/dev/block/bootdevice/by-name/system / ext4 ro,barrier=1,discard wait,slotselect,avb,avb_keys=/avb/qcar-gsi.avbpubkey

时间: 2024-02-15 08:27:58 浏览: 252
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MPI-parallel-programming.rar_并行计算_C/C++_

这是一个fstab文件中的一行描述，其作用是挂载/system分区。 具体来说，这行描述的含义如下： - /dev/block/bootdevice/by-name/system：表示系统中的设备文件，用于表示系统分区的位置。在这里，它表示系统分区所在的设备，即通过引导设备名称来访问的设备。 - /：表示文件系统的挂载点，即将系统分区挂载到根目录下。 - ext4：表示文件系统的类型，即系统分区使用的文件系统类型。 - ro,barrier=1,discard：表示挂载选项，其中ro表示文件系统只读，barrier=1表示启用数据同步，discard表示支持TRIM命令。 - wait,slotselect,avb,avb_keys=/avb/qcar-gsi.avbpubkey：表示mount选项，其中wait表示等待设备就绪后再挂载，slotselect表示选择槽位，avb表示Android Verified Boot，avb_keys表示AVB公钥的路径。 总的来说，这行描述的作用是将系统分区挂载到根目录下，并使用只读模式、启用数据同步和支持TRIM命令等挂载选项，同时还使用了一些mount选项来确保系统能够正确启动。
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/dev/block/bootdevice/by-name/system /system ext4 ro,barrier=1,discard wait,avb=vbmeta_system,slotselect,logical,first_stage_mount,avb_keys=/avb/qcar-gsi.avbpubkey

这看起来像是一个 Android 系统的启动脚本，其中 /dev/block/bootdevice/by-name/system 是系统分区的设备文件路径，ext4 是文件系统类型，ro 表示只读，barrier=1 表示开启数据同步写入，discard 表示...

这是一个针对 rk3288 平台的 Android 系统的 fstab 文件，它定义了系统中各个分区的挂载点、文件系统类型和挂载选项。文件名中的 forceencrypt.bootmode.emmc 暗示了该系统启用了强制加密功能，并且使用了 eMMC 存储设备。以下是该文件的内容： 复制 # Android fstab file for rk3288 emmc devices # # The filesystem that contains the filesystem checker binary (typically /system) cannot # specify MF_CHECK, and must come before any filesystems that do specify MF_CHECK # mount point fstype device [device2] [options] [flags] # boot, recovery, and cache are automatically set up with defaults /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/system /system ext4 ro,barrier=1,discard wait /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/userdata /data ext4 noatime,nodiratime,nosuid,nodev,noauto_da_alloc,discard,errors=panic wait,check,encryptable=footer # The following entry is optional, but can be used to specify an # alternate resource file to be used instead of the compiled-in # defaults: # /system/etc/recovery.fstab # A/B OTA support /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/system_other /system ext4 ro,barrier=1,discard wait,slotselect /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/userdata_other /data ext4 noatime,nodiratime,nosuid,nodev,noauto_da_alloc,discard,errors=panic wait,check,encryptable=footer,slotselect # /cache partition is optional, wipe cache if needed /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/cache /cache ext4 noatime,nodiratime,nosuid,nodev,noauto_da_alloc,discard wait,check # /vendor partition is optional, mount if present /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/vendor /vendor ext4 ro,barrier=1,noauto_da_alloc wait # /misc partition is optional, mount if present /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/misc /misc emmc defaults defaults # /metadata partition is optional, mount if present /dev/block/platform/ff0f0000.dwmmc/by-name/metadata /metadata ext4 noatime,nodiratime,nosuid,nodev,noauto_da_alloc,discard wait,check

- /data：用于存储用户数据，使用 ext4 文件系统，启用了 noatime、nodiratime、nosuid、nodev、noauto_da_alloc、discard 和 errors=panic 选项，等待其他分区挂载完毕后再挂载，并且该分区支持加密。 - /system_...
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kernel得到uboot参数,required ohos.required_mount.vendor=/dev/block/p/soc/ffe07000.mmc/by-name/vendor@/vendor@ext4@ro,barrier=1@wai是什么意思

其中，",required"、"ohos.required_mount.vendor=/dev/block/p/soc/ffe07000.mmc/by-name/vendor@/vendor@ext4@ro"、"barrier=1@wai" 是三种启动参数，具体含义如下： ",required" 参数用于指定启动时所需的特性，...

怎样让高通8155单安卓平台/dev/block/bootdevice/by-name下的内容开机之后自动链接到SD

/dev/block/bootdevice/by-name/system /system ext4 ro,barrier=1 wait 5. 在该行的最后，添加以下内容： /dev/block/mmcblk1p1 /mnt/sdcard vfat defaults voldmanaged=sdcard0:.../dev/block/boot...

