1.2.7.S5PV210的内存映射详解

朱有鹏老师 2023-01-12 15:04:58

课时名称	课时知识点
1.2.7.S5PV210的内存映射详解

...全文

110 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本期课程让大家进一步学到ARM的关键知识：启动方式、内存映射、指令集、寄存器接口等。目标是为下阶段开始使用开发板，自己写ARM裸机程序打好基础。...

1.2.7.S5PV210的内存映射详解什么是内存映射 1、S5PV210属于ARM Cortex-A8架构，32位CPU，CPU设计时就有32根地址线&32根数据线。 2、32根地址线决定了CPU的地址空间为4G，那么这4G空间如何分配使用？这个问题就是...

1.2.7 S5PV210的地址映射详解 1.2.7.1 什么是地址映射 CPU的设计决定了他的地址总线，地址总线决定了寻址空间，寻址空间大小就是理想状态的内存大小 1.2.7.2 专业术语 ROM：read only memory 只读存储器 RAM：...

内容概要：本文档提供了一套完整的Python脚本，利用Google Earth Engine (GEE) API对哨兵2号卫星影像进行处理与分析。首先，导入必要的库（如ee、geemap、geopandas），并通过Google Drive加载GeoJSON文件定义研究区域。接着，对哨兵2号Harmonized数据进行预处理，包括云掩膜、日期筛选和区域过滤。然后，基于红波段和近红外波段计算归一化植被指数（NDVI），并进一步推算地表温度（LST）。最后，通过计算研究区域内的LST均值和标准差，构建标准化城市热岛指数（UHI）和城市热场变异指数（UTFVI），并将其可视化于交互式地图中。适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，特别是从事环境监测、城市规划或气候变化相关领域的工作者。使用场景及目标：① 对特定区域内的植被覆盖和地表温度进行动态监测；② 分析城市热岛效应及其空间分布特征；③ 辅助城市规划和环境管理决策，提高应对气候变化的能力。阅读建议：此资源侧重于实际应用中的遥感数据分析流程，建议读者熟悉Python编程语言和GEE平台的基本操作，同时结合具体的科学问题来理解和实践代码中的各个步骤。在学习过程中应关注数据处理逻辑与方法论的应用，确保能够独立完成类似的数据分析任务。

2025二级建造师继续教育考试题库带有答案.docx

朱有鹏的课程社区_NO_2

1

社区成员

131

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章