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ZYNQ双核AMP官方实例（一核运行Linux，另一核运行裸机以实现核间通信）

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简介：
本项目介绍基于Zynq平台实现异构多处理器AMP系统，演示如何在一个核心上运行Linux操作系统，在另一个核心上运行裸机程序，并实现两核间的通信。 根据Xilinx官方文档1078和1079提供的指南，代码已经进行了相应的调整。为了确保与文档的一致性和准确性，在编写过程中严格参照了这两份资料的内容和建议进行操作。这样可以保证程序的稳定性和兼容性，并且能够充分利用硬件资源的优势。

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  • ZYNQ双核AMP官方实例（一核运行Linux，另一核运行裸机以实现核间通信）
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    本项目介绍基于Zynq平台实现异构多处理器AMP系统，演示如何在一个核心上运行Linux操作系统，在另一个核心上运行裸机程序，并实现两核间的通信。 根据Xilinx官方文档1078和1079提供的指南，代码已经进行了相应的调整。为了确保与文档的一致性和准确性，在编写过程中严格参照了这两份资料的内容和建议进行操作。这样可以保证程序的稳定性和兼容性，并且能够充分利用硬件资源的优势。
     
  • IPC.rar_IPC_ccs_ipc_多核通信_多核间通信_核间通信
    优质
    本资源包提供有关IPC（进程间通信）在多核系统中的应用知识，包括CCS环境下的IPC实现与优化技巧，专注于提升多核间的高效通信。 CCS 3.3 版本用于多核 DSP C6474 的核间通信仿真，采用基于中断方式的通信机制。
     
  • Visual C++实现多核CPU的满负荷运行
    优质
    本项目探讨并实现了利用Visual C++编程技术充分发挥多核CPU性能的方法，旨在通过优化代码达到系统满负荷高效运行的目标。 使用Visual C++可以让多核CPU的占用率达到100%。
     
  • Linux内核与用户空间通信的Netlink实现
    优质
    本文探讨了在Linux系统中，内核模块与用户空间进程之间通过Netlink接口进行高效通信的具体实现方式和技术细节。 Linux内核与用户空间通信的主要方式有九种：内核启动参数、模块参数及sysfs、sysctl、系统调用、netlink、procfs、seq_file、debugfs和relayfs。Netlink是一种特殊的文件描述符（套接字），适用于2.6.14及以上版本的Linux，提供了一种在内核与用户应用间进行双向数据交互的方法。通过使用标准的套接字API，用户态应用程序可以利用netlink的强大功能；而在内核态，则需要调用专门的内核API来实现这一目的。Netlink的应用非常广泛，例如，在Linux系统的网络防火墙中，既有运行在内核空间中的netfilter模块也有工作于用户空间中的iptables工具。
     
  • ZYNQ7000双核AMP项目工程
    优质
    本项目基于Xilinx Zynq-7000 SoC平台，实现ARM双核异构多处理（AMP）架构，支持两个独立操作系统协同工作，增强系统性能与灵活性。 1. 在CORE0上搭建TCP服务器。 2. 编写定时器中断库函数，并设置每0.25秒触发一次的定时间隔，以支持TCP网络通信。 3. 解释双核通信、数据交换及协同运行的基本原理。 4. 编写C驱动代码来实现CORE0与CORE1之间软件中断的触发和响应机制。 5. 通过共享内存方式编写C驱动代码，在CORE0与CORE1间传递数据。 6. 分析并讨论DCache的一致性问题。 7. CORE0利用TCP服务器接收网络调试助手发送的数据信息。 8. 在CORE1上，使用串口将从CORE0接收到的、来自网络调试助手的信息输出显示。 9. 修改FSBL工程中的BSP，并在CORE0编写C驱动代码实现双核QSPI启动功能。 10. 烧录bin文件并重启开发板以验证双核启动是否成功，以及确认两个核心运行状态正常。
     
  • IPSec（Linux 内核实现）
    优质
    IPSec是用于网络层数据包的安全传输协议，在Linux内核中实现了加密、认证等功能，保障了通信安全。 讲解Linux内核最新代码中的IPSec PFKEY实现过程具有很高的参考价值。
     
  • 强制设置CPU内核数以运行程序
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    本教程介绍如何通过操作系统和编程手段强制设定CPU核心数量来优化特定程序的性能与资源消耗。适合需要针对多核处理器进行应用调优的开发者参考。 强制指定CPU内核数运行程序可以解决在多核处理器上无法正常运行或运行速度过慢的问题，效果显著。
     
  • Steger核心算法，可直接运行
    优质
    这段简介可以描述为：“Steger算法”是一种高效的核心算法，适用于多种编程环境。文档中提供了可以直接运行的代码示例，方便读者快速上手和应用。 经过改进的Steger算法现在可以公开学习了。我用Matlab编写了一些代码，并与大家分享。