6713的程序固化和flash引导
6713的二级引导的具体实现,不使用flashburn,通过建立两个工程的方法。对flash在线烧写。简单灵活。下载工程的文件,并且运行。在工程中分为如下步骤畀序开始擦除往中指定的位置写参数参数:要搬移的字节数由日标文件的文件决定将开始的字节从写多少字节由日标文件的文件决定进将其他代码从写进写多少字节由日标文件的文仁决定程序元成上面代码中,其中的参数也就是前面文件中的它表示目标文件的大小是字节,因此从中往中搬移的时候要搬而在自启动的时候程序也要知道要从中搬移多少字节数据,因此把写在中,在程序中去读这个地址,就知道要从中搬移多少字节了然后,把中的数据(也就是的代码)写进具体写多少根据文件决定,在本项目中,占了见前面文件因此就写字节就可以了。冉把的代码写进写进去的字节数就是到此中从开始存放的目标文什的代码就全部写进中去了,可以通过窗口去查看是不是一样。淅开电源,再开电,首先把开始的字节搬移进片内,也就是然后把代码从搬移到片内的溵移完成之后,就跳到去执行程序,完成了自启动。附录语言编写的程序这个地址应该属于一个不会被改变的地址,这个地址存放的是要搬移的宁节数,把它读出来就知道要搬移多少了把代码从中读到片内来在编程时要注意的数据宽度,其宽度不同,其地址要跟着改变,当数据宽度为时,地址不变,数据宽度为时。地址要左移数据宽度为时,地址要左移这种方法可以在其他上实现,只需要改变文件以及空间地址就可以了。
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基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究
对云计算任务调度进行了研究,针对用户满意度和云提供商利益需求,提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。首先根据云环境特点对虚拟机资源进行分类,同时引入任务‐资源满意度距离、资源综合性能概念;然后对粒子群初始粒子操作进行优化,来提高粒子质量;最后为克服粒子易陷入局部最优解问题,加入遗传算法(GA)的交叉、变异操作,扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明,该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间,是云平台下一种有效的任务调度策略。Computer engineering and applications[0,1]Ka By+M=85,7,4,7,41 aya+B+rBr0.10.20.7(9,1,25,7)(9,25,5,7)=(1,0,0,1,1)3 a oB∑01(1,0,1,1)④0.9(1,1,0,1)=(1xx,1)010.109(3,2,1,5,4)∞(1,0,1,1,1)=(3x,15,4)GA3.2Computer engineering and applications0.36Cloudsim 3.0CloudsimDatacenter Brokerbind cloudlettovm=0.82bind CloudlettovmMyclipse100PSOGAPSOGAK=844%Cloud[1000040000rand([150,200rand()]预处理任务及資、「5001000rand(]源,并更新虚拟机计算任务-资谅满总度距离[60100rand()ndo初始负载从可用资源随机生|根据得致的任务最PSOGA成S3/4个子佳虚拟机类型生成S/4个粒子PSOPSOGAGA初始化S个粒了的还200度,并设置最大迭代次数L和 fitness=tPSOGA很据車新定义的粒了探作,计算 fitness值,并更新pb利gb根据规则选择粒了进亻[15交叉变异探作,并计算fitness值,更新忡群(12)达到最大次效LL=L+1fitness阈值结太,得到最优解(13)M=200300200200LPSOs Lo n PsoGAPSOGAPSOGAGAComputer engineering and applications80070600s■PSO400AGA300■ PSOGA200PSOGAPSO GA100PSO GA0第一批第二批第三批PSOGAPSO GAPAOGAPSOGA2.5PSOPSOGAA0.5PSOGA第一北第二批第批PSOGAPSO GA5400190r170015001301100西GAn□1sGAGA了0050o笫一批第二批第二批43.532.5NGA□05第一枇第二批第三批Computer engineering and applications基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究万F据WANFANG DATA文献链接作者王菠,张晓磊作者单位:重庆人学计算机学院,重庆400044刊名:计算机工程与应用英文刊名:Com uter Engineering ar d Appl ications年,卷(期)2013Axfe:http://d.wanfangdata.concn/periodiCalpre8fb5c222-8042-4959-ba95-2a3a31f59b2e.aspx
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