Process O turns red ; records no =0,| sent (0,1)|=1, and | received (2,0)|=0; and sends the marker along (0,1). 2. Process 1 receives the token and forwards it along (1,2) before receiving the marker . Then , it receives the marker ; turns red ; records n1=0,| received (0,1)|=1, and t ,2= l ; andsends the marker along (1,2). 3. Process 2 receives the token and forwards it along (2,0) before receiving the marker . Then , it receives the marker ; turns red ; records n2=0,| received (1,2)=1, and | sent (2,0)|=1; and forwards the marker to process 0. 4. Process O receives the token and then receives the marker along (2,0). The algorithm terminates here .The total number of tokens recorded is as follows :( no + n ]+n2)+(| sent (0,1)- received (0,1)|)+(| sent (1,2)|-| received (1,2)|)+(| sent (2,0)|-| received (2,0)|)=1. This is consistent with the expected outcome .. Let machine i start Chandy-Lamport snapshot before it has sent M along ch1. Also, let machine j receive the marker after it sends out M’ along ch2. Observe that the snapshot state is down ∅ up M’ Doesn’t this appear strange? This state was never reached during the computation!再举至少两个运行场景的例子,并分析它们的特征,说明是否仍然是循环的;若有循环,循环的规律是什么等等

时间: 2024-01-14 13:03:57 浏览: 22
Based on the provided text, the question seems to be asking for an analysis of the Chandy-Lamport snapshot algorithm in certain scenarios and to provide examples of such scenarios. In the given scenario, machine i starts the snapshot before sending message M along ch1, and machine j receives the marker after sending out message M' along ch2. The resulting snapshot state is down ∅ up M', which seems strange since this state was never reached during the computation. One possible explanation for this is that the snapshot algorithm is designed to capture a specific moment in time, regardless of whether or not that moment was reached during the computation. In other words, the algorithm is not limited to capturing only states that were actually reached during the computation, but rather any state that could have been reached at some point. As for examples of running scenarios, here are two possible scenarios and their characteristics: Scenario 1: - Process 0 sends message M1 to Process 1 - Process 1 receives M1 and sends message M2 to Process 2 - Process 2 receives M2 and sends message M3 to Process 0 - Process 0 receives M3 and terminates In this scenario, the algorithm should record a snapshot state consisting of all messages in transit, as well as the state of each process's local variables at the moment the snapshot was taken. Scenario 2: - Process 0 sends message M1 to Process 1 - Process 1 receives M1 and sends message M2 to Process 2 - Process 1 receives the marker and turns red - Process 2 receives M2 and sends message M3 to Process 0 - Process 0 receives M3 and terminates In this scenario, the algorithm should record a snapshot state consisting of all messages in transit, as well as the state of each process's local variables at the moment the marker was received by Process 1. This scenario demonstrates that the algorithm can handle the presence of markers and still capture a consistent snapshot state.

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解释代码void LedOn(GPIO_Module* GPIOx, uint16_t Pin) { GPIOx->PBSC = Pin; } /** * @brief Turns selected Led Off. * @param GPIOx x can be A to G to select the GPIO port. * @param Pin This parameter can be GPIO_PIN_0~GPIO_PIN_15. */ void LedOff(GPIO_Module* GPIOx, uint16_t Pin) { GPIOx->PBC = Pin; } /** * @brief Turns selected Led on or off. * @param GPIOx x can be A to G to select the GPIO port. * @param Pin This parameter can be one of the following values: * @arg GPIO_PIN_0~GPIO_PIN_15: set related pin on * @arg (GPIO_PIN_0<<16)~(GPIO_PIN_15<<16): clear related pin off */ void LedOnOff(GPIO_Module* GPIOx, uint32_t Pin) { GPIOx->PBSC = Pin; } /** * @brief Toggles the selected Led. * @param GPIOx x can be A to G to select the GPIO port. * @param Pin This parameter can be GPIO_PIN_0~GPIO_PIN_15. */ void LedBlink(GPIO_Module* GPIOx, uint16_t Pin) { GPIOx->POD ^= Pin; } /** * @brief Assert failed function by user. * @param file The name of the call that failed. * @param line The source line number of the call that failed. */ #ifdef USE_FULL_ASSERT void assert_failed(const uint8_t* expr, const uint8_t* file, uint32_t line) { while (1) { } } #endif // USE_FULL_ASSERT /** * @brief Main program. */ int main(void) { /*SystemInit() function has been called by startup file startup_n32g45x.s*/ /* Initialize Led1~Led5 as output pushpull mode*/ LedInit(PORT_GROUP1, LED1_PIN | LED2_PIN); LedInit(PORT_GROUP2, LED3_PIN | LED4_PIN | LED5_PIN); /*Turn on Led1*/ LedOn(PORT_GROUP1, LED1_PIN); while (1) { /*LED1_PORT and LED2_PORT are the same port group.Enable Led2 blink and not effect Led1 by Exclusive-OR * operation.*/ LedBlink(PORT_GROUP1, LED2_PIN); /*LED3_PORT, LED4_PORT and LED5_PORT are the same port group.*/ /*Turn Led4 and Led5 off and not effect other ports by PBC register,correspond to * PORT_GROUP2->POD&=~(LED4_PIN|LED5_PIN);*/ LedOff(PORT_GROUP2, LED4_PIN | LED5_PIN); /* Insert delay */ Delay(0x28FFFF); /*Turn Led4 and Led5 on,turn Led3 off and not effect other ports by PBSC register,correspond to * PORT_GROUP2->POD&=~(LED3_PIN),then PORT_GROUP2->POD|=(LED4_PIN|LED5_PIN);*/ LedOnOff(PORT_GROUP2, (LED3_PIN << 16) | LED4_PIN | LED5_PIN); /* Insert delay */ Delay(0x28FFFF); /*Turn on Led3*/ LedOn(PORT_GROUP2, LED3_PIN); /* Insert delay */ Delay(0x28FFFF); } }

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import streamlit as st from streamlit_chat import message st.set_page_config( page_title="ChatGLM-6b 演示", page_icon=":robot:" ) @st.cache_resource def get_model(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.eval() return tokenizer, model MAX_TURNS = 20 MAX_BOXES = MAX_TURNS * 2 def predict(input, max_length, top_p, temperature, history=None): tokenizer, model = get_model() if history is None: history = [] with container: if len(history) > 0: if len(history)>MAX_BOXES: history = history[-MAX_TURNS:] for i, (query, response) in enumerate(history): message(query, avatar_style="big-smile", key=str(i) + "_user") message(response, avatar_style="bottts", key=str(i)) message(input, avatar_style="big-smile", key=str(len(history)) + "_user") st.write("AI正在回复:") with st.empty(): for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input, history, max_length=max_length, top_p=top_p, temperature=temperature): query, response = history[-1] st.write(response) return history container = st.container() # create a prompt text for the text generation prompt_text = st.text_area(label="用户命令输入", height = 100, placeholder="请在这儿输入您的命令") max_length = st.sidebar.slider( 'max_length', 0, 4096, 2048, step=1 ) top_p = st.sidebar.slider( 'top_p', 0.0, 1.0, 0.6, step=0.01 ) temperature = st.sidebar.slider( 'temperature', 0.0, 1.0, 0.95, step=0.01 ) if 'state' not in st.session_state: st.session_state['state'] = [] if st.button("发送", key="predict"): with st.spinner("AI正在思考,请稍等........"): # text generation st.session_state["state"] = predict(prompt_text, max_length, top_p, temperature, st.session_state["state"])逐句解析代码

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