解释每一句的含义:MAX_CYCLES = 10 EPSILON = 0.02 ALPHA_1 = 0.7 ALPHA_2 = 0.7 ALPHA_PRODUCT = 0.7

时间: 2024-09-07 10:00:36 浏览: 45
这些变量名和对应的数值可能来自于某个特定算法或者程序的配置参数,它们的作用如下: 1. `MAX_CYCLES = 10` 这表示允许的最大迭代循环次数为10次。在某些迭代优化过程(如优化算法)中,这用来限制算法执行的轮数以防止无限循环。 2. `EPSILON = 0.02` 这通常代表一个精度阈值,可能是浮点数比较时使用的容差。例如,在几何计算中,如果两点之间的距离小于这个值,可能会被认为是相同的或非常接近的。 3. `ALPHA_1 = 0.7` 和 `ALPHA_2 = 0.7` 可能是权重参数,特别是在涉及到加权平均或者其他基于比例的操作时,比如在混合不同的形状或者属性时。这两个值都是0.7,说明它们在计算中可能具有同等的重要性。 4. `ALPHA_PRODUCT = 0.7` 如果这是一个乘积,它可能表示两个或更多相似权重的乘积结果,进一步影响整个系统的响应或者行为。在这个设置下,系统的反应会偏向于较轻的权重。 请注意,这些解释是基于常见数学优化和图形处理中的参数设定,具体含义可能因上下文而异。如果你正在研究的是某个特定软件或算法,建议查阅文档或源码来获取准确的解释。
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解释每一行代码void delay_ms(unsigned int ms) { unsigned int max_step = 1000 * (UINT32_MAX / SystemCoreClock); unsigned int max_sleep_cycles = max_step * (SystemCoreClock / 1000); while (ms > max_step) { ms -= max_step; delay_cycles(max_sleep_cycles); } delay_cycles(ms * (SystemCoreClock / 1000)); }

这段代码是一个用于延时指定时间的函数。具体解释如下: ```void delay_ms(unsigned int ms) {``` 这是函数定义的开始,函数名为delay_ms,参数为一个无符号整数ms。 ```unsigned int max_step = 1000 * (UINT32_MAX / SystemCoreClock);``` 定义一个无符号整型变量max_step,它的值为1000乘以UINT32_MAX除以SystemCoreClock的结果。 ```unsigned int max_sleep_cycles = max_step * (SystemCoreClock / 1000);``` 定义一个无符号整型变量max_sleep_cycles,它的值为max_step乘以SystemCoreClock除以1000的结果。 ```while (ms > max_step) {``` 当ms大于max_step时,进入循环。 ```ms -= max_step;``` 每次循环将ms减去max_step。 ```delay_cycles(max_sleep_cycles);``` 调用函数delay_cycles,参数为max_sleep_cycles,该函数的功能是延时max_sleep_cycles个时钟周期。 ```}``` 结束while循环。 ```delay_cycles(ms * (SystemCoreClock / 1000));``` 调用函数delay_cycles,参数为ms乘以SystemCoreClock除以1000,该函数的功能是延时指定的时间。 因此,这段代码的作用是在系统中引入一个延时功能,可以通过调用delay_ms函数实现延时功能。在延时时间较大时,采用循环方式进行延时,每次循环延时max_sleep_cycles个时钟周期,直到剩余时间小于max_step,然后调用delay_cycles函数延时剩余时间。

应该如何修改此函数的延时微秒void delay_ms(unsigned int ms) { unsigned int max_step = 1000 * (UINT32_MAX / SystemCoreClock); unsigned int max_sleep_cycles = max_step * (SystemCoreClock / 1000); while (ms > max_step) { ms -= max_step; delay_cycles(max_sleep_cycles); } delay_cycles(ms * (SystemCoreClock / 1000)); }

