μcOS-II多任务实验报告(RMS.EDF调度) 目录 μcOS-II多任务实验报告(RMS.EDF调度) 一.实验概述 二.环境搭建 三.代码分析 四.实验步骤 1 给TCB块添加扩展 2 创建并执行任务 3 添加时钟中断对剩余执行时间和剩余周期的操作 4 实现调度 4.1 RMS调度 4.2 EDF调度 5 输出 6 结果展示 6.1 RMS 无共享资源 6.2 EDF 无共享资源 6.3 RMS 有共享资源(最高优先级和最低优先级共享) 6.4 EDF有共享资源(最高优先级和最低优先级共

基于dsp_builder的算法在FPGA上的实现   一.摘要 结合dsp_builder.matlab.modelsim和quartus ii等软件完成算法的FPGA实现. 二.实验平台 硬件平台:DIY_DE2 软件平台:quartus ii9.0 + ModelSim-Altera 6.4a (Quartus II 9.0) + dsp_builder9.0 + matlab2010b 三.软件平台的准备 1.软件的匹配 根据altera的官方文档,可以看到quartus ii.mode

清晰化算法在DSP TIDM642上的实现,之前的部分工作摘要于此. 1 DSP平台的选择 1.1 DM642 Evolution Module 选择现有的DM642 Evolution Module(EVM)作为开发平台. (1) DM642作为TI公司一款功能强大的经典芯片之一.主要性能如下: 高性能的定点信号处理器:指令执行周期可达1.39ns,时钟频率最高可达720MHz:完全兼容C64x系列软件. 增强的超长指令字(VLIW) C64x核:6个32/40位的ALU:两个乘法器支持每时钟

//数组算法 /* ============================================================= 题目:求四阶矩阵上三角之积.主对角之积,副对角之积: 如: 8  3  6  5 0  4  3  2 0  6  1  5 7  0  0  2 上三角之积为:172800 主对角之积为:64 负对角之积为:630 ============================================================= */ #inc

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

一.摘要 结合dsp_builder.matlab.modelsim和quartus ii等软件完成算法的FPGA实现. 二.实验平台 硬件平台:DIY_DE2 软件平台:quartus ii9.0 + ModelSim-Altera 6.4a (Quartus II 9.0) + dsp_builder9.0 + matlab2010b 三.软件平台的准备 1.软件的匹配 根据altera的官方文档,可以看到quartus ii.modelsim.dsp_builder和matlab的版本匹配

关于算法原理请参考<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究>. 一.问题提出         RANSAC的算法原理并不复杂,比较复杂的地方在于"建立模型"和"评价模型".我们经常看到的是采用"直线"或者"圆"作为基本模型进行"建立",而采用所有点到该"直线"或"圆"的欧拉距离作为标准来"评价"(当然是越小越好).在经典的图像拼接算

KMP算法完整教程 全称: Knuth_Morris_Pratt Algorithm(KMP算法) 类型: 高级检索算法 功能: 字符串匹配查找 提出者: D.E.Knuth(克努兹),J.H.Morris(莫瑞斯),V.R.Pratt(普莱特) 所属领域: 数据结构学 应用场景: 统计软件 时间复杂度: O(m+n) 一.原始匹配字符串方法 以前,我们要肉眼在一个长字符串中寻找一个关键字词,比如在word文档中找一个单词,我们的世界观决定的方法论就是穷举法:挨个搜寻单词的第一个字母,每找到一个

介绍 FCC: 全称为freeCodeCamp,是一个非盈利性的.面向全世界的编程练习网站.这次的算法题来源于FCC的中级算法题. FCC中级算法篇共分为(上).(中).(下)三篇.每篇各介绍7道算法题.每道算法题都会介绍相应的思路和详细的解答过程. 目录 1. Sum All Numbers in a Range 2. Diff Two Arrays 3. Roman Numberal Converter 4. Where art thou 5. Search and Replace 6. P

描述 启了升降梯的动力之后,探险队员们进入了升降梯运行的那条竖直的隧道,映入眼帘的是一条直通塔顶的轨道.一辆停在轨道底部的电梯.和电梯内一杆控制电梯升降的巨大手柄. Nescafe之塔一共有N层,升降梯在每层都有一个停靠点.手柄有M个控制槽,第i个控制槽旁边标着一个数C_i,满足C1<C2<C3<...<CM.如果Ci>0,表示手柄扳动到该槽时,电梯将上升Ci层:如果Ci<0,表示手柄扳动到该槽时,电梯将下降 −Ci层:并且一定存在一个Ci=0,手柄最初就位于此槽中.注

