嵌入式计算
一种计算嵌入式应用软件时间和空间开销的方法
一种计算嵌入式应用软件时间和空间开销的方法 孙远1，刘伟2，朱毅明2 1华北计算机系统工程研究所，北京 (100083) 2北京广利核系统工程有限公司，北京 (100085) E-mail：ivygggo@https://www.360docs.net/doc/11461313.html, 摘要：在某些嵌入式应用领域，需要事先估计程序在嵌入式控制器上运行的时空开销，避免实际应用时由于软件溢出或软件的时间开销超出限制需要高成本的重工、返工。本文尝试基于代码静态分析和统计方法，计算程序运行占用的时间和空间开销。 关键词：嵌入式系统；时间开销；空间开销；代码静态分析 中图分类号：TP302.7 1.概述 在医疗、交通、航空、航天等关键嵌入式应用领域，出于法规[1]、安全[2]和有效性等方面的考虑，需要预测软件运行时的性能。这其中，一方面是软件功能性的验证，并评估软件运行是否超出需求所规定的时间限制；另一方面，嵌入式系统的硬件规模对软件运行的空间也提出了限制。 软件性能评估可以通过动态分析或静态分析实施。动态分析可以在目标系统环境上运行软件得到最接近于实际性能的结果。但是，因为软件先于硬件完成、硬件环境的搭建成本等因素，无法提供软件的实际运行环境。这时，对软件做静态分析成为评估软件性能的唯一途径。 词法分析、语法分析等成熟的编译器前端技术[3]使得代码静态分析已在信息安全[4]和代码查错[5]上广泛使用，也是本文得以展开的基础。 2.嵌入式软件性能特征和分析方法 PC上的应用软件，源码可以有数百万行，大小可以从几KB到数百MB不等，程序响应的时间可以在百毫秒级，运行在操作系统的虚拟内存中，借助操作系统换入和换出内存页面，通常不会出现内存耗尽。对某公司实时嵌入式应用的考察显示该应用无操作系统，源代码量近万行，编译后几百KB，硬件可用内存近1MB，无外存交换，要求响应时间为几毫秒。关键应用的嵌入式软件还受应用行业法规、安全等需求限制，限制使用编程技巧，回避编程语言的固有缺陷，只使用编程语言的部分子集。故嵌入式应用软件与PC软件有很大差异。 关键嵌入式应用软件的时间限制主要在响应时间和运行周期。软件通过中断、轮询等各种方式保证各任务及时得到响应。而响应和响应后的快速处理则取决于程序的执行时间。空间限制主要在全局占用空间，堆分配开销和函数栈开销。 基于现有成熟的词法分析、语法分析等成熟的编译器前端技术，通过静态分析代码，识别函数调用，判定函数执行的先后序列，构造程序运行时函数的调用分析树，可以统计函数的栈大小、堆大小和CPU占用周期，评估函数的时间和空间开销。 3.静态分析方法 3.1构造函数调用树 获得程序执行的先后序列的根本在构造函数调用树。方法是扫描源文件中函数体，通
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
基于STC89C52的简易计算器设计..
