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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>嵌入式開源實(shí)現(xiàn)上下文快速切換 - cpost應(yīng)用

嵌入式開源實(shí)現(xiàn)上下文快速切換 - cpost應(yīng)用

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2010-01-15 16:57:1310

終端業(yè)務(wù)上下文的定義方法及業(yè)務(wù)模型

該文針對業(yè)務(wù)上下文僅關(guān)注業(yè)務(wù)質(zhì)量較少考慮用戶終端環(huán)境的現(xiàn)狀,提出終端業(yè)務(wù)上下文的概念,為普適業(yè)務(wù)的開展提供必要的信息支撐。給出一種終端業(yè)務(wù)上下文的通用定義方法
2010-03-06 11:06:3111

基于Pocket PC的上下文菜單實(shí)現(xiàn)

介紹了基于 Pocket PC 中的點(diǎn)按操作概念, 論述了在Pocket PC 中上下文菜單的實(shí)現(xiàn)原理及方法, 并給出了基于MFC 下的Windows CE 應(yīng)用程序實(shí)現(xiàn)上下文菜單的步驟和代碼實(shí)例。
2011-07-25 18:26:2817

基于Pocket PC的上下文菜單實(shí)現(xiàn)

本文介紹了基于 Pocket PC 中的“點(diǎn)按”操作概念 論述了在 Pocket PC 中上下文菜單的實(shí)現(xiàn)原理及方法 并給出了基于 MFC 下的 Windows CE 應(yīng)用程序實(shí)現(xiàn)上下文菜單的步驟和代碼實(shí)例 。
2016-04-18 10:46:530

基于局部敏感直方圖的時(shí)空上下文跟蹤_葛驍倩

基于局部敏感直方圖的時(shí)空上下文跟蹤_葛驍倩
2017-03-19 19:28:030

傳感器提供上下文感知的物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

傳感器融合可以使上下文感知,其中有巨大的潛力在物聯(lián)網(wǎng)(物聯(lián)網(wǎng))。語境有許多定義,涉及很多方面,包括地點(diǎn)、時(shí)間、溫度、使用者的情緒狀態(tài)、方位,甚至是環(huán)境中人們的喜好或身份。
2017-05-22 11:17:191

基于上下文相似度的分解推薦算法

針對移動服務(wù)推薦中用戶上下文環(huán)境復(fù)雜多變和數(shù)據(jù)稀疏性問題,提出一種基于移動用戶上下文相似度的張量分解推薦算法-UCS-TF。該算法組合用戶間的多維上下文相似度和上下文相似可信度,建立用戶上下文相似
2017-11-27 17:42:560

基于低秩重檢測的多特征時(shí)空上下文的視覺跟蹤

時(shí)空上下文跟蹤算法充分的利用空間上下文中包含的結(jié)構(gòu)信息能夠有效的對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,實(shí)時(shí)性優(yōu)良.但是該算法僅僅利用單一的灰度信息,使得目標(biāo)的表觀表達(dá)缺乏判別性,而且該方法在由于遮擋等問題造成的跟蹤漂移
2017-12-15 15:01:380

基于時(shí)間上下文的跟蹤檢測方法

針對在基于視頻的空中簽名認(rèn)證系統(tǒng)中,現(xiàn)有方法無法滿足指尖跟蹤的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性要求的問題,在對比研究目前常用的多種跟蹤方法的基礎(chǔ)上,提出一種基于時(shí)間上下文的跟蹤一學(xué)習(xí)檢測(TLD)方法。在原始
2017-12-19 18:59:060

Web服務(wù)的上下文的訪問控制策略模型

Web服務(wù)環(huán)境中,交互實(shí)體通常位于不同安全域,具有不可預(yù)見性。Web服務(wù)應(yīng)該基于其他與領(lǐng)域無關(guān)的信息而非身份來實(shí)施訪問控制,以實(shí)現(xiàn)對跨域未知用戶的訪問授權(quán)。為此,提出了適應(yīng)于Web服務(wù)的基于上下文
2018-01-05 16:32:220

基于上下文語境的詞義消歧方法

針對傳統(tǒng)詞義消歧方法面臨的數(shù)據(jù)稀疏問題,提出一種基于上下文語境的詞義消歧方法。該方法假設(shè)同一篇文章中的句子之間共享一些相同的話題,首先,抽取在同一篇文章中包含相同歧義詞的句子,這些句子可以作為歧義
2018-01-12 14:10:010

上下文統(tǒng)計(jì)分析的軟件故障定位方法

針對程序切片方法不提供語句的可疑程度描述,而覆蓋分析方法不能充分分析程序元素間的相互影響等問題,提出上下文統(tǒng)計(jì)分析的軟件故障定位方法。首先,將源程序轉(zhuǎn)換為抽象語法樹和程序依賴圖;接下來,插樁程序
2018-01-16 17:25:200

基于上下文語境的微博情感分析

傳統(tǒng)情感分析方法僅考慮單一文本,對長度短小且口語化嚴(yán)重的微博文本情感極性識別率較低。針對上述問題,提出一種結(jié)合上下文消息的情感分析方法。將微博情感分析問題看做標(biāo)簽序列學(xué)習(xí)任務(wù),使用隱馬爾可夫支持向量
2018-02-24 11:34:160

初學(xué)OpenGL:什么是繪制上下文

初學(xué)OpenGL,打開紅寶書,會告訴你OpenGL是個狀態(tài)機(jī),OpenGL采用了客戶端-服務(wù)器模式,那時(shí)覺得好抽象,直到后來了解了繪制上下文才把這些聯(lián)系起來。我們可以認(rèn)為每一個硬件GPU是個服務(wù)器
2018-04-28 11:47:002265

