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基于頁(yè)的8051多任務(wù)模型

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2008-12-26 00:02:081190

采用Protothread實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng)

采用Protothread實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng) 在許多系統(tǒng)資源非常緊張的單片機(jī)應(yīng)用中,使用實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)調(diào)度來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng)時(shí),由操作系統(tǒng)帶來(lái)
2009-03-29 15:10:311283

蘋果iPhone 4.0軟件將支持多任務(wù)處理

蘋果iPhone 4.0軟件將支持多任務(wù)處理 3月12日消息,據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,蘋果將在今年夏天發(fā)布新版iPhone 4.0軟件,該軟件將能夠支持多任務(wù)處理功能。這將使得用戶iPhone手
2010-03-12 09:10:18404

iPhone 4.0多任務(wù)切換方式曝光

iPhone 4.0多任務(wù)切換方式曝光 iPhone自2007年推出以來(lái),雖然以不可阻擋之勢(shì)風(fēng)靡全球,但也有不少“固執(zhí)”的缺點(diǎn)廣受詬病。這其中,不支持多任務(wù)運(yùn)
2010-04-02 11:19:44298

基于單片機(jī)系統(tǒng)中的多任務(wù)多線程機(jī)制的實(shí)現(xiàn)

   首先要指出的是一點(diǎn)是,我們不是討論嵌入式實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng)(RTOS)的設(shè)計(jì)。我們討論的是,在不使用RTOS的控制系統(tǒng)中,如何體現(xiàn)多任務(wù)多線程機(jī)制的程序設(shè)計(jì)思
2010-09-26 16:12:031826

基于消息驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)操作機(jī)制

本文對(duì)多任務(wù)操作機(jī)制與傳統(tǒng)的單任務(wù)操作機(jī)制進(jìn)行了比較,分析了多任務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)交換的方法,特別是目前最為流行的用消息驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)。結(jié)合程控交換機(jī)軟件的實(shí)際,文
2011-05-14 16:56:100

復(fù)雜的多任務(wù)程序設(shè)計(jì)方法

我們?cè)谌腴T階段,一般面對(duì)的設(shè)計(jì)都是單一的簡(jiǎn)單的任務(wù),流程圖可以如圖1所示,通常會(huì)用踏步循環(huán)延時(shí)來(lái)滿足任務(wù)需要。 面對(duì) 多任務(wù) ,稍微復(fù)雜的程序設(shè)計(jì),沿用圖1的思想,我們
2011-08-08 15:49:37181

51單片機(jī)多任務(wù)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)策略研究

從操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)機(jī)制的原理入手,分析了51單片機(jī)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)機(jī)制的基本條件,論述了5l單片機(jī)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)控制的二種方案。
2011-09-19 17:26:03159

IAR 00001 多任務(wù)51簡(jiǎn)單構(gòu)架

IAR 00001 多任務(wù)51簡(jiǎn)單構(gòu)架,感興趣的可以看看。
2016-07-25 18:26:5515

基于 MDK RTX 的 COrtex—M3 多任務(wù)應(yīng)用設(shè)計(jì)

基于 MDK RTX 的 COrtex—M3 多任務(wù)應(yīng)用設(shè)計(jì)
2016-08-24 18:31:473

基于LabVIEW平臺(tái)的多任務(wù)實(shí)時(shí)測(cè)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)_劉為玉

基于LabVIEW平臺(tái)的多任務(wù)實(shí)時(shí)測(cè)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)_劉為玉
2017-03-18 09:26:329

基于C51多任務(wù)編程思想

基于C51多任務(wù)編程思想
2017-10-16 10:02:2632

基于DSP的實(shí)時(shí)多任務(wù)調(diào)度內(nèi)核設(shè)計(jì)

基于DSP的實(shí)時(shí)多任務(wù)調(diào)度內(nèi)核設(shè)計(jì)
2017-10-19 15:30:505

uCOS-II多任務(wù)編程設(shè)計(jì)

uCOS-II多任務(wù)編程設(shè)計(jì)方法,在用戶任務(wù)函數(shù)中,必須包含至少一次對(duì)操作系統(tǒng)服務(wù)函數(shù)的調(diào)用,否則比其優(yōu)先級(jí)低的任務(wù)將無(wú)法得到運(yùn)行機(jī)會(huì),這是用戶任務(wù)函數(shù)與普通函數(shù)的明顯區(qū)別。任務(wù)函數(shù)的結(jié)構(gòu)按任務(wù)的執(zhí)行方式可以分為三類:?jiǎn)未螆?zhí)行類、周期執(zhí)行類和事件觸發(fā)類,下面分別介紹其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。
2017-10-27 15:25:468