福建电力职业技术学院课程设计课程名称：《智能仪器》 题目：基于STC89C52的简易计算器设计 专业班次： 姓名： 学号： 指导教师： 学期：2011-2012学年第2学期 日期：2012.2
目录 目录 1.引言 (1) 1.1 设计意义 (1) 1.2 设计任务和主要内容 (1) 2. 硬件设计 (2) 2.1 系统框图 (2) 2.2 最小系统 (2) 2.3 矩阵键盘 (3) 2.4 LCD1602 (4) 3. 软件设计 (5) 3.1矩阵键盘扫描原理 (5) 3.2 LCD1602的软件设计 (6) 3.3 主程序设计 (8) 3.4 源程序 (9) 3.5 调试结果 (9) 4. 设计小结 (9) 参考文献 (10) 附录 (10)
1.引言 随着社会的发展，人们生活水平的提高，单片机的应用越来越贴近生活了，人们常用单片机来实现一些简单的电子设计。计算器在人们的日常生活中是不可或缺的电子产品之一，目前市场上的计算器基本可以满足我们的日常需求，但它还在发展之中，我们要继续研究出更加强大的计算器。基于这样的理念，本设计采用单片机来设计简易计算器。本设计是以STC89C52为单片机，LCD为显示器设计的简易计算器，所设计的计算器将完成两位数的加、减、乘、除等功能。1.1 设计意义 通过本次课程设计,进一步掌握单片机知识，知道AT89S52单片机的原理、编程和各种功能的应用,了解简易计算器的工作原理，初步掌握计算器的硬软件设计、编写、调试和仿真，充分提高动手能力和排除故障的能力，同时通过课程设计加深我们对单片机的认识和兴趣，发挥我们的创新能力和动手能力。 1.2 设计任务和主要内容 本设计要制作的就是单片机于生活中最为常见的一种应用——简易计算器，以STC89C52单片机作为核心来进行的数字计算器模拟系统设计，可以完成计算器的键盘输入，进行加、减、乘、除两位数范围内的基本四则运算，并在LCD 上显示相应的结果。设计电路采用AT89C51单片机为主要控制电路，显示采用LCD静态显示，软件方面使用C语言编程，并用PROTUES仿真。 ①查阅相关文献资料，了解简易计算器程序的原理，能够运用C 语言进行简易计算器的设计与制作。 ②设计基于C 语言的计算器的控制系统硬件部分，画出控制系统硬件框图，设计简易计算器的控制系统的软件部分，首先根据简易计算器所需的具体功能设计好程序流程图，包括控制流程图、控制时序图、梯形图程序设计；根据设计的程序流程图写出代码，并进行代码编译的调试。 ③把设计好的软件代码烧入硬件中，然后进行总体调试，直至原先预定要实现的功能完全实现为止。 ④设计出系统方框图、单元图、原理总图；画出控制程序流程图，以及编写完整的程序
用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤
用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用
简易计算器系统设计
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目录 一、摘要 (3) 二、原理与总体方案 (3) 三、硬件设计 (6) 四、调试 (10) 五、测试与分析 (12) 六、心得体会 (14) 七、参考文献 (15) 八、附录 (15) 一、摘要 计算器一般是指“电子计算器”，是能进行数学运算的手持机器，拥有集成电路芯片。对于嵌入式系统，以其占用资源少、专用性强，在汽车电子、航空和工控领域得到了广泛地应用。本设计就是先通过C语言进行相应程序的编写然后在ADS中进行运行最后导入PROTUES进行仿真。最后利用ARM中的LPC2106芯片来控制液晶显示器和4X4矩阵式键盘，从而实现简单的加、减、乘、除等四则运算功能。 二、原理与总体方案 主程序在初始化后调用键盘程序，再判断返回的值。若为数字0—9，则根
据按键的次数进行保存和显示处理。若为功能键，则先判断上次的功能键，根据代号执行不同功能，并将按键次数清零。 程序中键盘部分使用行列式扫描原理，若无键按下则调用动态显示程序，并继续检测键盘；若有键按下则得其键值，并通过查表转换为数字0—9和功能键与清零键的代号。最后将计算结果拆分成个、十、百位，再返回主程序继续检测键盘并显示；若为清零键，则返回主程序的最开始。 电路设计与原理：通过LPC2106芯片进行相应的设置来控制LCD显示器。而通过对键盘上的值进行扫描，把相应的键值通过MM74C922芯片进行运算从而让ARM芯片接收。 2.1 系统整体流程图 2.2 程序运行流程图
嵌入式实验cortex-M3计算器
《嵌入式系统及应用》 实验报告 （2014— 2015学年第一学期） 题目：简易科学计算器 班级：电子科学与技术(1)班 姓名： 学号： 指导教师： 2015 年 1 月10 日
目录 1.设计内容 (3) 2重点要解决的问题及创新性； (3) 3.概要设计 3.1中断控制部分 (3) 3.2显示函数编写 (4) 3.3运算符函数编写 (6) 4.详细设计 (9) 4.1驱动程序头文件 (9) 4.2显示界面编写调试 (10) 4.3控件程序 (21) 4.3.1数字按钮对应函数 (21) 4.3.2运算符号对应函数 (26) 5.实验、调试及测试结果与分析。………………………………………31. 6.用户使用说明 (31) 7.结论 (32) 8.参考文献 (32)
