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STM32代码运行在RAM和Flash中的速度比较

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简介：
本文探讨了STM32微控制器上运行代码时，分别位于RAM与Flash中对执行效率的影响，深入分析两者性能差异。 这肯定是很多人关心的问题，下面通过一个例子来看看会有什么样的结论。

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  • STM32代码运行在RAM和Flash中的速度比较
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    本文探讨了STM32微控制器上运行代码时，分别位于RAM与Flash中对执行效率的影响，深入分析两者性能差异。 这肯定是很多人关心的问题，下面通过一个例子来看看会有什么样的结论。
     
  • 从Flash迁移到RAM中运行（代码示例）
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    本文提供了将程序从Flash存储器迁移至RAM中的详细步骤及代码示例，以优化执行效率和响应速度。 这是一份关于DSP28377的例程代码PDF文件，《c#代码例程代码.pdf DSP例程_ram_28377官方例程_dsp》能够实现RAM功能，采用C++语言编写，广受好评。 另外还有一项与CAN STM32相关的项目《CAN STM32-USART-LED-CAN500K》，浏览量为43次。
     
  • Python中for循环、列表推导和numpy的运算速度比较
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    本文章探讨了在Python编程环境中，对于相同数据处理任务，for循环、列表推导以及NumPy库在执行效率上的差异。通过实验对比分析，帮助开发者选择最适合其应用场景的技术方案。 在Python编程语言中，效率是优化代码的关键因素之一。特别是在处理大量数据时，选择正确的数据结构和算法可以显著提升程序的运行速度。本篇文章主要探讨了三种不同的方法——for循环、列表推导以及numpy库的运算，来实现矩阵中每个元素加1的操作，并通过实际例子对比它们的运算速度。 首先来看传统的for循环方式，在遍历大型数据集时通常效率较低，因为每次迭代都需要执行一系列操作。在给定的例子中，我们使用两层嵌套的for循环来遍历20640行8列的数据矩阵X，将每个元素加1，并通过`%%time`命令测量代码执行时间。 接下来是列表推导式方法。这种简洁的Python语法允许我们在一行内完成迭代和构建新列表的过程。在本例中，使用了两层嵌套的列表推导来实现相同的操作：[(X[j,i]+1) for i in range(X.shape[1])] for j in range(X.shape[0])]。然而，在实际测试中发现这种方法执行时间比for循环更长。 最后是利用numpy库进行运算的方法，这是Python科学计算的核心工具之一，并且底层使用C++编写，因此在处理数组操作时速度极快。在numpy中可以直接用加法操作符+对整个矩阵进行元素级别的加法：X + 1。通过`%%timer`命令测试执行时间后发现，这种方法的运行效率远高于for循环和列表推导。 总结来说，在大规模数据处理场景下应该优先考虑使用如numpy这样的库而不是依赖于Python的基本数据结构如列表和for循环；虽然列表推导在某些情况下提供了更简洁的语法但并不总是意味着更高的性能。因此当涉及到大量数值计算时建议尽量避免使用for循环，转而采用向量化操作来提高代码效率。
     
  • 在Tensorflow-GPU中禁用GPU设置并比较CPU和GPU的速度差异
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    本研究探讨了在TensorFlow-GPU环境中禁用GPU加速的影响，并通过对比实验分析了CPU与GPU处理速度的差异。 禁用GPU设置可以在导入tensorflow之前通过以下方式实现： ```python import os os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = -1 ``` CPU与GPU对比：在显卡为GTX 1066的情况下，简单测试表明GPU比CPU快5秒。补充知识：当使用TensorFlow时，如果程序仅能在CPU上运行而不能利用GPU资源，可以在会话中添加一些选项： ```python with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) as sess: # 运行代码... ``` 其中`allow_soft_placement`参数允许TensorFlow在找不到设备时自动选择一个存在的、可用的设备来运行操作。
     
  • 如何在RAM中运行MCU中的部分函数
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    本文介绍了一种技术方法，在嵌入式系统开发中，允许微控制器（MCU）的部分功能转移到随机存取存储器（RAM）执行，从而优化程序性能和资源利用。 本段落介绍了如何将MCU中的部分函数运行在RAM中，下面一起来学习一下。
     
  • 单片机中ROM、RAM和Flash的功能
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    本文介绍了单片机中的ROM、RAM和Flash三种存储器类型及其功能，帮助读者理解它们在程序存储与数据处理上的作用。 在深入探讨单片机中的ROM、RAM和Flash之前，我们首先要理解这三个存储介质的基本概念。 **1. ROM（只读存储器）** - **用途**: 存储程序数据及常量数据或变量数据。 - **特点**: 数据一旦写入便不可再被改动。例如，在LED显示屏中，表头数据可以定义成code存储在ROM中。 - **应用范围**: 固化的程序代码、全局和局部变量（特别是由`const`限定符定义的只读常量）。 **2. RAM（随机访问存储器）** - **用途**: 存储运行时需要用到的数据，如需要被改写的变量数据。 - **特点**: 数据是易失性的，在掉电后会消失。主要用于存放程序中需要用到的变量数据，包括全局变量、局部变量及堆栈段等。 - **初始化过程**: 单片机上电后，CPU从ROM读取并执行指令，并将全局变量初始值从ROM拷贝到RAM中。 **3. Flash ROM** - **用途**: 存储用户程序和需要永久保存的数据。Flash ROM结合了ROM的持久性和RAM的易写性。 - **特点**: 便于擦写，可以重复读写，适用于更新频率不高但需长期存储的数据。 - **应用实例**: 在电子式电度表中，单片机从ROM加载程序代码，并将采集到的工作数据（如电压和电流）存于RAM；而计算得到的电度数则保存在Flash ROM。 **烧录过程** - 经过编译、汇编、链接后生成hex文件。 - 通过专用软件和设备，将此文件中的内容写入单片机ROM中。这一过程中，RAM数据不是直接烧录进去，而是在CPU运行时根据程序需求动态载入。 **总结** 在单片机的开发与设计中，理解并合理利用ROM、RAM以及Flash ROM对于确保系统的高效性和稳定性至关重要。每个存储器类型都扮演着特定的角色：ROM提供持久性的代码和数据储存；RAM为实时操作提供灵活的数据处理空间；而Flash ROM则适用于需要长期保存但又可更新的用户信息或配置参数等。 通过合理分配这些资源，可以优化单片机的应用性能并确保其可靠运行。
     
