Linux环境下进程状态转换及PCB结构模拟程序

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0 下载量 50 浏览量 更新于2024-10-06 收藏 68KB RAR 举报
资源摘要信息:"在Linux操作系统中,PCB(进程控制块)是操作系统中一个非常重要的数据结构,它负责存储进程的信息。PCB结构包括了进程的标识、状态、程序计数器、寄存器集合、内存管理信息、会计信息、I/O状态信息等。为了更好地理解PCB结构和进程状态转换,本资源提供了一个模拟程序,该程序能够演示在不同的模拟条件下,进程状态的转换以及PCB结构的相应变化。 在这个模拟程序中,进程可能处于以下几种状态之一: - 创建(New):进程正在被创建,操作系统分配必要的资源。 - 就绪(Ready):进程已具备所有执行条件,等待CPU分配时间片。 - 运行(Running):CPU正在执行进程的代码。 - 等待(Waiting):进程等待某个事件的发生,比如输入/输出操作完成。 - 终止(Terminated):进程执行完毕或者因错误被终止。 进程状态转换通常由操作系统内核中的调度程序进行管理,其中涉及到的转换路径可能包括:创建到就绪、就绪到运行、运行到就绪、运行到等待、等待回到就绪以及运行到终止等。 在模拟程序的界面中,用户可以看到各种状态转换发生的即时反馈,以及随着状态转换而更新的PCB信息。这不仅有助于开发者和系统管理员理解进程管理和调度机制,也对学习操作系统的课程有重要作用。 具体到本模拟程序,其功能和设计细节可能包括以下几点: 1. 图形界面展示:程序可能提供一个直观的图形用户界面,显示进程状态的变化和PCB结构的内容。 2. 实时数据更新:当模拟进程状态发生改变时,PCB中的相关信息会实时更新,反映出当前的进程状态和资源使用情况。 3. 操作记录:程序可能有日志记录功能,记录每个进程状态转换的时机和原因,便于分析和调试。 4. 用户交互:用户可能可以手动触发某些进程状态的转换,以测试和观察不同场景下的PCB变化。 PCB的组织结构变化涉及到操作系统内核的设计和实现,这要求开发者对Linux内核有深入的了解,以及对进程管理机制有清晰的认识。通过本资源提供的模拟程序,用户可以更直观地学习和理解PCB如何在进程生命周期中扮演关键角色。 这个资源对于希望深入研究Linux操作系统原理和进程调度算法的开发者来说非常宝贵。它有助于用户理解操作系统如何通过PCB来管理进程,以及不同状态转换对PCB结构的影响。此外,通过实践模拟,可以更好地掌握理论知识,为进一步的研究和开发工作打下坚实的基础。"

import open3d as o3d#导入open3d库,用于点云处理和可视化 import numpy as np#导入numpy库,用于数值计算 #读取点云数据 pcd=o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd") #使用read_point_cloud函数,读取点云数据文件,返回一个PointCloud对象 # 统计离群点滤波 cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用remove_statistical_outlier函数,输入邻居数和标准差倍数,返回滤波后的点云和索引 def display_inlier_outlier(cloud, ind): # 定义一个函数,用来绘制两个点云的对比图,输入参数是原始点云和索引 inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数,根据索引选择滤波后的点云,返回一个PointCloud对象 outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数,根据索引选择离群点,返回一个PointCloud对象,注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息 outlier_cloud.paint_uniform_color([1,0,0]) #使用paint_uniform_color函数,给离群点涂上红色 inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8,0.8,0.8])# 使用paint_uniform_color函数,给滤波后的点云涂上灰色 o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])#使用draw_geometries函数,绘制两个点云的对比图,输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表 o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd",inlier_cloud)请帮我整理一下这段代码

2023-05-22 上传

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

2023-06-09 上传