我希望为我管理的某些嵌入式系统生成唯一ID。这些系统运行的是WindowsEmbedded7Standard和.NET4.0。ID必须:相对独特——每个嵌入式系统都在相同的主板、驱动器等上运行，我不会有冲突。坚持重新安装——这些计算机会定期使用我们软件的新版本进行重新镜像。不能依赖磁盘序列号——我们使用的不是真正的磁盘，而是带有CF转SATA适配器的CF卡，并且CF卡偶尔会被换掉。此外，我的机器中有多个NIC，因此只有有人能告诉我如何识别板载NIC和USB设备时，依赖板载NICMAC地址才有效。经过进一步研究，这似乎在托管代码的范围内是不可能的。完成此任务的最佳方法是什么？
一、设计步骤1.处理器设计的基本规范：指令包括处理器需要具有那些功能，需要注意的是处理器的功能是由指令唯一确定。2.处理器设计方案（包括数据通路和控制器）数据通路：指令执行过程中，数据所经过的路径，包括路径中的部件。它是指令的执行部件。控制器：对指令进行编码，生成指令对应的控制信号，控制数据通路的动作。并且能对执行部件发出控制信号。是指令的控制部件。二、常见类型指令的数据通路每种指令的介绍可以参考我上一篇博客关于RISC-V指令集介绍这里的数据通路包括：R型，I型，S型，B型，J型指令1.R型数据通路首先了解个个部件：PC：程序计数器，单周期就是就是每个周期执行一条指令，每条指令执行完PC+4
在Windows下，我的应用程序使用QueryPerformanceCounter(和QueryPerformanceFrequency)来执行“高分辨率”时间戳。自Windows10以来(目前仅在Inteli7处理器上进行了测试)，我们观察到QueryPerformanceCounter返回值的不稳定行为。有时，调用返回的值会跳得很远，然后又回到它以前的值。感觉好像线程已经从一个核心移动到另一个核心，并且在一段时间内返回了不同的计数器值(没有证据，只是一种直觉)。这在XP或7下从未观察到(没有有关Vista、8或8.1的数据)。一个“简单”的解决方法是使用BCDEdit启用UsePl
我是ARM世界的新手。我需要能够编写C代码、编译它，然后下载到ARM仿真器中并执行。我需要使用GCC4.1.2编译器来编译C代码。谁能为我指明以下问题的正确方向？使用什么工具链？使用什么模拟器？是否有关于设置工具链的教程或指南？ 最佳答案 自己构建一个gcc交叉编译器非常简单。gcc库和C库和其他东西没那么多，嵌入式库等等有点难。取决于您想要获得的嵌入程度。我对gcclib或c库用处不大，所以自己动手做对我来说非常有用。做了很多年，也许这是一个时代的事情，我现在只是去获取代码源工具。精简版效果很好。yagarto、devkitarm
KipIrvine的书有多相关AssemblyLanguageforx86Processors是针对Linux操作系统？换句话说，这是一本关于x86的书，与在Linux上学习x86真的有很大区别吗？无论如何，操作系统肯定只是ASM之上的抽象层？我在想是否要买这本书，但我对以Linux为中心的编程更感兴趣。 最佳答案 根据我在Amazon上收集到的评论，这是一本非常适合Windows的书。关于您的问题“操作系统肯定只是ASM之上的抽象层吗？”-实际情况并非如此。汇编语言编程就像用任何其他语言编程一样——如果您想做任何有用的事情，就
在我的Windows笔记本电脑上使用Python中的平台模块，我得到以下输出importplatformplatform.processor()'Intel64Family6Model58Stepping9,GenuineIntel'但是，如果我查看Windows系统信息，系统会告诉我我的处理器是1.70Ghz的IntelCorei5-3317UCPU。如何让Python以这种格式返回处理器信息？ 最佳答案 通过一些com接口(interface)pywin32你可以:defget_cpu_type():fromwin32com.c
我有一个同时执行两个线程的小型测试应用程序。一个递增staticlong_value，另一个递减它。我已通过ProcessThread.ProcessorAffinity确保线程与不同的物理(无HT)内核相关联以强制处理器内部通信，并且我已确保它们在执行时间上重叠很长一段时间。当然，以下不会导致零:for(longi=0;i因此，合乎逻辑的结论是:for(longi=0;i这当然会导致零。但是，以下也会导致零:for(longi=0;i当然，lock语句确保读取和写入不会重新排序，因为它采用了全栅栏。但是，我找不到有关处理器高速缓存同步的任何信息。如果没有任何缓存同步，我想我应该在两个
我正在使用并行linq，我正在尝试使用如下基本代码同时下载许多url:intthreads=10;Dictionaryresults=urls.AsParallel(threads).ToDictionary(url=>url,url=>GetPage(url);由于下载网页受网络限制而不是CPU限制，因此使用比我的处理器/内核数量更多的线程是非常有益的，因为每个线程的大部分时间都花在等待网络catch。然而，根据在我的双核机器上运行threads=2与threads=10具有相同性能的事实判断，我认为发送到AsParallel的线程数受限于核心数。有什么方法可以覆盖这种行为吗？是否有
我们遇到了性能问题，一个潜在的罪魁祸首是集中使用volatile单例。具体代码形式为classfoo{staticvolatileinstance;staticobjectl=newobject();publicstaticfooInstance{if(instance==null)lock(l){if(instance==null)instance=newfoo();}returnfoo();}}这是在一个8路盒子上运行的，我们看到上下文切换到每秒500,000次。典型的系统资源很好——25%的cpu利用率、25%的内存利用率、低IO、无分页等。使用volatile字段会导致内存屏障
伙计们，我从事高速软件编程已经20多年了，几乎了解书中的每一个技巧，从微平台制作合作、分析、用户模式多任务处理、尾递归，你可以用它来命名非常高性能的东西Linux、Windows等。问题是，当CPU密集型工作的多个线程暴露给多核处理器时，我发现自己对发生的事情感到困惑。线程之间(在不同内核上)共享数据的各种方式的微基准测试的性能结果似乎不符合逻辑。很明显，内核之间存在一些“隐藏的交互”，这在我自己的编程代码中并不明显。我听说过L1缓存和其他问题，但这些对我来说是不透明的。问题是:我在哪里可以学到这些东西？我正在寻找一本关于多核处理器如何工作、如何编程以利用其内存缓存或其他硬件架构而不是
