29 两个任务切换(1)
1 这里涉及到进程的切换与之前的 特权级的切换还是不一样的。
2 给每个进程 在 GDT表中,分配一个 TSS, 这个TSS中 保存着这个进程 所用到的 通用寄存器+段寄存器+ 3个可能的栈, 当进行 进程切换的时候,就是切换到 另一个 TSS表,这个表保存着另一个进行的信息。
3 总体的逻辑,是 在一个任务中,会有一个for 循环执行的是 打印的函数,这是一个死循环,然后启用定时器,到时间了切换到另一个任务,这个任务也是一个打印的死循环。
如下图:

相关文章:
29 两个任务切换(1)
1 这里涉及到进程的切换与之前的 特权级的切换还是不一样的。 2 给每个进程 在 GDT表中,分配一个 TSS, 这个TSS中 保存着这个进程 所用到的 通用寄存器段寄存器 3个可能的栈, 当进行 进程切换的时候,就是切换到 另一个 TSS表&am…...
正则表达式概述
一、正则表达式概述 正则表达式(Regular Expression,简称regex或regexp)是一种强大的文本处理工具,它使用一种特定的模式来描述和匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在Python中,我们可以使用re模块来操作正则表达式…...
【C语言】Top K问题【建小堆】
前言 TopK问题:从n个数中,找出最大(或最小)的前k个数。 在我们生活中,经常会遇到TopK问题 比如外卖的必吃榜;成单的前K名;各种数据的最值筛选 问题分析 显然想开出40G的空间是不现实的&#…...
Rust 程序设计语言学习——并发编程
安全且高效地处理并发编程是 Rust 的另一个主要目标。并发编程(Concurrent programming),代表程序的不同部分相互独立地执行,而并行编程(parallel programming)代表程序不同部分同时执行,这两个…...
联邦学习研究综述【联邦学习】
文章目录 0 前言机器学习两大挑战: 1 什么是联邦学习?联邦学习的一次迭代过程如下:联邦学习技术具有以下几个特点: 2 联邦学习的算法原理目标函数本地目标函数联邦学习的迭代过程 3 联邦学习分类横向联邦学习纵向联邦学习联邦迁移…...
深入理解Python中的列表推导式
深入理解Python中的列表推导式 在Python编程中,列表推导式(List Comprehension)是一种简洁而强大的语法,用于创建和操作列表。它不仅提高了代码的可读性,还能显著减少代码的行数。本文将详细介绍什么是列表推导式,如何使用它,以及一些实际应用示例,帮助读者更好地理解…...
Android 实现左侧导航栏:NavigationView是什么?NavigationView和Navigation搭配使用
目录 1)左侧导航栏效果图 2)NavigationView是什么? 3)NavigationView和Navigation搭配使用 4)NavigationView的其他方法 一、实现左侧导航栏 由于Android这边没有直接提供左侧导航栏的控件,所以我尝试了…...
如何快速下载拼多多图片信息,效率高
图片是电商吸引顾客的关键因素,高质量的商品图片能提升产品吸引力,增强用户购买欲望。良好的视觉展示有助于建立品牌形象,提高转化率。同时,图片也是商品信息的主要传递媒介,对消费者决策过程至关重要。 使用图快下载器…...
windows 10下,修改ubuntu的密码
(1)在搜索框里面输入cmd,然后点击右键,选择管理员打开 Microsoft Windows [版本 10.0.22631.3880] (c) Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Windows\System32>C: C:\Windows\System32>cd ../../ C:\>cd Users\ASUS\AppData\Local\Micros…...
【MySQL】慢sql优化全流程解析
定位慢sql 工具排查慢sql 调试工具:Arthas运维工具:Skywalking 通过以上工具可以看到哪个接口比较慢,并且可以分析SQL具体的执行时间,定位到哪个sql出了问题。 启用慢查询日志 慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(lon…...