  • Shell中四种运行脚本方法的比较
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    本文详细对比了在Shell环境中执行脚本的四种常见方式，并分析其优缺点及适用场景。 测试脚本 ```bash #!binbash # test7:用于对比各种脚本程序执行方式的区别 echo The variable var1 is $var1 echo The environment variable env1 is $env1 echo The current shell PID is $$ ``` ### 测试过程 在终端中进行如下操作： ```sh root@Dell-Tom:~# var1=1 root@Dell-Tom:~# export env1=1 root@Dell-Tom:~# echo The current shell PID is $$ The current shell PID is [当前shell的PID] ``` 通过上述步骤，可以观察到环境变量和普通变量在脚本中的表现以及当前Shell进程ID。
     
  • 如何使用 IAR 使程序在 RAM 中运行
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    本文将介绍如何利用IAR开发环境优化代码设置，实现程序在RAM中的高效运行，并提供详细步骤和技巧。适合嵌入式系统开发者阅读。 在嵌入式系统开发过程中，由于RAM的读写速度通常比FLASH快很多，因此将程序的关键部分放在RAM运行可以显著提升性能。IAR Embedded Workbench是一款广泛使用的集成开发环境（IDE），支持通过特定关键字__ramfunc来声明函数以实现代码被放置到RAM中执行的功能。 使用__ramfunc关键字时，编译器会自动在生成的映射文件map中为这些函数分配一个特殊的读写区域。当系统启动后，IAR运行时库中的__iar_copy_init3函数会在初始化阶段将该SECTION从FLASH复制至指定的RAM地址。然而，在这种情况下，开发者无法直接控制函数的具体RAM位置；其实际地址由编译器在编译过程中确定。 对于需要特定内存区域（例如STM32F334单片机上的CCMRAM）来优化性能的情况，可以通过修改链接文件(linker file)来自定义这些SECTION，并指定它们具体的存储位置。这通常包括两步：首先，在linker文件中添加自定义的SECTION至初始化列表并使用placein指令将其放置到特定RAM区域；其次，通过#pragma等编译器指令将程序代码放入该SECTION内。 从IAR v6.7版本开始，提供了两个新的#pragma指令——#pragmadefault_function_attributes和#pragmadefault_variable_attributes。这两个命令允许开发者为函数或变量设置默认属性，并指定它们应该位于特定的SECTION中。这种做法有助于提高代码组织性与清晰度。 在编译后的map文件里可以看到RAMCODE函数被放置于FLASH的一个起始位置，然后由__iar_copy_init3从该地址复制到预先设定好的RAM区域。如果需要更精确地控制程序的位置和性能表现，则可以在链接器设置中指定SECTION的具体RAM地址。 最后，在使用了__ramfunc声明的函数调用非此属性标记的其他函数时，可能会收到警告信息，因为这可能会影响执行速度并降低整体效率。因此建议在代码设计阶段充分考虑这一点，并尽可能地将相关联的功能都定义为__ramfunc类型或探索其他的性能优化策略。 综上所述，IAR Embedded Workbench提供了多种灵活的方法来帮助开发者通过合理利用RAM资源提升程序运行的效能表现，从而更好地控制和改善单片机上的执行效果。
     
  • C#中全面搜索并比较图片相似度的代码和源码
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    本项目提供了一套在C#环境中实现图片全面搜索与对比的解决方案，通过高效算法检测图像间的相似性，适用于大规模图库管理和版权验证场景。 C#全盘查找图片对比相似度代码示例： ```csharp private static void ShowProjections(Graph graph, ComparableImage comparable) { graph.ClearCurves(); graph.AddPlotCurve(Color.Red, comparable.Projections.HorizontalProjection); graph.AddPlotCurve(Color.Green, comparable.Projections.VerticalProjection); graph.Invalidate(); } // 开始/停止搜索方法 private void FindButtonClick(object sender, EventArgs e) { var folder = // 这里应该是选择文件夹的逻辑，原文未提供完整代码细节。 } ```
     
  • UKF、CKF和EKF的代码比较（MATLAB）
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    本文通过MATLAB编程对比了UKF、CKF和EKF三种卡尔曼滤波算法的实现方式及性能差异，为选择合适的滤波器提供参考。 本段落将比较无迹卡尔曼滤波（UKF）、容积卡尔曼滤波（CKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）这三种卡尔曼滤波算法，并使用MATLAB代码进行实现。