OSAL多任务资源分配机制】的更多相关文章

转自深入浅出Z-Stack 2006 OSAL多任务资源分配机制 一.概述 OSAL (Operating System Abstraction Layer),翻译为"操作系统抽象层".如何理解这个复杂的名词呢?表面上看它是作为操作系统存在的,可是为什么又加上"抽象层"呢?它的本质是什么?在Z-Stack协议栈中,它又扮演了什么角色呢?要解答这些问题,我们必须先从宏观入手,渐渐深入探究,最后答案自然会浮出水面. 下图是ZigBee协议的结构图:   从这幅图中,我们…
转自OSAL多任务资源分配机制 一.概述      OSAL (Operating System Abstraction Layer),翻译为"操作系统抽象层". 个应用程序对象.如果我们把一个应用程序对象看做为一个任务的话,那么应用程序框架将包含一个支持多任务的资源分配机制.于是OSAL便有了存在的必要性,它正是Z-Stack为了实现这样一个机制而存在的.      OSAL就是以实现多任务为核心的系统资源管理机制.所以OSAL与标准的操作系统还是有很大的区别的.   简单而言,OS…
一.概述 OSAL (Operating System Abstraction Layer) ,翻译为"操作系统抽象层". OSAL 就是一种支持多任务运行的系统资源分配机制.OSAL与标准的操作系统还是有很大的区别的.简单而言, OSAL 实现了类似操作系统的某些功能,但并不能称之为真正意义上的操作系统. 二.OSAL任务运行方式 我们以TI1.2.1的 BLE 协议栈中的 SimpleBLEPeripheral 为例,分析一下 OSAL .其中有一个 simpleBLEPeriph…
1.引用ZigBee联盟的说法 Profile: a collection of device descriptions, which together form a cooperative application. (配置文件:共同促成交互式应用的多种设备描写叙述项的集合. ) ZigBee devices describe themselves using descriptor data structures. The actual data contained in these descr…
很多资料将其翻译为“端点”,我们不如也这么叫. 在windows上使用不同的软件进行通信,数据包到达不同的应用的方法就是通过寻找IP地址和端口号来确定某一个应用的,也就是我们所说的五元组(源IP,目的IP,源端口,目的端口,通信协议)操作系统为应用程序提供了很多端口,消息由IP地址到达操作系统,再由端口找到处理消息的应用程序. 同样的道理,在ZigBee的应用程序框架里(结构图请看<深入浅出Z-Stack 2006 OSAL多任务资源分配机制>)包含了最多240个应用程序对象,每个应用程序对象…
协议栈代码main()函数分析 ZMain文件->ZMain.c->main()  在这里我们重点了解osal_start_system()函数 int main( void ) { //关闭所有终端 osal_int_disable( INTS_ALL ); //硬件板子的初始化,比如led的初始化 HAL_BOARD_INIT(); //监测电压,确保电压能使CC2530运行 zmain_vdd_check(); // 初始化板子的I/O InitBoard( OB_COLD ); //…
玩过TI 的ZigBee或者BLE的人,都会接触到OSAL.OSAL是什么?OSAL英文全称:operating system abstraction layer(操作系统抽象层).基于OSAL的调度机制,OSAL支持多任务,而且一个任务内支持多个事件执行.有关OSAL调度机制的实现原理,可以去网上搜索资料.在OSAL下,我们就可以把对数据或者单片的操作转化成各种任务,各种事件,真正做到有条不紊.和较为复杂UCOS系统比起来,OSAL实现起来比较简单,其核心也只是做一些任务的轮询调度.OSAL占…
1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…
译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…
背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的…