RabbitMQ高级特性 - 消息分发(限流、负载均衡)
文章目录 RabbitMQ 消息分发概述如何实现消费分发机制(限制每个队列消息数量)使用场景限流背景实现 demo 非公平发送(负载均衡)背景实现 demo RabbitMQ 消息分发 概述 RabbitMQ 的队列在有多个消费者订阅时,默认会通过…...
信号处理——自相关和互相关分析
1.概括 在信号处理中,自相关和互相关是相关分析非常重要的概念,它们能分析一个信号或两个信号在时间维度的相似性,在振动测试分析、雷达测距和声发射探伤得到了广泛的应用。自相关分析的研究对象为一个信号,互相关分析的研究对象…...
如何解决部分设备分辨率不适配
1)如何解决部分设备分辨率不适配 2)Unity中如何实现草的LOD 3)使用了Play Asset Delivery提交版本被Google报错 4)如何计算弧线弹道的落地位置 这是第396篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,…...
C#插件 调用存储过程(输出参数类型)
存储过程 CREATE PROCEDURE [dbo].[GetSum]num1 INT,num2 INT,result INT OUTPUT AS BEGINselect result num1 num2 END C#代码 using Kingdee.BOS; using Kingdee.BOS.App.Data; using Kingdee.BOS.Core.Bill.PlugIn; using Kingdee.BOS.Util; using System; using System.…...
代码随想录算法训练营day32 | 509. 斐波那契数 、70. 爬楼梯 、746. 使用最小花费爬楼梯
碎碎念:开始动态规划了!加油! 参考:代码随想录 动态规划理论基础 动态规划常见类型: 动规基础类题目背包问题打家劫舍股票问题子序列问题 解决动态规划问题应该要思考清楚的: 动态规划五部曲࿱…...
【人工智能专栏】Learning Rate Decay 学习率衰减
Learning Rate Decay 学习率衰减 使用格式 optimizer = torch.optim.SGD(model.paraters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim...
浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集
练习4-11 统计素数并求和 本题要求统计给定整数M和N区间内素数的个数并对它们求和。 输入格式: 输入在一行中给出两个正整数M和N(1≤M≤N≤500)。 输出格式: 在一行中顺序输出M和N区间内素数的个数以及它们的和,数字间以空格分隔。 输入…...
【学习笔记】Day 2
一、进度概述 1、inversionnet_train_light 试运行——未成功 2、DL-FWI基础入门培训-1,2,以及作业1的完成——暂未完成作业 二、详情 1、inversionnet_train_light 试运行 在补充完相关依赖后,运行仍有报错 产生原因:这个代码在当…...
Java中的Map(如果想知道Java中有关Map的知识点,那么只看这一篇就足够了!)
前言:在Java编程语言中,集合框架(Collection Framework)提供了一系列用于存储和操作数据的接口和类。其中,Map和Set是两个非常重要的接口,分别用于存储键值对和无重复元素的集合。 ✨✨✨这里是秋刀鱼不做梦…...
裸金属服务器详解
在云计算飞速发展的今天,裸金属服务器(Bare Metal Server, BMS)作为一种兼具传统物理服务器性能和虚拟化服务优势的计算资源,正逐渐成为企业和个人用户的重要选择。今天我们就来了解下关于裸金属服务器的定义、核心特点以及其在各…...
XML Group端口详解
在XML数据映射过程中,经常需要对数据进行分组聚合操作。例如,当处理包含多个物料明细的XML文件时,可能需要将相同物料号的明细归为一组,或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码,增加了开…...
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...
未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?
编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
遍历 Map 类型集合的方法汇总
1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
DAY 47
三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增:通道注意力模块(SE模块) class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
C++:多态机制详解
目录 一. 多态的概念 1.静态多态(编译时多态) 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1).协变 2).析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...
CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!
本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架,该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力,仅需单个正常样本和文本描述,即可生成逼真且多样化的异常样本,有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题,为工业质检、医疗影像…...
