⑴ android驱动开发好了,怎么调试
本文用《Android深度探索(卷1):HAL与驱动开发》的随书源代码为例详细说明如何配置Android驱动开发和测试环境,并且如何使用源代码中的build.sh脚本文件在各种平台(Ubuntu linux、Android模拟器和S3C6410开发板)上编译、安装和测试Linux驱动。建议读者使用Ubuntu Linux12.04或更高版本实验本文的方法。最好用root账号登录Linux。
一、安装交叉编译器
如果只是在Ubuntu Linux上测试Linux驱动就不需要安装交叉编译器了,但要在Android模拟器或S3C6410开发板上进行测试,就必须安装交叉编译器。
首先下载交叉编译器(分卷压缩)
下载后解压,会发现有两个tgz文件,可以将这两个文件放到/root/compilers目录中,在Linux终端进入该目录,执行如下命令安装交叉编译器。
[plain] view plain
# tar zxvf arm-linux-gcc-4.3.2.tgz -C /
# tar jxvf arm-none-linux-gnueabi-arm-2008q3-72-for-linux.tar.bz2 -C /
二、编译和测试Linux内核
这里的Linux内核有两个,一个是goldfish,也就是Android模拟器使用的Linux内核、另外一个是S3C6410开发板使用的Linux内核(Linux2.6.36)。读者首先要下载这两个Linux内核。
Android模拟器用的Linux内核源代码(分卷压缩)
用于S3C6410开发板的Linux内核源代码(分卷压缩)
分卷1
分卷2
由于随书代码中的word_count驱动已经在goldfish和linux2.6.36中分别建立了符号链接,以便在编译linux内核时同时也会编译word_count驱动,所以linux内核与源代码目录应与作者机器上的目录相同。也就是两个linux内核目录与源代码目录如下:
linux内核目录
/root/kernel/goldfish
/root/kernel/linux_kernel_2.6.36
源代码目录
/root/drivers
注意/root/drivers目录下就直接是每一章的源代码了,例如/root/drivers/ch06、/root/drivers/ch07
现在需要将/usr/local/arm/arm-none-linux-gnueabi/bin路径加到Linux的PATH环境变量中(不会加的上网查,这是Linux的基本功)
最后进入/root/compilers/goldfish目录,执行make命令编译linux内核,如果完全编译,大概20分钟左右。编译完成后,会在/root/kernel/goldfish/arch/arm/boot目录中生成一个zImage文件,代码1.7MB,这就是用于Android模拟器的Linux内核文件。
三、编译Linux驱动
现在来编译随书光盘的驱动程序,这里以word_count驱动为例。在Linux终端进入/root/drivers/ch06/word_count目录。先别忙着编译。首先要设置打开/root/drivers/common.sh文件,修改第一行UBUNTU_KERNEL_PATH变量值为自己机器上安装的Ubuntu Linux内核路径,只要执行“ls /usr/src”命令即可查看当前机器可用的linux内核。如可以设置下面的路径。
UBUNTU_KERNEL_PATH=/usr/src/linux-headers-3.2.0-23-generic
剩下的两个(S3C6410_KERNEL_PATH和/root/kernel/goldfish)只要按着前面的路径解压Linux内核源代码,就不用设置了。
在word_count目录中执行“source build.sh”命令,会允许选择在哪个平台上编译驱动,直接按回车会在Ubuntu Linux上编译。如果编译成功,会发现当前目录多一个word_count.ko文件(驱动文件)。
现在来编译S3C6410上运行的word_count驱动。先别忙,在编译之前,需要Android中的adb命令。因为build.sh足够只能,在编译完后,如果有多个Android设备连接到PC,会允许用户选择上传到哪个设备装载,这里需要选择S3C6410开发板,然后会直接上传到开发板上,如图1所示。
可以直接使用adb shell命令进入开发板,也可以使用/root/drivers/shell.sh脚本完成同样的工作,只是后者如果有多个android设备,会允许用选择,而不是输入相应的设备ID。使操作更方便。在/root/drivers目录中提供了很多这样的脚本(shell.sh、push.sh、pull.sh等),这些脚本都会允许用户选择操作的Android设备。
我们通常使用Android SDK中的adb命令,到官方网站下载装载linux版本的Android SDK,然后将<AndroidSDK根目录> /platform-tools加到PATH环境变量中。
现在再次执行“source build.sh”命令,选择第2项(S3C6410开发板),如果系统没找到开发板,需要将USB线拔下重插一下。然后就可以进入开发板的终端,输入lsmod命令查看驱动的安装情况了。
如果在模拟器上测试,选第3项。具体测试的方法请参见书中相应的章节。
四、测试Linux驱动
测试word_count驱动的方法很多,通过命令行测试的方法请参见书中相应的章节,在word_count目录中有一个test_word_count程序,通过执行如下的命令可以测试word_count驱动,编译test_word_count.c程序的方法书中已详细描述。
test_word_count “abc bb cc”
上面的命令会输出单词数为3。
如果要编译Android HAL,需要Android源代码。购买S3C6410开发板时商家通常会带一些光盘,里面有用于开发板的Android源代码,如果商家没给光盘,别忘了要哦!
