kernel.timer_migration

时间: 2023-11-11 14:02:27 浏览: 59
`kernel.timer_migration` 是一个 Linux 内核参数,用于控制定时器迁移的行为。定时器迁移是指当 CPU 核心因为负载过高而无法及时处理定时器中断时,内核会将定时器中断迁移到其他空闲的 CPU 核心上进行处理,以保证定时器的精度和稳定性。 该参数的默认值为 1,表示允许定时器迁移。如果将其设置为 0,表示禁止定时器迁移,即当 CPU 核心负载过高时,定时器中断仍然会在当前 CPU 核心上处理,可能会导致定时器的精度和稳定性下降。 一般情况下,建议将 `kernel.timer_migration` 参数保持默认值即可。如果系统中存在一些对定时器精度和稳定性有较高要求的应用程序,可以考虑禁止定时器迁移以提高定时器的精度和稳定性,但需要注意对系统的负载进行合理控制,避免 CPU 核心负载过高导致定时器中断无法及时处理。
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TimerEvent.TIMER_COMPLETE是什么意思

TimerEvent.TIMER_COMPLETE是一个计时器事件类型,表示计时器对象完成了所有计时器事件的触发。当计时器对象的计时次数达到指定的总次数时,就会触发该事件。在该事件触发后,计时器对象就会停止计时,不会再次触发计时器事件。 在上述代码中,为animTimer对象添加了一个TimerEvent.TIMER_COMPLETE事件侦听器,用于在计时器对象完成所有计时器事件的触发后执行相应的操作。一般来说,可以在该事件侦听器中实现一些计时器结束后的清理工作,如删除显示对象、停止动画效果等。

void my_t90(s32 bq,s32 yq)// { my.t90_start = bq * p.s.t90_0; my.t90_start /= 1000; if(my.t90_start < 2){ my.t90_start = 2; } my.t90_end = bq * p.s.t90_90; my.t90_end /= 1000; switch(my.t90_case){ case 0 :{ my.t90_case++; }break; case 1 :{ if(yq > my.t90_start){ my.t90_cnt = my.timer_1ms;//计数器清空 my.t90_case++; } }break; case 2 :{ if(yq > my.t90_end){ my.t90_case++; }else if(yq < my.t90_start){ my.t90_case--; }else{ my.t90_ms = my.timer_1ms - my.t90_cnt; my.t90_ms /= 100; } }break; case 3 :{ if(yq < my.t90_end){ my.t90_cnt = my.timer_1ms;//计数器清空 my.t90_case--; } }break; default :{ my.t90_case = 0; }break; } }

这段代码定义了一个名为 `my_t90` 的函数,它接受两个参数 `bq` 和 `yq`,类型都是 `s32`。 在函数内部,首先计算了 `my.t90_start` 的值,通过将 `bq` 乘以 `p.s.t90_0` 后再除以 1000。然后检查 `my.t90_start` 的值是否小于 2,如果是,则将其设置为 2。 接下来,计算了 `my.t90_end` 的值,通过将 `bq` 乘以 `p.s.t90_90` 后再除以 1000。 然后,使用 `switch` 语句根据变量 `my.t90_case` 的值执行不同的操作。 - 当 `my.t90_case` 的值为 0 时,执行 `case 0` 下的代码,将 `my.t90_case` 的值加一。 - 当 `my.t90_case` 的值为 1 时,执行 `case 1` 下的代码。如果 `yq` 的值大于 `my.t90_start`,则将变量 `my.t90_cnt` 设置为 `my.timer_1ms`,并将 `my.t90_case` 的值加一。 - 当 `my.t90_case` 的值为 2 时,执行 `case 2` 下的代码。如果 `yq` 的值大于 `my.t90_end`,则将 `my.t90_case` 的值加一;如果 `yq` 的值小于 `my.t90_start`,则将 `my.t90_case` 的值减一;否则,计算 `my.t90_ms` 的值为 `my.timer_1ms` 减去 `my.t90_cnt`,然后除以 100。 - 当 `my.t90_case` 的值为 3 时,执行 `case 3` 下的代码。如果 `yq` 的值小于 `my.t90_end`,则将变量 `my.t90_cnt` 设置为 `my.timer_1ms`,并将 `my.t90_case` 的值减一。 如果以上条件都不满足,则执行 `default` 下的代码,将变量 `my.t90_case` 设置为 0。 该函数的作用是根据不同的 `my.t90_case` 值来选择不同的操作,并根据条件对变量进行赋值。

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优化这段代码import tkinter as tk class TomatoClock: def init(self, work_time=25, rest_time=5, long_rest_time=15): self.work_time = work_time * 60 self.rest_time = rest_time * 60 self.long_rest_time = long_rest_time * 60 self.count = 0 self.is_working = False self.window = tk.Tk() self.window.title("番茄钟") self.window.geometry("300x200") self.window.config(background='white') self.window.option_add("*Font", ("Arial", 20)) self.label = tk.Label(self.window, text="番茄钟", background='white') self.label.pack(pady=10) self.time_label = tk.Label(self.window, text="", background='white') self.time_label.pack(pady=20) self.start_button = tk.Button(self.window, text="开始", command=self.start_timer, background='white') self.start_button.pack(pady=10) def start_timer(self): self.is_working = not self.is_working if self.is_working: self.count += 1 if self.count % 8 == 0: self.count_down(self.long_rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightblue') elif self.count % 2 == 0: self.count_down(self.rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightgreen') else: self.count_down(self.work_time) self.label.config(text="工作时间", foreground='white', background='pink') else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds): if seconds == self.work_time: self.window.config(background='pink') else: self.window.config(background='lightgreen' if seconds == self.rest_time else 'lightblue') if seconds == self.long_rest_time: self.count = 0 minute = seconds // 60 second = seconds % 60 self.time_label.config(text="{:02d}:{:02d}".format(minute, second)) if seconds > 0: self.window.after(1000, self.count_down, seconds - 1) else: self.start_timer() def run(self): self.window.mainloop() if name == 'main': clock = TomatoClock() clock.run()

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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