如果要修改此函数的延时单位为微秒,可以按照以下方式进行修改: ```void delay_us(unsigned int us) { unsigned int max_step = 1000000 * (UINT32_MAX / SystemCoreClock); unsigned int max_sleep_cycles = max_step * (SystemCoreClock / 1000000); while (us > max_step) { us -= max_step; delay_cycles(max_sleep_cycles); } delay_cycles(us * (SystemCoreClock / 1000000)); }``` 将函数名称改为delay_us,参数us代表需要延时的微秒数。 将max_step的计算方式修改为1000000乘以UINT32_MAX除以SystemCoreClock。 将max_sleep_cycles的计算方式修改为max_step乘以SystemCoreClock除以1000000。 将while循环中的判断条件修改为us大于max_step。 将延时时间的计算方式修改为us乘以SystemCoreClock除以1000000。 这样,修改后的函数就可以实现微秒级别的延时了。
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Value* ApplyOneValue(int flag = 1)//flag:0代表在hashmap外部申请,1代表在hashmap内部申请 { Value *vl = NULL; if (node_list_head_) { if (value_status_.free_num_ > 1) { ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } else { ValueNode* tmp_node = new ValueNode[kDefaultAddSize]; ValueNode* cur_node = tmp_node; if (!tmp_node) { return NULL; } vec_memptr_.push_back(tmp_node); for (uint32_t i = 1; i< kDefaultAddSize; i++) { cur_node->value_.node_ptr_ = (void*)cur_node; cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } value_status_.free_num_ += kDefaultAddSize; value_status_.total_size_ += kDefaultAddSize; node_list_head_->next_node_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; node_list_tail_->value_.node_ptr_ = (void*)node_list_tail_; ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } } if(NULL != vl) { //reverse start; if(rphead && ::is_open_reverse) { rphead->CdrRaw.ncdrid = cdrgetid(rphead->lcoreid); //创建父cdrid; rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles = rphead->tstart.tm_cycles; rphead->CdrRaw.cdrstat = PACKET_BEGIN; rphead->btCurStaus = PACKET_BEGIN; pubSendPkt((void*)rphead); //存储父cdr信息; vl->SetReverse(rphead->CdrRaw.ncdrid, rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles); } //返回; return vl; } return NULL; }代码意思

# 考虑增加某个计数,会不会提高socre import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # from sklearn.metrics import mean_squared_error file_soft = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/soft_event_ftc.xlsx" file_hard = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_event_ftc.xlsx" file_hard_cache = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_cahce_event_ftc.xlsx" pd_data_soft = pd.read_excel(file_soft,index_col=0) pd_data_hard = pd.read_excel(file_hard,index_col=0) pd_data_hard_cache = pd.read_excel(file_hard_cache,index_col=0) pd_y = pd_data_hard_cache['cores-power'] not_selected_event = ['branch-misses','bus-cycles','cache-misses','instructions', 'ref-cycles','L1-dcache-load-misses', 'L1-dcache-stores','L1-icache-load-misses', 'LLC-load-misses','LLC-store-misses','LLC-stores', 'branch-load-misses','dTLB-load-misses','dTLB-loads', 'dTLB-store-misses','dTLB-stores','iTLB-load-misses', 'iTLB-loads','node-load-misses','node-loads','node-store-misses', 'node-stores','alignment-faults','bpf-output','cgroup-switches', 'cpu-migrations','dummy','emulation-faults','major-faults','minor-faults', 'page-faults','task-clock',] count =0 pd_x = pd.concat([pd_data_hard,pd_data_hard_cache,pd_data_soft],axis=1,join='outer') for i in not_selected_event: count = count+1 pd_x =pd.concat(pd_x[i],pd_x[['cpu-clock','context-switches', 'branch-instructions','cpu-cycles','cache-references', 'L1-dcache-loads','LLC-loads','branch-loads']],axis=1,join='outer') model = LinearRegression().fit(pd_x, pd_y) # print(model.score(pd_x,pd_y)) #R2 score y_pred = model.predict(pd_x) # plt.plot(y_pred) # plt.plot(pd_y) mse = mean_squared_error(pd_y, y_pred) print(count,i,model.score(pd_x,pd_y), mse,'\n') woatis wring

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