DMAx_CFG_SADDRx

时间: 2024-02-27 11:50:27 浏览: 88
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DMAx_CFG_SADDRx是一个用于配置DMA传输源地址的寄存器。其中，DMAx表示DMA通道的编号，x可以是1、2、3等。SADDR表示源地址，可以是内存地址或外设地址。 该寄存器的配置可以通过写入相应的数值来实现。具体的配置内容包括源地址的起始地址、地址增量、数据宽度等。通过配置DMAx_CFG_SADDRx寄存器，可以实现DMA传输时从指定的源地址读取数据。
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% 给定车辆的参数 L = 4.8; % 车辆长度(m) W = 1.8; % 车辆宽度(m) H = 1.5; % 车辆高度(m) % 给定摄像头的监测范围 Dmax_60m = 60; % 60米距离的最大监测距离(m) Dmax_150m = 150; % 150米距离的最大监测距离(m) Dmax_250m = 250; % 250米距离的最大监测距离(m) Ahc_60m = 60; % 60米距离的水平监测角度(deg) Ahc_150m = 25; % 150米距离的水平监测角度(deg) Ahc_250m = 17.5; % 250米距离的水平监测角度(deg) Avc_60m = 2 * asin(W / (2* sqrt(Dmax_60m^2 - 30^2))) * 180/pi; % 60米距离的垂直监测角度(deg) Avc_150m = 2 * asin(W / (2* sqrt(Dmax_150m^2 - 75^2))) * 180/pi; % 150米距离的垂直监测角度(deg) Avc_250m = 2 * asin(W / (2* sqrt(Dmax_250m^2 - 125^2))) * 180/pi; % 250米距离的垂直监测角度(deg) % 根据计算公式计算各方向需要的摄像头数量 Dbest = [Dmax_60m/2, Dmax_150m/2, Dmax_250m/2]; Ah = [Ahc_60m, Ahc_150m, Ahc_250m]; Av = [Avc_60m, Avc_150m, Avc_250m]; Nf = ceil((L*H)./((Dbest.^2) .* tand(Av) .* tand(Ah))); Nb = Nf; Nl = ceil((W*H)./((Dbest.^2) .* tand(Ah) .* tand(Av))); Nr = Nl; % 计算全车最少需要安装的摄像头数量 N_total = Nf + Nb + Nl + Nr; disp(['全车至少需要安装' num2str(N_total) '个摄像头才能实现有效感知无死角的全覆盖。']);

这是一个计算车辆监测范围内需要安装的摄像头数量的程序，根据车辆和摄像头的参数计算出需要在前、后、左、右方向分别安装多少个摄像头才能实现全覆盖。最后将各方向需要的摄像头数量相加得到全车最少需要安装的...

我桌面上的csv文件data里，有气象指数2Dmax_1，和几个气象指数ganhan，lianyinyu，daochunhan，ganrefeng，以及综合产量Yield请给我r语言代码进行多元混合最小二乘回归

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解释这段代码怎么实现I2C发送的void I2C_SendBytes(I2C_TypeDef *I2Cx, uint8_t *Src, uint32_t len) { DMA_TypeDef *DMAx; _ASSERT(IS_I2C(I2Cx)); _ASSERT(len < 0xfffff); I2Cx->CTRL2.bit.RESTART = I2C_WRITE_FUNC; DMAx = (DMA_TypeDef *)((uint32_t)I2Cx - sizeof(DMA_TypeDef)); DMAx->SRC_ADDR.reg = (uint32_t)Src; DMAx->LEN_LOW.bit.TX_LEN_L = len & 0xffff; DMAx->CTRL.bit.TX_LEN_H = len >> 16; DMAx->LEN_LOW.bit.RX_LEN_L = 0; DMAx->CTRL.bit.RX_LEN_H = 0; DMAx->CTRL.bit.START = 1; while (DMAx->STATUS.bit.DONE != 1); }

3. 通过I2Cx指针计算出DMAx指针，因为在STM32系列中，I2C和DMA的寄存器是相邻的，所以可以通过这种方式计算出DMA的寄存器地址。 4. 通过DMAx指针设置DMA的源地址为Src，即要发送的数据缓存区地址。 5. 设置DMA的...

def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

2. 计算每个池化窗口内最大值的位置，根据arg_max和dout求出dmax，即每个最大值的梯度。 3. 将dmax重构为四维数组，形状为(N, C, out_h, out_w, pool_size)。 4. 将dmax转换为二维数组dcol，方便后续的矩阵计算。 ...