一、设计内容: 本次设计主要以LM3S9B92开发板作为主要的开发平台，首先在这里对开发板的结构，和最重要的Cortex-M3微处理器，以及搭载的触摸屏液晶显示模块。设计一个简易计算器，能够实现以触摸界面的形式给出简易计算器的操作界面，能实现简单的加、减、乘、除操作，并且将运算步骤都呈现在显示屏上。 二、重点要解决的问题及创新性： 重点：1.设计计算器界面，将计算机控件布局到开发板上。 2.添加计算器控件的相应代码，使得计算器能够实现加减乘除基本功能。 3. 创新性：1.界面的创新 2.计算器实现的运算过程显示在结果输入框内，使得能够记录运算过程。 三、概要设计（说明设计系统的组成及主要实现方法，并采用流程图等图形方式形象化说 明）； 软件设计基本包括了以下三个部分的内容：中断控制部分、显示部分和运算部分 3.1中断控制部分 中断控制功能的实现是在驱动程序当中，因为是与硬件功能连接十分紧密的一个能实现。但在实际应用中又与操作紧密相关，是软件设计中十分重要的部分。 其根本编程原理是由Cortex-M3提供了一套中断控制器所提供的API。中断控制器API 提供了一组函数，用来处理嵌套向量中断控制器（NVIC）。这些函数执行以下功能：使能和禁止中断、注册中断处理程序和设置中断的优先级。 同时在驱动文件中，重写了一些关于中断控制的函数。在操作中，对触屏操作时，会产生一个软件中断，然后对所进行操作后，例如触摸屏的触点X,Y值进行锁存。然后对锁存的数据进行读取，通过LCD显示相关的API函数，将得到的数值进行转化成对应函数操作，或显示，或运算等等。最后将相关操作的结果，反映到LCD显示屏。其流程图如图4.1所示。
一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向
欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。
三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。
高性能计算云平台解决方案
高性能计算云平台 解决方案
目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)
1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供
嵌入式--计算器--实验报告
计算器设计实验报告 一、实验设计主要分工 04009320 文斌：算法设计，LCD显示。 04** 张希：界面（按钮控件）设计，文件内容读取。 共同调试、完善设计。 二、程序设计实现功能效果 （1）支持整数、小数基本加减乘除运算； （2）有优先级的判别计算。优先级由高到低一次为括号运算、乘除运算、加减运算。（3）支持键盘输入和触摸屏输入； （4）能读取指定目录下文本内容（内容为计算表达式）并计算得出结果，将内容和结果显示在LCD上。 程序任务开始后，等待键盘或触摸屏的输入。输入键有0~9数字键、+-*/（）运算符、del退格键、clear清屏键、read读指定目录文本内容并计算键、enter'='键、‘.’小数点键。 每当有字符输入时，触摸屏相应键显示“AAA”，100ms后恢复原相应按键符号，同时LCD 屏幕上显示相应字符。当输入'del'键时，屏幕显示去掉最后一位字符。当输入'='号后，得出计算结果，结果显示于表达式的下一行。若是除零错误，则结果显示为“/0ERROR!”。若有非法字符（触摸点不能识别为设计按键符则视为非法字符），则结果输出为“Syntax Error!!”。若表达式有运算符连续输入，则忽略前面的运算符，只取最后一位运算符计算，正常显示数字结果。当输入'clear'键时，情况显示区域。当输入'read'键时，从指定目录文本文件中读取表达式并计算。将表达式内容和计算结果显示在LCD上。 三、程序算法实现 1、计算算法 首先将输入的0~9数字、+-*/（）运算符的内容存储于一个全局变量cal[number]中， 表达为中缀表达式。用void str2repol（）函数，将输入字符串cal[number]转换成逆波 兰表达式并存于全局数组char repol[maxs]中。str2repol（）函数中缀表达式转成逆波兰 后缀表达式算法如下： (1)首先构造一个运算符栈stack[maxs]，此运算符在栈内遵循越往栈顶优先级越高的 原则。
高性能计算实验大作业
大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;
3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，
嵌入式系统之基于QT的简单计算器
嵌入式系统之基于Q T的 简单计算器 The pony was revised in January 2021
嵌入式系统课程设计报告 题目：基于QT的简单计算器 专业：计算机科学与技术 班级： 姓名： 学号： 指导老师: 日期：2012-12-26 第一章前言 设计背景 计算器（calculator；counter）一般是指“电子计算器”，计算器是能进行数学运算的手持机器，拥有集成电路芯片，其结构简单，比现代电脑结构简单得多，可以说是第一代的电子计算机（电脑）。计算器这一小小的程序机器实际上是从计算机中割裂出来的衍生品，虽然功能较单一，但因其操作模式的方便快捷和价格的低廉，携带方便等特点，已经被广泛应用于工程、学习、商业贸易等日常生活中，极大的方便了人们对于数字的整合运算，成为人们生活和办公中的必备品之一，深得使用者的青睐。
设计目的 本程序是基于linux下的嵌入式开发，所用软件为QT Creator,程序虽然简单，但是通过本程序的设计，可以进一步了解嵌入式系统开发工具以及熟悉linux环境下的常用命令，为以后进入嵌入式领域打下一定的基础。 通过该计算器程序软件的设计，培养独立思考、综合运用所学有关相应知识的能力，更好地巩固《C++程序语言设计》和《高级程序设计》课程学习的内容，掌握工程软件设计的基本方法，强化上机动手编程能力，体验理论与实践相结合的过程。 第二章功能需求分析 功能描述 本次设计的计算器在功能上大致与Windows系统自带的计算器程序相似，对于所设计的科学计算器，其功能大致为可以进行加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、简单算术计算。由于接触QT时间还不太久，所以目前只能简单地实现这些功能，相信随着以后逐步的了解，本程序将实现更多的功能。 第三章开发工具简介 QT简介 由于本次设计的小程序是用QT Creator所设计的，所以我觉得有必要先介绍下QT 开发工具的背景。
