RL_File System 应用笔记

本文介绍文件系统组件的配置要求,包括每个打开文件所需的最小堆大小、线程堆栈大小的设置以及互斥对象的数量调整。

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为了正常运行,文件系统组件需要一些系统配置设置。 要求是:


每个打开的文件的最小堆大小为512+96字节。 如果您想要同时打开三个文件,则需要设置至少3 *(512+96)字节= 1824字节的堆栈大小。 这可以在设备的startup_device.s文件(Heap_Size)中配置。


由于文件系统组件没有创建任何其他线程,您需要向调用线程添加线程堆栈大小。 此调用线程可以是主线程,具有默认堆栈大小的线程或具有用户提供的堆栈大小的线程。 更改这些线程的大小可以在RTX_Conf_CM.c文件中完成。


每个打开的文件都被互斥体保护,以确保线程安全的操作。 在使用标准C库中的文件功能时,需要确保足够的互斥对象可用于标准库系统中的文件流操作。 文件系统组件的资源需求部分将详细介绍如何确定正确的设置。 调整可用于标准库系统的互斥对象数量可以在RTX_Conf_CM.c文件中完成。
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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