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基于VxWorks的任务监控方法及应用

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简介：
本文章介绍了在嵌入式操作系统VxWorks中实现任务监控的方法及其具体应用，为系统稳定性和安全性提供保障。 为解决VxWorks下应用软件在完成开发调试后的试验阶段因无法获取相关输出信息，在出现异常情况时难以分析查找问题的情况，本段落提供了VxWorks环境下系统输出信息及任务监控的方法。

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  • 基于VxWorks的任务监控方法及应用
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    本文章介绍了在嵌入式操作系统VxWorks中实现任务监控的方法及其具体应用，为系统稳定性和安全性提供保障。 为解决VxWorks下应用软件在完成开发调试后的试验阶段因无法获取相关输出信息，在出现异常情况时难以分析查找问题的情况，本段落提供了VxWorks环境下系统输出信息及任务监控的方法。
     
  • 基于VxWorks的多任务程序设计.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在嵌入式操作系统VxWorks环境下进行多任务编程的技术与策略，适合从事嵌入式系统开发的专业人士阅读和参考。 《VxWorks下的多任务程序设计.pdf》这本书介绍了如何在VxWorks操作系统下进行多任务编程的技术和方法。文档内容涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，旨在帮助读者深入理解并掌握相关知识和技术。
     
  • Verilog中任务(task)的应用方法
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    本文将详细介绍在Verilog硬件描述语言中的任务(Task)机制，包括其定义、调用方式以及如何利用Task来简化代码和实现模块化设计。 在综合过程中不能包含时序控制的task里，其内部变量均为局部变量。如果希望使用task持续地改变一个变量，则需要在其外部定义一个全局变量。
     
  • 基于VxWorks的嵌入式监控系统
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    本项目研发了一个基于VxWorks操作系统的嵌入式监控系统，适用于工业及环境监测领域，提供高效稳定的实时数据采集与分析功能。 施柳和胡绍海基于VxWorks的嵌入式设备监控系统设计与实现研究，旨在满足实际设备监控需求。他们采用VMware虚拟机形式的目标机以及在VC++6.0环境下开发的模拟客户端进行了系统的构建与测试。该方案提供了一种有效的解决方案来应对当前嵌入式设备监控领域的挑战，并展示了其可行性及实用性。
     
  • Cloudera YARN任务监控API
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    Cloudera YARN任务监控API是一套用于管理和监控运行在Cloudera Hadoop集群YARN上的应用程序接口集合，帮助用户实时跟踪和管理资源使用情况及任务状态。 Hadoop Yarn的API和Hadoop MapReduce的API使用总结。
     
  • Big Whale: 离线任务调度与实时任务监控（基于Spark、Flink等）
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    Big Whale是一款集成了离线任务调度和实时任务监控功能的大数据平台工具，支持Spark、Flink等多种计算引擎。 Big Whale巨鲸任务调度平台是美柚大数据研发的一款分布式计算任务调度系统，支持Spark、Flink等多种批处理任务的DAG调度以及流处理任务的运行管理和状态监控，并具备Yarn应用管理、重复应用检测及大内存应用检测等功能。该服务采用Spring Boot 2.0开发框架构建，在打包后即可直接部署使用。 概述如下： 1. 架构图 2. 特性 - 基于SSH脚本执行机制，便于快速部署。 - 利用Yarn Rest Api实现任务状态同步，兼容所有版本的Spark和Flink。 - 提供分布式环境下的失败重试功能。 - 支持任务依赖管理与复杂任务编排（DAG）配置。 - 实现了流处理作业运行监控及管理系统。 部署步骤： 1. 准备Java 1.8及以上版本，MySQL数据库5.1或更高版； 2. 下载项目源码或者通过git命令克隆代码库； 3. 配置hosts文件以解决github上README.md文档中的图片加载问题（此项操作视具体需求而定）。 4. 完成创建与安装。
     
  • 任务定义及任务切换实现的方法.rar
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    本资料探讨了任务定义与任务切换的实现方法，包括任务描述、调度策略和系统设计等内容，旨在提高系统的运行效率。适合软件开发人员和技术爱好者参考学习。 任务的定义与实现任务切换的方法。
     
  • Java实现的任务进度监控条
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    本项目提供了一个使用Java语言开发的任务进度监控条解决方案，旨在实时展示应用程序中任务执行情况，提高用户体验。 我已经成功使用Java实现了监控任务进度条的功能，并想与有需要的朋友分享这个成果。
     
  • 基于深度信任网络的过程监控新方法研究-论文
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    本文提出了一种利用深度信任网络进行过程监控的新方法，旨在提高工业生产中的故障检测和诊断准确性。通过构建动态信任模型，有效处理复杂系统数据，增强系统的鲁棒性和可靠性。 近年来，深度学习技术在过程监控、故障诊断、模式识别及图像分类等领域得到了广泛应用。特别是在工业系统内，许多生产流程需要采用先进的控制策略来优化矿石处理和加工效率。 对于液体产品的制造而言，在众多的生产工艺中，灌装错误是一个重要的且具有挑战性的问题。其主要困难包括不可控环境因素的影响、产品种类的高度多样性以及有限的资金用于复杂的反馈控制系统等限制条件。为了解决这些问题并设计一种易于大规模部署的成本效益型解决方案，本段落提出了一种基于数据驱动的方法——即时深度信任网络（JIT-DBN）来优化灌装过程中的错误控制。 该方法的核心在于利用历史生产记录构建局部的深层信念网络模型，并综合考虑诸如流体粘度、填充温度等众多因素的影响，以提供精确的停止时间建议。此外，还设计了一个实施框架，充分利用边缘计算和云平台的优势，提出了一种可扩展且高效的解决方案，在面对多样化的产品时表现出色。 通过在实际生产环境中的大规模测试验证了所提出的灌装错误控制方法的有效性及其实施方案的成功应用。实验结果显示该技术能够显著降低平均灌装误差以及提高填充过程的准确性与可靠性。