解释以下代码if (mask & 1<<4) { //same principle for other channels // avoiding a for() is more than twice faster, and it's important to minimize execution time in ISR if (!(pin & 1<<4)) { dTime = cTime-edgeTime[4]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[4] = dTime; } else edgeTime[4] = cTime; } if (mask & 1<<5) { if (!(pin & 1<<5)) { dTime = cTime-edgeTime[5]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[5] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[5] = cTime; } if (mask & 1<<6) { if (!(pin & 1<<6)) { dTime = cTime-edgeTime[6]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[6] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[6] = cTime; } }

时间: 2024-04-17 15:28:09 浏览: 121
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Server Virtualization: Avoiding the I/O Trap

这段代码用于处理引脚变化中断,并根据引脚状态的变化更新相应的数据。下面是对代码的逐行解释: 1. `if (mask & 1<<4)`:这一行检查掩码的第4位是否为1,即判断引脚4是否发生了变化。 2. `if (!(pin & 1<<4))`:这一行判断引脚4是否处于低电平状态,以确定是否检测到了下降沿。 3. `dTime = cTime-edgeTime[4]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[4] = dTime;`:这一行计算引脚4变化的时间间隔,并将其存储在变量`dTime`中。然后,它通过一些验证条件来检查时间间隔是否在特定范围内(900到2200之间),如果是,则将时间间隔存储在数组`rcValue`的第4个元素中。 4. `else edgeTime[4] = cTime;`:如果引脚4处于高电平状态,即检测到上升沿,则将当前时间存储在`edgeTime[4]`中。 类似的方式,代码块处理了引脚5和6的变化,并相应地更新了数据。 综上所述,这段代码用于处理引脚变化中断,并根据引脚状态的变化更新相应的数据。它通过比较时间间隔和验证条件来确定有效的引脚变化,并将其存储在相应的数组中。通过避免使用`for`循环,可以提高代码的执行速度,并且在中断服务程序(ISR)中尽量减少执行时间是很重要的。
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解释以下代码ISR(PCINT2_vect) { uint8_t mask; uint8_t pin; uint16_t cTime,dTime; static uint16_t edgeTime[8]; static uint8_t PCintLast; pin = PIND; mask = pin ^ PCintLast; // doing a ^ between the current interruption and the last one indicates wich pin changed sei(); // re enable other interrupts at this point, the rest of this interrupt is not so time critical and can be interrupted safely PCintLast = pin; // we memorize the current state of all PINs [D0-D7] cTime = micros(); // micros() return a uint32_t, but it is not usefull to keep the whole bits => we keep only 16 bits if (mask & 1<<2) { //indicates the bit 2 of the arduino port [D0-D7], that is to say digital pin 2, if 1 => this pin has just changed if (!(pin & 1<<2)) { //indicates if the bit 2 of the arduino port [D0-D7] is not at a high state (so that we match here only descending PPM pulse) dTime = cTime-edgeTime[2]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[2] = dTime; // just a verification: the value must be in the range [1000;2000] + some margin } else edgeTime[2] = cTime; // if the bit 2 of the arduino port [D0-D7] is at a high state (ascending PPM pulse), we memorize the time } if (mask & 1<<4) { //same principle for other channels // avoiding a for() is more than twice faster, and it's important to minimize execution time in ISR if (!(pin & 1<<4)) { dTime = cTime-edgeTime[4]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[4] = dTime; } else edgeTime[4] = cTime; } if (mask & 1<<5) { if (!(pin & 1<<5)) { dTime = cTime-edgeTime[5]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[5] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[5] = cTime; } if (mask & 1<<6) { if (!(pin & 1<<6)) { dTime = cTime-edgeTime[6]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[6] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[6] = cTime; } }

帮我解释一下这段话:The connection growth algorithm greedily activates useful, but currently ‘dormant,’ connections. We incorporate it in the following learning policy: Policy 1: Add a connection w iff it can quickly reduce the value of loss function L. The DNN seed contains only a small fraction of active connections to propagate gradients. To locate the ‘dormant’ connections that can reduce L effectively, we evaluate ∂L/∂w for all the ‘dormant’ connections w (computed either using the whole training set or a large batch). Policy 1 activates ‘dormant’ connections iff they are the most efficient at reducing L. This can also assist with avoiding local minima and achieving higher accuracy [28]. To illustrate this policy, we plot the connections grown from the input to the first layer of LeNet-300-100 [7] (for the MNIST dataset) in Fig. 3. The image center has a much higher grown density than the margins, consistent with the fact that the MNIST digits are centered. From a neuroscience perspective, our connection growth algorithm coincides with the Hebbian theory: “Neurons that fire together wire together [29]." We define the stimulation magnitude of the mth presynaptic neuron in the (l + 1)th layer and the n th postsynaptic neuron in the l th layer as ∂L/∂ul+1 m and x l n , respectively. The connections activated based on Hebbian theory would have a strong correlation between presynaptic and postsynaptic cells, thus a large value of (∂L/∂ul+1 m )x l n . This is also the magnitude of the gradient of L with respect to w (w is the weight that connects u l+1 m and x l n ): |∂L/∂w| = (∂L/∂ul+1 m )x l n (1) Thus, this is mathematically equivalent to Policy 1.

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