内存映射

在VxWorks内核编程手册中： 在不支持进程的情况下，vxworks的内存映射是这样的：（SDRAM） 在支持进程的情况下，内存映射另外一个样子： 对应本ppc2020板的内存分配如下：以此为例，可参考来做其他项目。参考模型为支持进程方式。 PowerPC处理器是主控模块的核心部件，以处理器最小系统为中心，扩展外围接口，完成整个系统所需要的功能。Flash(ROM)接口、SDRAM地址空间分配如下： 表2.2-1存储器地址空间映射表 空间 地址 大小 占用片选信号 SDRAM 0x0000_0000--0x3FFF_FFFF 1GB SDCS0# FLASH 0xF000_0000--0xFFFF_FFFF 256MB RCS0# FLASH内存空间说明：0xF000_0000--0xFFFF_FFFF 0xF000_0000--0xF1FF_FFFF Tffs文件系统预留（32M） 0xF200_0000--0xFFEF_FFFF 用户保留存储空间（223M） 0xFFF0_0000-0xFFFF_FFFF Bootrom存储位置（1M） SDRAM存储空间说明：0x0000_0000--0x3FFF_FFFF 0x0000 0000 – 0x0010 0000 VxWorks低端内存区（系统占用） 0x0010 0000 – FREE_RAM_ADRS (end)

终极手撕之架构大全：分布式+开源框架+微服务+性能优化，够不够？ 一只Tom猫4小时前 我要分享 之前有零零散散整理过一些专题给大家参考学习，这次一次性来个终极手撕之架构大全，包含开源框架、分布式、微服务、性能优化等四个大专题共17个小专题，全部一锅端，送给大家一起学习~ 注意：需要全部完整版架构大全答案的可以 【“点击我”免费领取】 《终极手撕之架构大全：分布式+开源框架+微服务+性能优化，够不够？》 01 开源框架（Spring +SpringMVC+Mybatis） 开源框架答案解析如下： 1.1 手撕开源框架之Spring 什么是 Spring 框架？Spring 框架有哪些主要模块？ 使用 Spring 框架能带来哪些好处？ 什么是控制反转(IOC) 请解释下 Spring 框架中的 IoC BeanFactory 和 和 ApplicationContext 有什么区别？ Spring 有几种配置方式？ 如何用基于 XML 配置的方式配置 Spring 如何用基于 Java 配置的方式配置 Spring 怎样用注解的方式配置 Spring 请解释 Spring Bean 的生命周期？ Spring Bean 的作用域之间有什么区别？ Spring 框架中的单例 Beans 是线程安全的么？ 请举例说明如何在 Spring 中注入一个 Java Collection

目录 一、前言 二、spring mvc 核心类与接口 三、spring mvc 核心流程图 四、spring mvc DispatcherServlet说明 五、spring mvc 父子上下文的说明 六、springMVC-mvc.xml 配置文件片段讲解 七、spring mvc 如何访问到静态的文件，如jpg,js,css 八、spring mvc 请求如何映射到具体的Action中的方法 九、 spring mvc 中的拦截器： 十、 spring mvc 如何使用拦截器 十一、 spring mvc 如何实现全局的异常处理 十二、 spring mvc 如何把全局异常记录到日志中 十三、 如何给spring3 MVC中的Action做JUnit单元测试 十四、 spring mvc 转发与重定向 （带参数重定向） 十五、 spring mvc 处理ajax请求 十六、 spring mvc 关于写几个配置文件的说明 十七、 spring mvc 如何取得Spring管理的bean 十八、 spring mvc 多视图控制器 十九、 <mvc:annotation-driven /> 到底做了什么工作 二十、 本文中springMVC.xml配置文件是核心，这里给一个下载地址 说明：本作者是文章的原创作者，转载请注明出处：本文地址： http://elf8848

来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html?searchHighlight=imagesc&s_tid=doc_srchtitle imagesc 显示使用经过标度映射的颜色的图像 全页折叠 语法 imagesc(C) imagesc(x,y,C) imagesc('CData',C) imagesc('XData',x,'YData',y,'CData',C) imagesc( ___,Name,Value) imagesc( ___,clims) imagesc(ax, ___) im = imagesc( ___) 说明 示例 imagesc( C ) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。 C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。生成的图像是一个 m × n 像素网格，其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。 示例 imagesc( x , y , C ) 指定图像位置。使用 x 和 y 可指定与 C(1,1) 和 C(m,n) 对应的边角的位置。要同时指定两个边角，请将 x 和 y 设置为二元素向量。要指定第一个边角并让 imagesc 确定另一个，请将 x 和 y 设为标量值。图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc

一、概述 官方网站： http://www.freedesktop.org/wiki/Software/dbus ，但是如果要下windows版的代码最好不要从sourceforge下，多次下来的1.2.4版本都无法正常解压。可以从svn上拿，具体见后面的dbus编译部分。 从官方首页中可以看到这样一段描述D-BUS 的话：“D-Bus is a message bus system, a simple way for applications to talk to one another. In addition to interprocess communication, D-Bus helps coordinate process lifecycle; it makes it simple and reliable to code a "single instance" application or daemon, and to launch applications and daemons on demand when their services are needed. ” 因此，D-BUS从本质来说就是进程间通信（inter-process communication）（IPC）的一个实现。他最初产生于Linux平台，是做为freedesktop