⑵ 《自然》评选改变科学的10个计算机代码项目
从Fortran到arXiv.org,这些计算机编码和平台让生物学、气候科学和物理学等学科的发展达到了真正“日新月异”的速度。
2019年,事件视界望远镜团队让世界首次看到了黑洞的样子。不过,研究人员公布的这张发光环形物体的图像并不是传统的图片,而是经过计算获得的。利用位于美国、墨西哥、智利、西班牙和南极地区的射电望远镜所得到的数据,研究人员进行了数学转换,最终合成了这张标志性的图片。研究团队还发布了实现这一壮举所用的编程代码,并撰文记录这一发现,其他研究者也可以在此基础上进一步加以分析。
这种模式正变得越来越普遍。从天文学到动物学,在现代每一项重大科学发现的背后,都有计算机的参与。美国斯坦福大学的计算生物学家迈克尔·莱维特因“为复杂化学系统创造了多尺度模型”与另两位研究者分享了2013年诺贝尔化学奖,他指出,今天的笔记本电脑内存和时钟速度是他在1967年开始获奖工作时实验室制造的计算机的1万倍。“我们今天确实拥有相当可观的计算能力,”他说,“问题在于,我们仍然需要思考。”
如果没有能够解决研究问题的软件,以及知道如何编写并使用软件的研究人员,一台计算机无论再强大,也是毫无用处的。如今的科学研究从根本上已经与计算机软件联系在一起,后者已经渗透到研究工作的各个方面。近日,《自然》(Nature)杂志将目光投向了幕后,着眼于过去几十年来改变科学研究的关键计算机代码,并列出了其中10个关键的计算机项目。
这台CDC 3600型计算机于1963年交付给位于科罗拉多州博尔德的国家大气研究中心,研究者在Fortran编译器的帮助对其进行了编程
语言先驱:Fortran编译器(1957年)
最初的现代计算机并不容易操作。当时的编程实际上是手工将电线连接成一排排电路来实现的。后来出现了机器语言和汇编语言,允许用户用代码为计算机编程,但这两种语言都需要对计算机的架构有深入的了解,使得许多科学家难以掌握。
20世纪50年代,随着符号语言的发展,特别是由约翰·巴克斯及其团队在加州圣何塞的IBM开发的“公式翻译”语言Fortran,这种情况发生了变化。利用Fortran,用户可以用人类可读的指令来编程,例如x = 3 + 5。然后由编译器将这些指令转换成快速、高效的机器代码。
不过,这一过程仍然很不容易。早期的程序员使用打孔卡来输入代码,而复杂的模拟可能需要数万张打孔卡。尽管如此,新泽西州普林斯顿大学的气候学家真锅淑郎(Syukuro Manabe)还是指出,Fortran让非计算机科学家也能编程,“这是我们第一次能够自己给计算机编程”。他和同事们利用这种语言开发的气候模型是最早取得成功的模型之一。
Fortran发展至今已经到了第八个十年,它仍然广泛应用于气候建模、流体动力学、计算化学等学科,这些学科都涉及到复杂线性代数并需要强大的计算机来快速处理数字。Fortran生成的代码速度很快,而且仍然有很多程序员知道如何编写。古早的Fortran代码库仍然活跃在世界各地的实验室和超级计算机上。“以前的程序员知道他们在做什么,”美国海军研究院的应用数学家和气候模型师弗兰克·吉拉尔多说,“他们非常注重内存,因为他们拥有的内存非常少。”
信号处理器:快速傅立叶变换(1965)
