2、实时系统Java规范(RTSJ)对多处理器的支持

实时系统Java规范(RTSJ)对多处理器的支持

1. 锁技术与操作系统支持概述

在多处理器系统中,锁技术的选择对系统的可调度性和延迟有重要影响。如果相关技术得到改进,除非系统至少20%的时间处于临界区(实际中这种情况不太可能),否则基于挂起的锁机制在可调度性和延迟方面可能不会比自旋锁有明显优势。而且,采用何种锁技术受所需数据结构的限制,目前没有通用的方法为特定数据结构创建无阻塞访问协议。

1.1 操作系统对多处理器的支持现状

虽然多处理器系统越来越普遍,但对于如何最好地满足实时需求,目前尚无统一标准。不同操作系统对多处理器的支持方式各不相同:
- RTEM :不会动态地在CPU之间移动线程,而是在链接时静态分配线程。
- QNX的Nutrino :区分“硬线程亲和性”和“软线程亲和性”。硬线程亲和性允许程序员通过位掩码指定线程只能在一组处理器上执行;软线程亲和性使内核将线程调度到上次执行的处理器上,以降低抢占成本。
- IBM的AIX :允许将内核线程绑定到特定处理器,还能动态更改分配给执行应用程序的分区的处理器集和内存量。

许多多处理器系统允许将中断定向到特定处理器。例如,ARM Corex A9 - MPCore支持Arm通用中断控制器,可指定每个硬件中断的目标CPU列表,软件生成的中断也可进行灵活配置,但操作系统是否允许这种定向是另一回事。

1.2 安全关键系统中的多处理器应用

安全关键系统软件需要具有足够的可预测性,以便通过分析或系统测试检测大多数故障。这排除了

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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