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self-motivation
领域专家: Python技术领域
2020-01-02 06:39:50
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cs350203 2020-04-23
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好的非常感谢了。参考了如下方式,修改挂长期看看: static void drop_pagecache_sb(struct super_block *sb) { struct inode *inode, *toput_inode = NULL; spin_lock(&inode_lock); list_for_each_entry(inode, &sb->s_inodes, i_sb_list) { if (inode->i_state & (I_FREEING|I_CLEAR|I_WILL_FREE|I_NEW)) continue; if (inode->i_mapping->nrpages == 0) continue; __iget(inode); spin_unlock(&inode_lock); invalidate_mapping_pages(inode->i_mapping, 0, -1); iput(toput_inode); toput_inode = inode; spin_lock(&inode_lock); } spin_unlock(&inode_lock); iput(toput_inode); }
cs350203 2020-04-17
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hi 博主,麻烦问下 您发的一篇文章 “定位的一个yaffs2文件系统的bug”这个后来又解决思路吗?谢谢了。
self-motivation 2020-04-17
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当时解决的方法时,在加inode锁的条件下将要释放的inode摘除记录下来,然后再不加inode锁的情况下释放。 现在来看,yaffs实现super_operations中的drop_inode方法是正确方法
北语寒 2020-02-19
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grpc 的全局调度器线程最大数是否可以配置,CPU个数是逻辑CPU个数还是物理CPU个数啊
内容概要:本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与执行问题,提出了一种基于Matlab实现的智能路径规划解决方案,重点融合粒子群优化算法(PSO)与遗传算法(GA)进行三维环境下的避障路径规划。研究系统性地构建了从复杂地形建模、任务需求分析到算法设计与仿真实验的完整流程,实现了在多约束、动态障碍物等复杂环境下无人机的高效任务调度。通过对GA与PSO两种智能优化算法在路径长度、收敛速度、路径平滑度及稳定性等方面的对比分析,深入探讨了各自在无人机路径规划中的适用场景与性能差异,验证了所提方法在提升任务执行效率与安全性方面的有效性。该方案不仅适用于水陆交互通用场景,也为多模态无人系统自主导航提供了可扩展的技术框架。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力和算法基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究、自动化控制或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于水陆两栖无人机在复杂自然环境(如江河湖海与陆地交错区域)中的自主巡航与任务执行;②比较遗传算法与粒子群算法在三维动态路径规划中的优化性能,指导实际工程中算法选型;③为多约束条件下无人系统的自主决策与实时避障提供算法支持与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点关注两种算法的数学建模过程、适应度函数设计、参数调优策略及路径生成逻辑,通过仿真实验直观对比算法性能差异,深入理解智能优化算法在复杂路径规划问题中的应用机制与优化潜力。

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