一、什么是 NFS ？ 　　NFS 是 Network File System 的缩写，即网络文件系统。一种使用于分散式文件系统的协定，由 Sun 公司开发，于 1984 年向外公布。功能是通过网络让不同的机器、不同的操作系统能够彼此分享个别的数据，让应用程序在客户端通过网络访问位于服务器磁盘中的数据，是在类 Unix 系统间实现磁盘文件共享的一种方法 　　它的主要功能是通过网络让不同的机器系统之间可以彼此共享文件和目录。 NFS 服务器可以允许 NFS 客户端将远端 NFS 服务器端的共享目录挂载到本地的 NFS 客户端中。在本地的 NFS 客户端的机器看来， NFS 服务器端共享的目录就好像自己的磁盘分区和目录一样。一般客户端挂载到本地目录的名字可以随便，但为方便管理，我们要和服务器端一样比较好。 NFS 一般用来存储共享视频，图片等静态数据。 二、 NFS 挂载原理 　　NFS 是通过网络来进行服务端和客户端之间的数据传输。两者之间要传输数据就要有想对应的网络端口来进行传 输。 NFS 服务器到底使用什么网络端口来传输数据的， NFS 服务器端其实是随机选择端口来进行数据传输。那 NFS 客户端又是如何知道 NFS 服务器端到底使用的是哪个端口呢？其实 NFS 服务器时通过远程过程调用（ remote procedure call 简称 RPC ）协议 / 服务来实现的

Why 核函数 目的是为了解决 线性不可分问题 . 核心思想是 升维 . 当样本点在低维空间不能很好地分开的时候, 可以考虑将样本 通过某种映射(就是左乘一个矩阵) 到高维空间中, 然后在高维空间就容易 求解一个平面 \(w^Tx +b\) 将其分开了. 想法是很美滋滋, 但立马就有一个问题, 计算量大 , 升到几百几千维, 内存怕是受不了. 这就立马联想到 PCA 降维 . 我在上大学的时候, 做客户细分,和用户画像(ps, 我是市场营销专业嘛 ), 通常是会用到降维技术, 然后 提取主成分或做因子分析 , 目的都是为了 降维和使数据具有可解释性 . 结果核函数却要升维度, 感觉是费力费力搞了半天, 又回去了. 低高维 维度的理解应从向量空间去理解(构成该空间的基是几个),要从 数学概念上 理解. 这个什么"三维空间, 四维时间" 的物理概念是不一样的. 千万不要混淆什么时间,空间, 还有举个栗子, 如果连基本的抽象思维都没有, 那确实有些尴尬 映射(变换) 数据的 值大小 肯定跟原来的是不一样了呀. 在形式上就是 左乘一个矩阵 , \(X' = PX\) , 可理解 矩阵本质是一个特殊的函数 , 特殊在于它更像是 咱们写代码时 自定义函数 可以完成咱自定义的功能, 如对样本进行 旋转, 拉伸 (特征分解), 或拉伸旋转(SVD 分解) 等. 这些内部代码, 就封装在

目录 话引 XML配置标签 概览 properties 子标签property resource 程序注入 settings 别名 TypeHandler 自定义TypeHandler EnumTypeHandler EnumOrdinalTypeHandler SexTypeHandler typeHandler注意点 # 加入战队 微信公众号 话引 前两张我们分别介绍了Mybatis环境搭建及其组件的生命周期。这些都是我们Mybatis入门必备技能。有了前两篇的铺垫我们今天就来深入下Mybatis， 也为了填下之前埋下的坑。 XML配置标签 概览 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <!--引入外部配置文件--> <properties resource=""/> <!--设置--> <settings/> <!--定义别名--> <typeAliases> <package name=""/> </typeAliases> <!--类型处理器--> <typeHandlers

Qt绘图之QGraphicsScene QGraphicsView QGraphicsItem详解 Graphics View提供了一个界面，它既可以管理大数量的定制2D graphical items，又可与它们交互，有一个view widget可以把这些项绘制出来，并支持旋转与缩放。这个柜架也包含一个事件传播结构，对于在scene中的这些items,它具有双精度的交互能力。Items能处理键盘事件，鼠标的按，移动、释放、双击事件，也可以跟踪鼠标移动。Graphics View使用BSP树来提供对item的快速查找，使用这种技术，它可以实时地绘制大规模场景，甚至以百万items计。Graphics View在Qt 4.2中被引用，它替代了它的前辈QCanvas。 Graphics View的体系结构 Graphics View提供的是一种类似于Qt model-view的编程。多个views可以监视同一个场景，而场景包含多个具有多种几何外形的items。 场景 QGraphicsScene 表示Graphics View中的场景，它有以下职责： 为管理大量的items提供一个快速的接口。 传播事件到每个item。 管理item的状态，例如选择，焦点处理。 提供未经变换的渲染功能，主要用于打印。 场景作为QGraphicsItem对象的容器。通过调用QgraphicsScene:

一.Hadoop应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、非结构化甚至非结构化数据集。 Spark采用了内存计算，从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此处还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，它的RDD是一个很大的特点。 Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能。 Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据处理的Apache的开源框架。Hadoop框架应用工程提供跨计算机的分布式存储和计算的环境。Hadoop是专门从单一服务器到上千台服务器拓展，每个机器都可以提供本地计算和存储。 Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下： 场景1：数据分析，如（海量数据日志分析，商品推荐，用户行为分析） 场景2：离线计算（异构计算+分布式计算） 场景3：海量数据存储（存储集群） 三个实用场景： 京麦用户分析 京麦流量分析 京麦订单分析 都属于离线数据