"/pkg/qct/software/llvm/release/arm/14.0.0/bin/clang" -g -Os -fshort-wchar -fno-strict-aliasing -Wall -Werror -Wno-array-bounds -c -include AutoGen.h -mlittle-endian -fno-short-enums -save-temps -fverbose-asm -funsigned-char -ffunction-sections -fdata-sections -fno-builtin -Wno-address -fno-asynchronous-unwind-tables -target aarch64-linux-gnu -fcolor-diagnostics -fdiagnostics-format=vi -Wno-parentheses-equality -Wno-tautological-compare -Wno-tautological-constant-out-of-range-compare -Wno-empty-body -Wno-unknown-warning-option -Wno-unused-function -Wno-bitwise-op-parentheses -mcmodel=small -ffixed-x18 -mstrict-align -fstack-protector -Wno-nonportable-include-path -Wno-misleading-indentation -fno-common -mtune=cortex-a53 -I/home/chen-docker/bin/boot/boot_images/BuildLogs/QcomPkg/SocPkg/LeMans/AU/Include -include /home/chen-docker/bin/boot/boot_images/boot/QcomPkg/Include/Library/DebugLib.h -DQCOM_EDK2_PATCH -DDISABLE_DEP -DENABLE_XN -DENABLE_ASLR -DENABLE_DEP_64 -DENABLE_EXEC_CODE_READY_TO_BOOT -DENABLE_AUTO_PLAT -DMAX_DDR_REGIONS=6 -mstrict-align -mcpu=cortex-a53 -DPRODMODE -c -o /home/chen-docker/bin/boot/boot_images/Build/LeMansAU/Core/RELEASE_CLANG140LINUX/AARCH64/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/UefiHiiLib/OUTPUT/./HiiLib.obj @/home/chen-docker/bin/boot/boot_images/Build/LeMansAU/Core/RELEASE_CLANG140LINUX/AARCH64/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/UefiHiiLib/OUTPUT/inc.lst /home/chen-docker/bin/boot/boot_images/edk2/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/HiiLib.c /pkg/qct/software/llvm/release/arm/14.0.0/bin/clang: error while loading shared libraries: libtinfo.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory GNUmakefile:373: recipe for target '/home/chen-docker/bin/boot/boot_images/Build/LeMansAU/Core/RELEASE_CLANG140LINUX/AARCH64/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/UefiHiiLib/OUTPUT/HiiLib.obj' failed Building ... /home/chen-docker/bin/boot/boot_images/edk2/MdeModulePkg/Library/UefiHiiServicesLib/UefiHiiServicesLib.inf [AARCH64] make: *** [/home/chen-docker/bin/boot/boot_images/Build/LeMansAU/Core/RELEASE_CLANG140LINUX/AARCH64/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/UefiHiiLib/OUTPUT/HiiLib.obj] Error 127 make: Nothing to be done for 'tbuild'. build.py... : error 7000: Failed to execute command make tbuild [/home/chen-docker/bin/boot/boot_images/Build/LeMansAU/Core/RELEASE_CLANG140LINUX/AARCH64/MdeModulePkg/Library/UefiHiiLib/UefiHiiLib]错误在哪里？

根据错误消息，错误发生在执行 /pkg/qct/software/llvm/release/arm/14.0.0/bin/clang 命令时。具体错误是 libtinfo.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory，也就是找不到共享库文件...

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。...

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#include <iostream> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; const int M = 100;// 最大值 const int INF = 0x3f3f3f3f;// 表示无穷大 int x[M], n, m; int best = INF; //最佳值初始为无穷大 struct node //定义一个node并重载小于运算符 { int time[M]; //当前的time int num; //当前的位置 int dMax; //当前的最大值 bool operator<(const node& a)const{ //重载运算符，实现优先队列从小到大排列 return dMax > a.dMax; } }point; //当前点 int p_queue(){ priority_queue<node> q; for (int i = 1; i <= m; i++){ //初始化 point.time[i] = 0; } point.num = 0; point.dMax = 0; while (point.dMax < best){ //不符合退出循环 if(point.num == n){ best = point.dMax; //达到最后一点给best赋值 }else{ for (int i = 1; i <= m; i++){ node next; //定义中间变量并赋值 next.num = point.num + 1; for (int o = 1; o<= m; o++){ next.time[o] = point.time[o]; } next.time[i] += x[next.num]; next.dMax = max(next.time[i], point.dMax); if (next.dMax < best){ //剪枝 q.push(next); } } } if(q.empty()){ //队列无值退出循环 return best; }else{ //取队列中第一个值进入下一步循环 point = q.top(); q.pop(); } } return best; } int main(){ cin >> n >> m; //输入 for (int i = 1; i <= n; i++){ cin >> x[i]; } cout << p_queue() << endl; //输出 }这段代码的时间复杂度是多少

这段代码的时间复杂度为 O(m^n*log(m^n))。其中，n 是作业的数量，m 是机器的数量。在主函数中，输入数据的时间复杂度为 O(n)，调用 p_queue 函数的时间复杂度为 O(m^n*log(m^n))，最后输出结果的时间复杂度为 O(1)...

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