基于Protothread的實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。本文介紹采用Protothread在非常小的系統(tǒng)開銷下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng)的方法。 關(guān)鍵詞 Protothread 實(shí)時(shí) 多任務(wù) 線程模型 嵌入式程序框架一般類似于程序1所示結(jié)構(gòu):系統(tǒng)中有3個(gè)任務(wù)TaskA、TaskB、TaskC,均放置于主循環(huán)內(nèi),在每一個(gè)循
2017-11-04 10:57:339

基于E-CARGO的多任務(wù)分配管理

多任務(wù)分配是管理和協(xié)同工作中的重要問(wèn)題。采用E-CARGO建模來(lái)解決常規(guī)多任務(wù)分配問(wèn)題( GMTAP)與組角色多任務(wù)分配問(wèn)題(GRMTAP)。提出了兩種算法:(l)通過(guò)把GMTAP質(zhì)量評(píng)估矩陣
2017-11-23 14:58:3611

軟總線架構(gòu)在實(shí)時(shí)多任務(wù)軟件系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)應(yīng)用

多任務(wù)。針對(duì)軟件設(shè)計(jì)的要求,采用基于實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng)提供的底層任務(wù)調(diào)度機(jī)制,建立軟件架構(gòu)成為較好的選擇。本文提出了基于實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng),建立軟件架構(gòu)時(shí)采用軟總線提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)層的架構(gòu)模式。針對(duì)實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系
2017-11-30 12:29:59421

一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)煉鋼終點(diǎn)預(yù)測(cè)方法

要素,結(jié)合煉鋼兩階段吹煉特點(diǎn)選擇多個(gè)子學(xué)習(xí)任務(wù);其次,根據(jù)子任務(wù)與終點(diǎn)參數(shù)的相關(guān)性選擇合適的子任務(wù),提升終點(diǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度并構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,再對(duì)模型輸出結(jié)果進(jìn)行二次優(yōu)化;最后,通過(guò)近端梯度算法對(duì)處理后的生產(chǎn)
2017-12-05 17:09:131

ABB機(jī)器人怎樣多任務(wù)?ABB機(jī)器人多任務(wù)使用方法步驟詳解

1.ABB機(jī)器人支持多任務(wù)(每臺(tái)機(jī)器人本體最多一個(gè)運(yùn)動(dòng)任務(wù))。 2.使用多任務(wù),機(jī)器人要有623-1 multitasking選項(xiàng); 3.如何新建多任務(wù)? 4.控制面板,配置; 5.主題controller
2018-06-11 19:30:4331124

遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)展

如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí),但只有一個(gè)任務(wù),該怎么辦呢?一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multitask Learning
2018-09-04 08:50:533686

如何使用模型過(guò)濾的多任務(wù)回歸應(yīng)用在帕金森癥預(yù)測(cè)中

和預(yù)測(cè)性能不住的問(wèn)題,提出了一種基于模型過(guò)濾的多任務(wù)回歸方法來(lái)預(yù)測(cè)帕金森癥患者的motor-UPDRS和total-UPDRS。首先,考慮到子任務(wù)語(yǔ)音特征對(duì)預(yù)測(cè)motor-UPDRS和total-UPDRS不同的影響,添加LI正則化項(xiàng)進(jìn)行特征選擇;其次,在構(gòu)建模型的同時(shí),根據(jù)不同帕金森患者對(duì)象分布在不
2018-11-28 09:53:0615

RTOS實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)怎么執(zhí)行多任務(wù)的?

