def get_mem(pkg): """获取内存信息""" procs = get_allproc(pkg) pss = [] # rss=[] result = {} if 'Windows' in platform.system(): cmd = "adb shell dumpsys meminfo %s |findstr TOTAL" else: cmd = "adb shell dumpsys meminfo %s |grep TOTAL" for proc in procs: pss1 = excecmd(cmd % proc)[1] # rss1 = excecmd(cmd % pkg)[5] pss.append(int(pss1)) # rss.append(int(rss1)) pss = max_avg(pss)[2] # rss = max_avg(rss)[0] result["pss"] = pss # result["rss"] = rss return result

时间: 2024-03-15 09:43:14 浏览: 14
这段代码是一个 Python 函数,用于获取指定应用程序(pkg)在 Android 设备上的内存信息。具体来说,它会调用 `get_allproc` 函数获取设备上所有进程的信息,然后对于每个进程,使用 `excecmd` 函数执行 `adb shell dumpsys meminfo` 命令(根据操作系统不同,命令中的 `findstr` 或 `grep` 也会有所不同),并从命令输出中提取出内存信息。将所有进程的内存信息求平均值后,返回其中的最大值作为该应用程序的内存占用(pss)。这个函数的实现中还涉及了一些其他函数和变量,但是没有提供给我们看到它们的定义。
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res = platform_get_resource(pdev, IORESOURCE_MEM, 0);

这段代码是一个平台设备的probe函数中的一部分,用于获取设备资源信息。 该代码使用platform_get_resource函数获取pdev所代表的平台设备的第一个地址资源(IORESOURCE_MEM类型)的资源信息,并将其保存在res变量中。其中,第一个参数是指向平台设备结构体的指针,第二个参数是要获取的资源类型,第三个参数是要获取的资源的索引。 在这个平台设备的probe函数中,上述代码是实现获取设备资源信息的关键代码之一,用于获取设备地址资源的信息。获取的资源信息可以用于之后的设备初始化操作。

my_mem_head->size = MAXMEM - sizeof(struct mymalc);

非常抱歉,我的回答还是有误。正确的代码应该是: ``` my_mem_head->size = 4096 - sizeof(struct mymalc); ``` myinit函数的作用是初始化内存分配器。它申请了一块大小为4096字节的内存作为初始内存块,并将其作为链表的表头指针my_mem_head。然后将这块内存的属性进行初始化,包括内存块编号、大小、状态、指向返回给用户的指针和指向下一个内存块的指针。最后,将my_mem_head指向的内存块的指针p指向内存块中第一个可用的内存地址。其中,my_mem_head->size的值为整块内存的大小减去一个内存块结构体的大小,即4096字节减去sizeof(struct mymalc)。

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for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。,在这个算法中取消队列积压的考虑该怎么修改

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