EXT4-fs (dm-8): mounting with "discard" option, but the device does not support discard ] EXT4-fs (dm-8): mounted filesystem without journal. Opts: barrier=1,discard device-mapper: verity: sha1 using implementation "sha1-ce"

这些日志信息表明文件系统正在使用 "discard" 选项进行挂载，但设备不支持该选项。而后续的日志显示文件系统已经成功挂载，但没有启用日志功能，并使用了具备实施 "sha1-ce" 的 SHA1 算法的设备映射的完整性验证...

CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(count, () -> System.out.println("房间ID:"+roomId+"匹配成功"+list));

当这些线程都调用了 await 方法后，就会执行传入的 Runnable 对象，即 lambda 表达式 () -> System.out.println("房间ID:"+roomId+"匹配成功"+list)。 在执行完这段代码后，会输出类似于 "房间ID:xxx匹配成功[......

def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """ Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. """ if local_rank not in [-1, 0]: dist.barrier(device_ids=[local_rank]) yield if local_rank == 0: dist.barrier(device_ids=[0])

其中，local_rank 表示当前进程在本地机器中的排名，dist.barrier() 是 PyTorch 中用于同步进程的函数，它会在所有进程都调用该函数前等待，然后所有进程同时执行到该函数后才能继续往下执行。在这段代码中，...

以下不属于OpenFlow中Controller-to-Switch消息的子类型的是（ ） A、 Modify-State B、 Switch features C、 Barrier D、 Packet-in

- 状态消息类型：Packet-In、Flow Removed、Port Status、Packet-Out、Flow Mod、Port Mod、Stats Request、Stats Reply、Barrier Request、Barrier Reply、Queue Get Config Request、Queue Get Config Reply、...

apps/LINUX/android/device/google/cuttlefish/shared/config/fstab.ext4

/dev/block/bootdevice/by-name/system /system ext4 ro,barrier=1,discard wait 上述示例中，/dev/block/bootdevice/by-name/system 对应了 Android 系统中的 /system 分区。ext4 表示文件系统类型为 ...

import numpy as np from scipy.stats import norm # Parameters S0 = 1.5 # initial FX rate U = 1.7 # upper barrier level L = 1.2 # lower barrier level X = 1.4 # strike price T = 1.0 # time to maturity r = 0.03 # risk-free rate rf = 0.0 # foreign interest rate sigma = 0.12 # volatility # Simulation settings M = 100000 # number of Monte Carlo simulations N = 252 # number of time steps # Time and step size dt = T / N t = np.linspace(0, T, N+1) # Simulate FX rates Z = np.random.standard_normal((M, N)) S = np.zeros((M, N+1)) S[:, 0] = S0 for i in range(N): S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) # Compute option payoff payoff = np.zeros(M) for i in range(M): # Check if the option has knocked out if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): payoff[i] = 0 else: payoff[i] = np.maximum(S[i, -1] - X, 0) # Compute option price and standard deviation using Monte Carlo simulation discount_factor = np.exp(-r*T) option_price = discount_factor * np.mean(payoff) std_dev = np.std(payoff) print("Option price:", option_price) print("Standard deviation:", std_dev) # Compute option delta using finite difference method delta = np.zeros(N+1) delta[0] = norm.cdf((np.log(S0/X) + (r-rf + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))) for i in range(1, N+1): Si = S[:, i] Si_minus_1 = S[:, i-1] Ci = np.maximum(Si-X, 0) Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) File "<ipython-input-2-57deb9637f96>", line 34, in <module> if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (105,) (30,)

根据你的代码，S 是一个 (M, N+1) 的数组，所以 S[i, 201:231] 的形状是 (30,)，而 (S[i, 21:126] > U) 和 (S[i, -1] ) | (S[i, -1] > 1.8) 的形状都是 (105,)。所以在进行 | 运算时，两个形状不...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本...- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。 这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

根据提示，在右侧编辑器补充代码，完善有墙的二维随机游走，使得“游走者”不能走出矩形区域 A=[xL,xH][yL,yH]。设考虑 np 个粒子初始位置在原点，在有墙的二维随机游走 ns 步，我们设置 xL=yL=− ns ​ ,xH=yH= ns ​ （墙边界可以是浮点值）。 请你编写函数 random_walk2D_barrier(np, ns)，返回 np 个粒子随机游走 ns 步后平均位置的估算值。 提示：首先执行一个方向上的移动。然后测试新位置是否在 A 外。如果在 A 外，则把其这个方向上的位置设置为矩形区域边界值。 要求：产生随机数时使用 numpy 中的函数 randint(1,5)，且每次调用仅产生一个随机数，随机值与方向的对应关系如下：NORTH = 1; SOUTH = 2; WEST = 3; EAST = 4。from numpy import * random.seed(10) # 2维随机游走（有限制） def random_walk2D_barrier(np, ns): #------------begin------------ #------------end------------ np = 1000 # 粒子数量 for ns in [100, 200]: # 步数 mx, my = random_walk2D_barrier(np, ns) # 打印结果 print('粒子随机游走%d步后平均位置: (%.5f, %.5f)' %(ns, mx, my))

def random_walk2D_barrier(np, ns): xL, xH, yL, yH = -ns, ns, -ns, ns # 设置矩形区域 mx, my = 0, 0 # 粒子平均位置的初始值 for i in range(np): # 对于每一个粒子 x, y = 0, 0 # 初始位置为原点 for j in...

