确定一个物理地址的方法是 物理页框基地址+虚拟地址中的偏移部分=Section Base Address<<20+Offset ,呵呵,可能你有点糊涂了,还是举一个实际例子说明吧。假设现在执行指令 
MOV REG, 0x30000012 
虚拟地址的二进制码为00110000 00000000 00000000 00010010 
前12位是Descriptor Index= 00110000 0000=768,故在Translation Table里面找到第768号描述符,该描述的Section Base Address=0x0300,也就是说描述符所描述的虚拟段(页)所映射的物理段(页框)的首地址为0x3000 0000(物理段(页框)的基地址=Section Base Addr
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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