十大排序算法(Python实现)一. 算法介绍及相关概念解读 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面.不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会

十大排序算法(Python实现)一. 算法介绍及相关概念解读 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面.不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会

前言 ​ 学习算法,我们不需要死记硬背那些冗长复杂的背景知识.底层原理.指令语法--需要做的是领悟算法思想.理解算法对内存空间和性能的影响,以及开动脑筋去寻求解决问题的最佳方案.相比编程领域的其他技术,算法更纯粹,更接近数学,也更具有趣味性. ​ 本文将回顾数据结构与算法的基础知识,学习日常所接触场景中的一些算法和策略,以及这些算法的原理和他背后的思想,最后会动手写代码,用java里的数据结构来实现这些算法,如何去做? ​ 本文基本知识概念有借鉴<漫画算法-小灰的算法之旅>相关篇幅与图片. 基

题目大意是找最小的m使得前m段中每一段的最大值相加严格大于k,每一段长度为[n/m](n/m向下取整,多余的后半部分部分n-m*[n/m]不要) 先给一段我一开始的思路,和网上许多题解思路一样,但其实是有错误的.二分答案+RMQ (RMQ部分也可以用线段树) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; const int inf = 0x3f3f3f3f; ]; int n, k, m, v[maxn]; int mx, mi, tot; i

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;const int w = 384;const int h = 288;const int n = 3;void SAD(uchar* Limg,

由于此篇笔记写于本地,篇幅较大,导出困难,所以将其转换为了图片,方便阅读.

好吧,有人可能觉得我标题党了,但我想告诉你们的是,前阵子面试确实挂在了 RLU 缓存算法的设计上了.当时做题的时候,自己想的太多了,感觉设计一个 LRU(Least recently used) 缓存算法,不会这么简单啊,于是理解错了题意(我也是服了,还能理解成这样,,,,),自己一波操作写了好多代码,后来卡住了,再去仔细看题,发现自己应该是理解错了,就是这么简单,设计一个 LRU 缓存算法. 不过这时时间就很紧了,按道理如果你真的对这个算法很熟,十分钟就能写出来了,但是,自己虽然理解 LRU

最近像在看闲书一样在看一本<啊哈!算法> 当时在amazon上面闲逛挑书,看到巨多人推荐这本算法书,说深入浅出简单易懂便买来阅读.实际上作者描述算法的能力的确令人佩服.就当复习常用算法吧. 后面会依次纪录一下我觉得有意思的常用算法使用,这次就是快排. 快速排序简介: 快排的中心思想还是二分法,通过partition算法,先将需要排序的数组分为两个部分,再用递归的思想反复这个过程.最后将排序好的最小单元再依次组装起来获得最后的数据.快排的平均时间复杂度是O(nlogN),最糟糕的情况是O(N平方

这篇文章是基于上一篇文章的研究上进行的,使得路径更加的平滑和自然,特此记录.有错误欢迎大家批评指正.如需转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/Leonhard-/p/6866070.html,这是对作者最起码的尊重,谢谢大家. 本文结构如下: 一.Theta*算法.LazyTheta*算法背景介绍 二.Lazy Theta*算法介绍与实现简述 三.深入思考优化需求 1.网格中的阻挡判定 2.效果受A*算法影响 3.lazy theta* cost的限制 四.总结 一.Th

BP算法在minist上的简单实现 数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 参考:blog,blog2,blog3,tensorflow 推导:http://www.cnblogs.com/yueshangzuo/p/8025157.html 基本实现 import struct import random import numpy as np from math import sqrt class Data: def __init__(self): print

Hello,大家好,我是你们的 前端章鱼猫. 简介 前端章鱼猫从 2016 年加入 GitHub,到现在的 2020 年,快整整 5 个年头了. 相信很多人都没有逛 GitHub 的习惯,因此总会有开源信息的不对称,有哪些优秀的前端开源项目值得学习的也不知道. 从 2018 年开始,我就养成了每天逛 GitHub 的习惯,一般在早上上班前或者中午午休的时候都会逛一下. 看看每天都开源了哪些好的前端项目,还有用到的主流前端技术栈又是哪些,值得我去学习的. 因此也收藏了不少好的开源项目,在此推荐给大