改进以下代码：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 4000 #define TAG 0 void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[4000], R[4000]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } } void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; mergeSort(arr, l, m); mergeSort(arr, m + 1, r); merge(arr, l, m, r); } } int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int i, j, k; int A[N], B[N]; int block_size, start, end; double start_time, end_time; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); block_size = N / size; start = rank * block_size; end = start + block_size - 1; if (rank == size - 1) { end = N - 1; } if (rank == 0) { printf("Generating random array...\n"); for (i = 0; i < N; i++) { A[i] = rand() % 100000; } printf("Sorting array...\n"); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); start_time = MPI_Wtime(); MPI_Scatter(A, block_size, MPI_INT, &B[start], block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); mergeSort(B, start, end); for (i = 0; i < size; i++) { if (rank == i) { MPI_Send(&B[start], block_size, MPI_INT, (rank + 1) % size, TAG, MPI_COMM_WORLD); } else if (rank == (i + 1) % size) { MPI_Recv(&B[start], block_size, MPI_INT, i, TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); } } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); end_time = MPI_Wtime(); if (rank == 0) { printf("Writing result to file...\n"); FILE* fp; errno_t err; err = fopen_s(&fp, "sorted_array.txt", "w"); for (i = 0; i < N; i++) { fprintf(fp, "%d\n", B[i]); } fclose(fp); printf("Done!\n"); printf("Time used: %.6f seconds\n", end_time - start_time); } MPI_Finalize(); return 0; }

4. 在 MPI_Send 和 MPI_Recv 函数中，发送和接收的数据都是 B 数组中的一段，因此直接传递 B 数组的指针即可。同时，在发送和接收数据时，将 TAG 设为 0，以避免与其他消息混淆。 5. 在结束程序前，释放 ...

#include <windows.h> #include <iostream> using namespace std; const int N = 5; // 进程数 int count = 0; // 计数器 HANDLE mutex = CreateMutex(NULL, FALSE, NULL); // 互斥量 HANDLE barrier = CreateEvent(NULL, TRUE, FALSE, NULL); // 屏障 DWORD WINAPI Process(LPVOID lpParam) { int id = *((int*)lpParam); cout << "Process " << id << " arrived at barrier." << endl; WaitForSingleObject(mutex, INFINITE); count++; ReleaseMutex(mutex); if (count == N) { cout << "All processes arrived at barrier, releasing barrier." << endl; SetEvent(barrier); } WaitForSingleObject(barrier, INFINITE); cout << "Process " << id << " starts the next phase of work." << endl; return 0; } DWORD WINAPI Broadcast(LPVOID lpParam) { WaitForSingleObject(mutex, INFINITE); cout << "Broadcast process started." << endl; ReleaseMutex(mutex); SetThreadPriority(GetCurrentThread(), THREAD_PRIORITY_HIGHEST); WaitForSingleObject(barrier, INFINITE); cout << "Broadcast process releasing all processes." << endl; ReleaseMutex(mutex); for (int i = 0; i < N; i++) { ReleaseSemaphore((HANDLE)lpParam, 1, NULL); } return 0; } int main() { HANDLE threads[N]; DWORD threadIds[N]; HANDLE sem = CreateSemaphore(NULL, 0, N, NULL); int ids[N]; for (int i = 0; i < N; i++) { ids[i] = i; threads[i] = CreateThread(NULL, 0, Process, &ids[i], 0, &threadIds[i]); if (threads[i] == NULL) { return 1; } } HANDLE broadcastThread = CreateThread(NULL, 0, Broadcast, sem, 0, NULL); if (broadcastThread == NULL) { return 1; } WaitForMultipleObjects(N, threads, TRUE, INFINITE); WaitForSingleObject(mutex, INFINITE); cout << "All processes completed." << endl; ReleaseMutex(mutex); return 0; }

具体实现方式是，每个进程到达屏障时都会将 count 加 1，当 count 等于进程数 N 时，说明所有进程都已经到达屏障，此时触发事件，释放所有进程。等到所有进程都被释放之后，进程才能继续执行下一阶段的任务。在主线...
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【资源说明】 基于python的垃圾分类系统资料齐全+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

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