嵌入式系统之基于QT的简单计算器
嵌入式系统课程设计报告 题目：基于QT的简单计算器 专业：计算机科学与技术 班级： 姓名： 学号： 指导老师: 日期：2012-12-26 第一章前言 设计背景 计算器（calculator；counter）一般是指“电子计算器”，计算器是能进行数学运算的手持机器，拥有集成电路芯片，其结构简单，比现代电脑结构简单得多，可以说是第一代的电子计算机（电脑）。计算器这一小小的程序机器实际上是从计算机中割裂出来的衍生品，虽然功能较单一，但因其操作模式的方便快捷和价格的低廉，携带方便等特点，已经被广泛应用于工程、学习、商业贸易等日常生活中，极大的方便了人们对于数字的整合运算，成为人们生活和办公中的必备品之一，深得使用者的青睐。 设计目的 本程序是基于linux下的嵌入式开发，所用软件为QT Creator,程序虽然简单，但是通过本程序的设计，可以进一步了解嵌入式系统开发工具以及熟悉linux环境下的常用命令，为以后进入嵌入式领域打下一定的基础。 通过该计算器程序软件的设计，培养独立思考、综合运用所学有关相应知识的能力，更好地巩固《C++程序语言设计》和《高级程序设计》课程学习的内容，掌握工程软件设计的基本方法，强化上机动手编程能力，体验理论与实践相结合的过程。
第二章功能需求分析 功能描述 本次设计的计算器在功能上大致与Windows系统自带的计算器程序相似，对于所设计的科学计算器，其功能大致为可以进行加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、简单算术计算。由于接触QT时间还不太久，所以目前只能简单地实现这些功能，相信随着以后逐步的了解，本程序将实现更多的功能。 第三章开发工具简介 QT简介 由于本次设计的小程序是用QT Creator所设计的，所以我觉得有必要先介绍下QT开发工具的背景。 Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程式，也可用于开发非GUI程式，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象语言，易于扩展，并且允许组件编程。 QT所具有的优势是：优良的跨平台特性，Qt支持下列操作系统: Microsoft Windows 95/98，Microsoft Windows NT，Linux，Solaris，SunOS，HP-UX，Digital UNIX (OSF/1，Tru64)，Irix，FreeBSD，BSD/OS，SCO，AIX，OS390，QNX 等等。 面向对象：Qt 的良好封装机制使得Qt 的模块化程度非常高，可重用性较好，对于用户开发来说是非常方便的。Qt 提供了一种称为signals/slots 的安全类型来替代callback，这使得各个元件之间的协同工作变得十分简单。 丰富的API：Qt 包括多达250 个以上的C++ 类，还提供基于模板的collections，serialization，file，I/O device，directory management，date/time 类。甚至还包括正则表达式的处理功能。支持2D/3D 图形渲染，支持OpenGL大量的开发文档。 第四章详细设计过程 开发环境的搭建 本次所用系统环境为Ubuntu LTS，内核为Ubuntu搭建QT环境大致过程为： 1．安装g++，ubuntu默认是不带g++的，如果不安装的话，后面是无法进行桌面版的qt应用程序进行编译的，在终端中执行以下命令： sudo apt-get install g++ 2. Qt桌面版的安装 3．安装arm-linux-gcc （配置环境变量gedit /.bashrc 添加路径 export PATH=$PATH:/opt/FriendlyARM/toolschain/） 使配置文件立即生效：source /.bashrc或者注销logout 最好重启
云计算中的HPC高性能计算
1．背景： 云计算的优势 共享的计算设备 多租户的使用模型 可高度适配的资源分配 按需定制的HPC环境开始流行 2.挑战 虚拟化的开销 CPU, 内存, 驱动等 通信网络的区别 万兆以太网vs. Infiniband 并行IO的配置选项 设备, 文件系统和IO库的选择 3．CCI: Amazon的HPC解决方案 4. 虚拟化对HPC的影响 虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别 虚拟机并没有引入很大的开销 对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果 5. 性能评价——结论 本地集群在通信上有巨大优势 对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似 究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比 6. I/O系统的可配置性：背景 I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈 应用程序的读写密集和并发度差别较大 传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统 一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移 云计算平台可以带来I/O系统的高可配性 完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能