在RTOS實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)中是怎樣實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的?
2020-03-03 13:49:114238

使用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)道路交通燈多任務(wù)控制系統(tǒng)的課件說(shuō)明

 RTX-51是運(yùn)行于8051單片機(jī)環(huán)境中的實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng)(RTOS),其常用于處理復(fù)雜的多任務(wù)控制系統(tǒng)。8051單片機(jī)支持典型的RTX-51 Tiny和RTX-51 Full實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng)。在Keil μVison3集成開發(fā)環(huán)境中提供了RTX-51實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的編譯和仿真調(diào)試支持。
2020-04-16 17:31:007

機(jī)器學(xué)習(xí)中的Multi-Task多任務(wù)學(xué)習(xí)

概念 當(dāng)在一個(gè)任務(wù)中要優(yōu)化多于一個(gè)的目標(biāo)函數(shù)[1] ,就可以叫多任務(wù)學(xué)習(xí) 一些例外 「一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的多任務(wù)」:很多任務(wù)中把loss加到一起回傳,實(shí)質(zhì)優(yōu)化的是一個(gè)目標(biāo)函數(shù), 但優(yōu)化的是多個(gè)任務(wù)
2021-01-07 14:39:233914

一種基于多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的閱讀理解模型

和理解能力。為此,提岀一種基于多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的閱讀理解模型,該模型是由一組功能各異的神經(jīng)絡(luò)構(gòu)成的聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,其仿效人們推理和回答冋題的基本方式分別執(zhí)行文檔選擇和答案抽取兩個(gè)關(guān)鍵步驟。檔選擇過(guò)程融入了基于注意
2021-03-16 11:41:3810

關(guān)于多任務(wù)學(xué)習(xí)如何提升模型性能與原則

提升模型性能的方法有很多,除了提出過(guò)硬的方法外,通過(guò)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加深加寬(深度學(xué)習(xí)),增加數(shù)據(jù)集數(shù)目(預(yù)訓(xùn)練模型)和增加目標(biāo)函數(shù)(多任務(wù)學(xué)習(xí))都是能用來(lái)提升效果的手段。
2021-03-21 11:54:472604

DSP實(shí)時(shí)多任務(wù)調(diào)度的解決方案

本文闡述了一個(gè)用于DSP的簡(jiǎn)潔而實(shí)用的實(shí)時(shí)多任務(wù)調(diào)度內(nèi)核的實(shí)現(xiàn)方法。DSP由于其架構(gòu)的特殊性,在任務(wù)調(diào)度方面與
2021-03-24 15:22:563913

一種端到端的序列多任務(wù)法律判決預(yù)測(cè)模型

,并未考慮各子任務(wù)之間的序列依存關(guān)系,因此預(yù)測(cè)性能難以得到進(jìn)一步的提升。文中提出了一個(gè)端到端的基于過(guò)程監(jiān)督的序列多任務(wù)法律判決預(yù)測(cè)模型,在建模各子任務(wù)之間的依存關(guān)系時(shí),通過(guò)引入過(guò)程監(jiān)督來(lái)確保依賴信息的準(zhǔn)確性,
2021-04-08 14:31:5814

融合文本分類和摘要的多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型

文本摘要應(yīng)包含源文本中所有重要信息,傳統(tǒng)基于編碼器-解碼器架構(gòu)的摘要模型生成的摘要準(zhǔn)確性較低。根據(jù)文本分類和文本摘要的相關(guān)性,提出一種多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型。從文本分類輔助任務(wù)中學(xué)習(xí)抽象信息改善摘要生成
2021-04-27 16:18:5811

基于層次注意力機(jī)制的多任務(wù)疾病進(jìn)展模型

臨床特征,對(duì)阿爾茨海默癥進(jìn)行自動(dòng)診斷,并預(yù)測(cè)潛在的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而提岀了一饣基于層次注意力機(jī)制的多任務(wù)疾病進(jìn)展模型。該模型將疾病自動(dòng)診斷任務(wù)作為主任務(wù),疾病預(yù)后預(yù)測(cè)仼務(wù)作為輔仼務(wù),以提升模型的泛化能力,進(jìn)而
2021-05-07 14:47:217

嵌入式操作系統(tǒng)多任務(wù)空間復(fù)用算法

針對(duì)現(xiàn)有嵌入式 Forth操作系統(tǒng)多任務(wù)空間無(wú)法復(fù)用且多任務(wù)管理僅支持任務(wù)創(chuàng)建的問(wèn)題,提出一種基于 Forth虛擬機(jī)架構(gòu)的嵌入式操作系統(tǒng)多任務(wù)空間復(fù)用算法。將任務(wù)控制塊作為空閑任務(wù)映像分區(qū)鏈表頭結(jié)點(diǎn)
2021-05-12 11:17:164