英特爾Context Sensing SDK讓開發(fā)者進(jìn)行上下文感知體驗(yàn)

英特爾?ContextSensing SDK使應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)建引人注目的跨平臺上下文感知體驗(yàn)。
2018-11-12 06:38:002945

英特爾Context Sensing SDK跨平臺上下文感知體驗(yàn)

英特爾?ContextSensing SDK使應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)建引人注目的跨平臺上下文感知體驗(yàn)。
2018-11-07 06:09:003134

CPU上下文切換的詳細(xì)資料講解

當(dāng)UCOS-III轉(zhuǎn)向執(zhí)行另一項(xiàng)新任務(wù)的時(shí)候,他保存了當(dāng)前任務(wù)的CPU寄存器到堆棧,并從新任務(wù)的堆棧CPU寄存器載入CPU,這個過程叫做上下文切換
2019-08-16 17:31:002

曝最新版Windows10任務(wù)欄上下文菜單bug仍存在

據(jù)外媒報(bào)道稱,Windows 10最新版中仍然存在XP時(shí)代遺留的任務(wù)欄上下文菜單bug,不知道微軟會在何時(shí)對其修復(fù)。
2019-12-23 08:34:571606

如何利用多個上下文信息來做同義實(shí)體發(fā)現(xiàn)問題上進(jìn)行了一些新的探索

作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu):檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實(shí)體被提到的句子;編碼器(context encoder)將每一個上下文信息進(jìn)行編碼
2020-08-28 10:08:142295

基于Transformer模型的上下文嵌入何時(shí)真正值得使用?

作者發(fā)現(xiàn),在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量起著關(guān)鍵作用。通過使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),非上下文嵌入很快得到了改善,并且在使用所有可用數(shù)據(jù)時(shí),通常能夠在BERT模型用
2020-08-28 10:44:472598

如何用上下文注意力來進(jìn)行深度圖像修復(fù)

今天,我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個突破,上下文注意力。通過使用上下文注意力,我們可以有效地從遙遠(yuǎn)的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實(shí)際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:042536

基于句子級上下文的神經(jīng)機(jī)器翻譯綜述

基于句子級上下文的神經(jīng)機(jī)器翻譯綜述
2021-06-29 16:26:4364

淺析嵌入式編程上下文切換及完美解耦的一種方法

? 上下文快速切換 - cpost應(yīng)用 我們通常認(rèn)為,在中斷中,不能執(zhí)行耗時(shí)的操作,否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性,尤其對于嵌入式編程。對于帶操作系統(tǒng)的程序而言,可以通過操作系統(tǒng)的調(diào)度,將中斷處理分成兩個
2021-11-05 14:43:451217

如何分析Linux CPU上下文切換問題

在我的上一篇文章:《探討 Linux CPU 的上下文切換》中,我談到了 CPU 上下文切換的工作原理。快速回顧一下,CPU 上下文切換是保證 Linux 系統(tǒng)正常運(yùn)行的核心功能??煞譃檫M(jìn)程上下文切換、線程上下文切換和中斷上下文切換
2022-05-05 20:11:391576

網(wǎng)絡(luò)安全中的上下文感知

當(dāng)今,所有網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域都在向上下文感知基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變。應(yīng)用程序感知、身份感知、內(nèi)容感知、流程感知、環(huán)境感知,都是向上下文感知轉(zhuǎn)變的例子。
2022-09-20 09:27:241747

切換k8s上下文有多快

use-context 命令就會很低效。 今天介紹3個工具會讓你在多k8s集群環(huán)境中工作的很輕松。我將從以下幾個方面來評估工具實(shí)用性: 速度 如果你有多個k8s集群可選擇,你切換k8s上下文有多快?你還記得所有的集群上下文? 靈活性 工具是否具備高級特性比如支持多config文件? 安全:
2023-05-29 15:26:13415

下載量超300w的ChatGLM-6B再升級:8-32k上下文,推理提速42%

基于 FlashAttention 技術(shù),項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將基座模型的上下文長度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 擴(kuò)展到了 32K,并在對話階段使用 8K 的上下文長度訓(xùn)練
2023-06-29 16:15:16901

我們能否擴(kuò)展現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練 LLM 的上下文窗口

? ? 在大家不斷升級迭代自家大模型的時(shí)候,LLM(大語言模型)對上下文窗口的處理能力,也成為一個重要評估指標(biāo)。 ? 比如 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 提供 16k token
2023-06-30 11:09:01379

谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)

這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)方面的能力,并提出了新方法 SPAE(Semantic Pyramid AutoEncoder)。這種新方法使得 LLM 能夠執(zhí)行圖像生成任務(wù),而無需進(jìn)行任何參數(shù)更新。這也是使用上下文學(xué)習(xí)使得 LLM 生成圖像內(nèi)容的首個成功方法。
2023-07-09 15:35:06707

Linux技術(shù):什么是cpu上下文切換

過多的上下文切換會消耗 CPU 的時(shí)間來保存和恢復(fù)寄存器、程序計(jì)數(shù)器、內(nèi)核棧和虛擬內(nèi)存等數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致系統(tǒng)性能顯著下降。 既然上下文切換對系統(tǒng)性能的影響如此之大,那么我們?nèi)绾螜z查它呢?好了,你可以使用 vmstat 工具來查詢你系統(tǒng)的上下文切換。
2023-09-01 09:31:55217

FreeRTOS系列技術(shù)文章:上下文切換

嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)(RTOS)中的上下文切換是指保存和恢復(fù)任務(wù)的狀態(tài),以使調(diào)度程序能夠切換到另一個任務(wù),從而促進(jìn)多任務(wù)處理。
2023-11-21 15:48:14323

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