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原创 线程同步的几种场景

线程同步的几种场景

2025-01-08 22:33:52 873

原创 Proximity Sensor

Types of Proximity Sensor:(1)、Inductive proximity sensor:only can detect metal objects.(2)、Capacitive sensors:detect both metallic and non-metallic targets in powder, granulate, liquid, and solid ...

2025-01-08 22:23:50 464

原创 多线程/多进程编程精髓

函数 sem_trywait 是函数 sem_wait 的非阻塞版本,如果当前信号量对象的资源计数等于 0,sem_trywait 会立即返回不会阻塞调用线程,返回值是 ﹣1,错误码 errno 被设置成 EAGAIN;而方法三获取的线程 ID 是系统范围内全局唯一的,一般是一个不会太大的整数,这个数字也是就是所谓的 LWP (Light Weight Process,轻量级进程,早期的 Linux 系统的线程是通过进程来实现的,这种线程被称为轻量级线程)的 ID。一旦条件满足,线程就可以被立刻唤醒。

2025-01-05 16:30:10 760

原创 C++三种继承方式

实际上,基类的 private 成员是能够被继承的,并且(成员变量)会占用派生类对象的内存,它只是在派生类中不可见,导致无法使用罢了。using 只能改变基类中 public 和 protected 成员的访问权限,不能改变 private 成员的访问权限,因为基类中 private 成员在派生类中是不可见的,根本不能使用,所以基类中的 private 成员在派生类中无论如何都不能访问。2) 不管继承方式如何,基类中的 private 成员在派生类中始终不能使用(不能在派生类的成员函数中访问或调用)。

2025-01-05 16:23:53 1004

原创 C++序列式容器—增删改查

c)、std::find_end(src.begin(), src.end(), target.begin(), target.end()) //用于在序列 src 中查找序列 target 最后一次出现的位置。d)、std::search(src.begin(), src.end(), target.begin(), target.end()) // 在序列 src 中查找序列 target 第一次出现的位置。a)、c.back() / c.front() // 返回最后一个/第一个元素值。

2025-01-05 16:23:09 473

原创 C++无序容器—增删改查

和关联式容器一样,无序容器也使用键值对(pair 类型)的方式存储数据。基于底层实现采用了不同的。

2025-01-05 16:22:23 261

原创 C++关联式容器—增删改查

3)、lower_bound(key)/upper_bound(key)/equal_range(key) // 返回 <= key / >= key / [key, key+1) 的iter。可以通过 lower_bound(key)/upper_bound(key)/equal_range(key) 操作。2)、count(key) // 查看是否包含key。(b) 在某个位置插入元素,返回一个指针,指向新元素或者已存在的。1)、find(key) // 返回iter,判断是否为end()

2025-01-05 16:21:30 655

原创 Linux中自旋锁相关函数及使用

自旋锁是一种轻量级的锁定,只能用于临界区短的代码段内,否则会降低系统运行的效率。自旋锁主要是针对SMP(多核)或单核CPU但内核可抢占的情况,对于单CPU且内核不抢占的系统,自旋锁会退化成空操作。自旋锁涉及的函数:1、spin_lock_irq() = spin_lock() + local_irq_disable()    2、spin_unlock_irq() = spin_u...

2018-07-25 10:26:57 1204

原创 S5PV210中断系统流程整理

该文章内容根据朱老师物联网大讲堂所学内容整理。本文仅对S5PV210中断系统作梳理。为中断响应而做的预备工作:第一阶段      系统中断初始化1. 设置系统异常向量表    发生异常时,硬件自动跳转到异常向量表,再由异常向量表中的函数地址跳转到IRQ/FIQ Handler(断点保护;由SVC-&gt;IRQ/FIQ模式,设置中断栈;断点恢复,中断返回)2、禁止所有中断(以防打开未定义的中断,导...

2018-03-16 17:11:58 272

深度学习中FP8数值格式的应用与优化技术解析及性能提升对比

内容概要:本报告详细阐述了由NVIDIA推出的FP8数值类型在深度学习训练和推理过程中所提供的特殊硬件支持及其对训练性能和精度方面的影响。主要内容涉及FP8类型的编码规范、相对于16位数据类型的效率优势,以及为适应较低数值精度所采取的技术手段如每张量比例缩放法。实验部分展示了采用FP8之后在各种卷积网络和基于转换器架构模型上进行图像分类任务的准确性表现;在对象检测和语义分割任务;还有自然语言处理方面的评估指标变动情况。从实际测试效果看,在不影响预测准确性的前提下大幅提高了处理速度,尤其对于大型语言模型实现了最高三倍于以往记录的速度跃进。

2025-01-08

空空如也

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