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類算法

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類算法
2021-06-07 15:18:353

一種實(shí)時(shí)嵌入式多任務(wù)微內(nèi)核的分析與改進(jìn)

一種實(shí)時(shí)嵌入式多任務(wù)微內(nèi)核的分析與改進(jìn)(嵌入式開發(fā)系統(tǒng))-一種實(shí)時(shí)嵌入式多任務(wù)微內(nèi)核的分析與改進(jìn)? ??
2021-07-30 13:49:4210

單片機(jī)多任務(wù)事件驅(qū)動(dòng)C源碼

單片機(jī)多任務(wù)事件驅(qū)動(dòng)C源碼
2021-11-29 10:06:0424

STM32 簡(jiǎn)單多任務(wù)調(diào)度的方法與程序例程

多任務(wù)處理是指用戶可以在同一時(shí)間內(nèi)運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序,每個(gè)應(yīng)用程序被稱作一個(gè)任務(wù).Linux、windows就是支持多任務(wù)的操作系統(tǒng),比起單任務(wù)系統(tǒng)它的功能增強(qiáng)了許多。當(dāng)多任務(wù)操作系統(tǒng)使用某種任務(wù)調(diào)度
2021-12-22 19:04:2613

一個(gè)大規(guī)模多任務(wù)學(xué)習(xí)框架μ2Net

這種方法可以提高每個(gè)任務(wù)的質(zhì)量,并在收斂時(shí)間、訓(xùn)練實(shí)例數(shù)量、能源消耗等方面提高模型效率。本文提出的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題框架,可以視作標(biāo)準(zhǔn)多任務(wù)和持續(xù)學(xué)習(xí)形式化的概括和綜合。
2022-07-21 10:19:041039

多任務(wù)系統(tǒng)中的堆棧使用

不同的微控制器棧的實(shí)現(xiàn)也不同,許多32位處理器支持多個(gè)棧。例如,ARM Cortex-M內(nèi)核有兩個(gè)棧指針,分別指向主棧和進(jìn)程棧。在基于μC/OS-III的應(yīng)用中,多任務(wù)開始前使用主堆棧,其空間為鏈接命令文件中定義的堆棧區(qū)域。
2022-12-02 11:15:44547

workflow的任務(wù)模型

主要就是想介紹下workflow的任務(wù)模型,其他的框架一般只能處理普通的網(wǎng)絡(luò)通信,而workflow卻特別適用于通信與計(jì)算關(guān)系很復(fù)雜的應(yīng)用。其實(shí)我最感興趣的是它的內(nèi)存管理機(jī)制,下面也會(huì)詳細(xì)介紹。
2023-02-21 14:05:34504

PicoSem:Arduino框架下的Raspberry多任務(wù)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PicoSem:Arduino框架下的Raspberry多任務(wù).zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-13 09:21:091

Arduino上的多任務(wù)處理

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Arduino上的多任務(wù)處理.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-14 11:05:270

基于多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練模塊化提示

對(duì) Few-shot 場(chǎng)景時(shí),PT 的調(diào)優(yōu)方法還是存在一定的局限性。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題, 復(fù)旦提出了多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練模塊化 Prompt(簡(jiǎn)稱為:),來(lái)提高模型在 Few-shot 場(chǎng)景下的 PT 效果,使模型能夠快速適應(yīng)下游
2023-06-20 11:04:23344

51單片機(jī)多任務(wù)執(zhí)行例子

51單片機(jī)多任務(wù)同時(shí)執(zhí)行。RTX51 tiny是一種實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)(RTOS),可以用它來(lái)建立多個(gè)任務(wù)(函數(shù))同時(shí)執(zhí)行的應(yīng)用(從宏觀上看是同時(shí)執(zhí)行的,但從微觀上看,還是獨(dú)立運(yùn)行的)。嵌入式應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)常
2023-08-04 15:59:360

NeurIPS 2023 | 擴(kuò)散模型解決多任務(wù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題

model 能否解決多任務(wù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題呢?我們最近提出的一篇新工作——“Diffusion Model is an Effective Planner and Data
2023-10-02 10:45:02401

基于M55H的定制化backbone模型AxeraSpine

Backbone模型是各種視覺(jué)任務(wù)訓(xùn)練的基石,視覺(jué)任務(wù)模型的性能和模型的速度都受backbone模型的影響
2023-10-10 16:09:18385

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