弹性的资源申请和方便的部署方式 可选多种存储资源进行搭配 I/O系统的可配置性在于 可以在虚拟集群上选择不同的文件系统 可以利用多种底层存储设备进行组合 可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战 最优配置需要根据不同应用程序进行选择 需要平衡性能和总成本 7. I/O系统的可配置性：文件系统 网络文件系统（NFS） 使用简单，只有POSIX系统调用接口 对I/O需求较低的应用程序已经足够 存在单点瓶颈，扩展性差 并行文件系统（如PVFS） MPI-IO接口，对并行读写支持良好 可以使用更多的IO节点，扩展性好 8. I/O系统的可配置性：存储设备、 单实例临时存储设备（Ephemeral） 块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储 弹性块设备(EBS) 每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载 持久化，生命期与虚拟机实例无关 云端数据库存储服务(S3) 键值存储，面向数据库和互联网应用 9. I/O系统的可配置性：文件系统参数 10. I/O系统的可配置性：结论 针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要 不同HPC应用对I/O的需求不一样 性能和价格需要折中 I/O配置的挑战
基于嵌入式linux计算器的实现
沈阳航空航天大学 课程设计报告 课程设计名称：嵌入式系统综合课程设计 课程设计题目：基于嵌入式linux计算器的实现 院（系）： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 完成日期：
沈阳航空航天大学课程设计报告 目录 第1章系统分析 (1) 1.1需求分析 (1) 1.2硬件分析 (1) 1.2.1 实验环境 (1) 1.3软件分析 (2) 1.3.1 操作系统简介 (2) 1.3.2 开发技术简介 (2) 第2章系统设计 (4) 2.1操作系统移植 (4) 2.2系统模块设计 (4) 2.3函数设计 (4) 2.4关键流程 (5) 2.4.1 系统主流程 (5) 2.4.2 功能按键流程图 (5) 第3章QT程序移植 (7) 3.1建立交叉编译环境 (7) 3.2Q T源文件的编译 (8) 3.3Q T应用的移植 (8) 第4章系统调试及运行 (9) 4.1调试分析 (9) 4.2结果分析 (10) 参考文献 (11) 附录 (12)
第1章系统分析 1.1 需求分析 课程设计内容和要求： 设计一个简单的计算器，能够进行加、减、乘、除等数学操作。 （1）利用嵌入式linux和Qt，在ARM9上实现。 （2）界面尽可能友好、美观。 这是一个简单的计算器软件，功能为加、减、乘、除等，在嵌入式设备上实现，使用方便，性能可靠，基于ARM内核的微处理器在市场上绝对处于领导地位，因此该类项目拥有庞大的市场。 1.2 硬件分析 将编写好的程序Makefile后，通过Vivi烧入到博创UP-Star2410开发板上，开机运行即可。 1.2.1 实验环境 实验环境是：win7下安装虚拟机，在虚拟机上安装linux（ubuntu11.10）开发板是：博创UP-Star6410，开发板。 软件资源： （1）内核版本linux 2.6.21 （2）BootLoader：U-boot （3）文件系统：Cramfs+Yaffs2 硬件资源： （1）基于ARM1176JZF-S内核的SAMSUNG S3C6410处理器 （2）系统工作频率为533/667MHz （3）256MB Nand Flash、8MB NorFlash （4）256MB Mobile DDR RAM
大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究
大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究 隨着大数据时代的来临，大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业，其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度，因此，文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。 标签：大数据环境：高性能计算模型：关键技术 大数据时代已经来临，大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件捕捉和处理的数据集合，需要新型处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率以及多样化的信息资产。大数据具有5V的特点，分别是V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。 1 大数据环境下高性能计算模型 1.1 数据活化理论 数据活化理论方面的研究实际上最早起始于上个世纪初叶，现如今，随着全球信息科学和计算机科学的持续高速发展，数据活化理论已经成为了大数据环境下高性能计算模型中被广泛应用并投入使用的理论。尤其在随着全球现代化的高速发展的趋势，数据活化理论在大数据环境下高性能计算模型中日益显示出其重要的地位，虽然现如今，在全球经济高速发展的背景下，各种各样的基于大数据环境下的高性能计算模型理论层出不穷，例如：走鹃——RoadRuner存储系统理论、蓝色基因Blue Gene/L存储系统、元数据管理理论、分布式多级缓存管理理论、分布式数据布局理论等，但数据活化理论的地位却依旧无法撼动[1]。 1.2 数据多态组织索引 在大数据环境下高性能计算模型中，数据多态组织索引是目前最常用的一种索引技术，数据多态组织索引实际上就是基于一种离散目标的索引方式，主要针对的是目标区域内的某一个特定的点集进行搜索，也正是由于数据多态组织索引覆盖的搜索区域和范围非常的广，所以在数据多态组织索引就具有了网络能耗大且关注点不突出的缺点。但在大数据环境下高性能计算模型中数据多态组织索引由于可以针对一定区域内的移动的目标进行索引，因而具有了其他索引技术所不具备的优势，在一定范围内目标被搜索到的概率就会有相对的提高。同时，由于数据多态组织索引对于大数据环境中的数据质量、网络的连通性、能量的有效性、网络的容错性、算法的复杂度、算法的精确度、动态性和兼容性、网络的可扩展性、执行的复杂程度等各个方面的要求都较低，因而也就成为了大数据环境下高性能计算模型中最实用和方便的一种方式[2]。 1.3 数据处理
