BSP thread的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

BSP thread的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦麗臺科技嵌入式系統研發團隊寫的 XScale PXA310 嵌入式作業系統完整開發實習-Windows CE 6.0(附範例光碟) 可以從中找到所需的評價。

國立交通大學 資訊科學與工程研究所 陳添福所指導 巫宏毅的 利用生命週期之快取記憶體LRU策略 (2013),提出BSP thread關鍵因素是什麼,來自於末級快取、提升機制、生命週期、上層快取資訊、輾轉現象、多核心。

而第二篇論文義守大學 電機工程學系 曾遠威所指導 王崇吉的 嵌入式系統設計在人臉辨識應用 (2012),提出因為有 即時嵌入式系統、電腦視覺、人臉辨識、Haar-like特徵、AdaBoost分類器的重點而找出了 BSP thread的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了BSP thread,大家也想知道這些:

XScale PXA310 嵌入式作業系統完整開發實習-Windows CE 6.0(附範例光碟)

為了解決BSP thread的問題,作者麗臺科技嵌入式系統研發團隊 這樣論述:

  本書內容包含五個篇幅,依照嵌入式系統開發流程一一詳述。   基礎篇:   重點包含完整開發軟體安裝、WinCE6.0 BSP的架構概觀及安裝、建構及燒錄WinCE6.0作業系統核心NK.bin的程序、以及WinCE 6.0模擬器的使用介紹。學習完本篇之後,讀者對嵌入式系統的開發環境會有完整的了解。   驅動及中斷程式設計原理篇:   重點包含GPIO的定義與使用、WinCE 6.0 Stream Driver驅動程式以及中斷程式ISR(interrupt service routine)與IST(interrupt service thread)的設計概念。在還未進入實作之前,本篇先行

以原理介紹為主,當讀者了解驅動程式及中斷程式的設計原理之後,再進行實作,一定會比較得心應手。   驅動及中斷程式設計實做篇:   重點包含GPIO、LED、螢幕亮度、按鍵控制、串列埠通訊控制以及RTC等控制實作。為了讓讀者能夠全盤了解WinCE6.0作業系統與驅動程式及中斷程式的互動方法,本篇盡可能以簡單的輸出輸入裝置作為實例,使讀者可以透視系統的運作。每一個實作均搭配一個簡單的應用程式,在整個設計概念中,該應用程式應如何與驅動程式及中斷程式發生關係呢?本篇的內容精彩可期!   應用程式開發篇:   當讀者了解作業系統底層運作的方式之後,應用程式的開發更是不可或缺。本篇提供兩個應用程式範例:執

行緒(thread)及排程(scheduling)設計、以及類似數位相框的相片特效展示。   進階篇:   可攜式裝置產品最重要的課題就是電源管理及多媒體播放顯示,因此本篇擇其重點,先談可攜式裝置產品的電源管理結構,再以WinCE CMOS Camera顯示為例,探視WinCE DirectShow多媒體播放顯示的基礎概念。

利用生命週期之快取記憶體LRU策略

為了解決BSP thread的問題,作者巫宏毅 這樣論述:

隨著單一晶片中運算核心的效能以及數量快速地增加,晶片外部主記憶體的頻寬限制已成為運算核心效能成長的阻礙,末級快取記憶體(last-level cache)可以有效的減少運算核心與主要記憶體之間的延遲斷層。然而,在末級快取記憶體中,通常都是使用近期最少被使用(LRU)演算法來管理快取中的資料,但是LRU對於程式含有大量的單一次使用或是短期使用的資料將會衍生許多快取失誤。因此,許多關於快取記憶體管理的研究想要解決以上問題。在此篇論文中,我們提出依資料的生存時間來調整近期最少使被使用演算法之提升機制 (promotion) 的概念,以達到提升常使用資料的生存時間。針對程式中的輾轉現象 (thras

hing),我們增加少量的硬體資源提升我們的方法,並有效的解決此現象。最後,實驗結果呈現出依生存時間來調整LRU演算法之提升機制在減少晶片外的頻寬和快取失誤的比率有不錯的表現。

嵌入式系統設計在人臉辨識應用

為了解決BSP thread的問題,作者王崇吉 這樣論述:

隨著現今科技技術的全面發展,嵌入式系統已經廣泛應用到我們生活中各種領域。基於人臉辨識的門禁系統就是一種常見的嵌入式系統應用,因為人臉是難以模仿的生物特徵,它較密碼輸入的門禁系統更安全。本論文中,專用的即時人臉辨識的嵌入式系統建構,搭建嵌入式系統的步驟如交叉編譯環境設定、Bootloader移植、Linux內核移植、根文件系統的制作與移植、週邊設備驅動設置等都被詳細介紹。也開發了基於Haar-like特徵訓練與Adaboost分類器的人臉辨識程式,然後將人臉辨識需要的套件與編譯好的程式移植到嵌入式系統平台上執行,實驗證明該系統可在平均可信度0.85左右辨識出事先登入的人臉,所以該嵌入式系統設計

在人臉辨識上的即時性能得到充分驗證。