嵌入式实验之多功能计算器的实现
/**************************************************************************** ** ** Copyright (C) 2009 Nokia Corporation and/or its subsidiary(-ies). ** All rights reserved. ** Contact: Nokia Corporation (qt-info@https://www.360docs.net/doc/11461313.html,) ** ** This file is part of the examples of the Qt Toolkit. ** ** $QT_BEGIN_LICENSE:LGPL$ ** Commercial Usage ** Licensees holding valid Qt Commercial licenses may use this file in ** accordance with the Qt Commercial License Agreement provided with the ** Software or, alternatively, in accordance with the terms contained in ** a written agreement between you and Nokia. ** ** GNU Lesser General Public License Usage ** Alternatively, this file may be used under the terms of the GNU Lesser ** General Public License version 2.1 as published by the Free Software ** Foundation and appearing in the file LICENSE.LGPL included in the ** packaging of this file. Please review the following information to ** ensure the GNU Lesser General Public License version 2.1 requirements ** will be met: https://www.360docs.net/doc/11461313.html,/licenses/old-licenses/lgpl-2.1.html. ** ** In addition, as a special exception, Nokia gives you certain additional ** rights. These rights are described in the Nokia Qt LGPL Exception ** version 1.1, included in the file LGPL_EXCEPTION.txt in this package. ** ** GNU General Public License Usage ** Alternatively, this file may be used under the terms of the GNU ** General Public License version 3.0 as published by the Free Software ** Foundation and appearing in the file LICENSE.GPL included in the ** packaging of this file. Please review the following information to ** ensure the GNU General Public License version 3.0 requirements will be ** met: https://www.360docs.net/doc/11461313.html,/copyleft/gpl.html. ** ** If you have questions regarding the use of this file, please contact ** Nokia at qt-info@https://www.360docs.net/doc/11461313.html,. ** $QT_END_LICENSE$ ** ****************************************************************************/ #include
大数据处理分析的六大最好工具Word版
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。