当射电天文学家扫描天空时,他们捕捉到的是随时间变化的复杂信号杂音。为了理解这些无线电波的本质,他们需要看到这些信号作为频率的函数时是什么样的。一种名为“傅里叶变换”的数学过程可以帮到研究人员,但它的效率很低,对于一个大小为N的数据集需要N^2次计算。
1965年,美国数学家詹姆斯·库利和约翰·杜基想出了一种加速该过程的方法。快速傅里叶变换(FFT)通过递归(一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的编程方法)将计算傅里叶变换的问题简化为N log2(N)步。随着N的增加,速度也会提高。对于1000个点,速度提升大约是100倍;100万个点则是5万倍。
这个“发现”实际上是一个再发现,因为德国数学家高斯在1805年就对此进行了研究,但他从未发表过。而詹姆斯·库利和约翰·杜基做到了,他们开启了傅里叶变换在数字信号处理、图像分析、结构生物学等领域的应用,成为应用数学和工程领域的重大事件之一。FFT在代码中的应用已有很多次,近年一个流行的方案是FFTW,被认为是世界上最快的FFT。
保罗·亚当斯是加州劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理学和综合生物成像部门的主任,他回忆称,当他在1995年改进细菌蛋白质凝胶的结构时,即使使用FFT和超级计算机,也需要“很多个小时,甚至数天”的计算。“如果在没有FFT的情况下尝试做这些,我不知道在现实中应该如何做到,”他说,“那可能要花很长时间。”
分子编目:生物数据库(1965年)
数据库是当今科学研究中不可或缺的组成部分,以至于人们很容易忘记它们也是由软件驱动的。过去的几十年中,数据库资源的规模急剧膨胀,影响了许多领域,但或许没有哪个领域的变化会比生物学领域更引人注目。
蛋白质数据库Protein Data Bank拥有超过17万个分子结构的档案,包括这种细菌的“表达子”(expressome),其功能是结合RNA和蛋白质合成的过程。
今天,科学家所用的庞大基因组和蛋白质数据库源于美国物理化学家玛格丽特·戴霍夫的工作,她也是生物信息学领域的先驱。20世纪60年代初,当生物学家们致力于梳理蛋白质的氨基酸序列时,戴霍夫开始整理这些信息,以寻找不同物种之间进化关系的线索。她与三位合着者于1965年发表了《蛋白质序列和结构图谱》,描述了当时已知的65种蛋白质的序列、结构和相似性。 历史 学家布鲁诺·斯特拉瑟在2010年写道,这是第一个“与特定研究问题无关”的数据集,它将数据编码在打孔卡中,这使得扩展数据库和搜索成为可能。
其他“计算机化”的生物数据库紧随其后。蛋白质数据库Protein Data Bank于1971年投入使用,如今详细记录了超过17万个大分子结构。加州大学圣地亚哥分校的进化生物学家拉塞尔·杜利特尔在1981年创建了另一个名为Newat的蛋白质数据库。1982年,美国国立卫生研究院(NIH)与多个机构合作,成立了GenBank数据库,这是一个开放获取的DNA序列数据库。
这些数据库资源在1983年7月证明了其存在价值。当时,由伦敦帝国癌症研究基金会蛋白质生物化学家迈克尔·沃特菲尔德领导的团队,与杜利特尔的团队各自独立报道了一个特殊的人类生长因子序列与一种导致猴子出现癌症的病毒蛋白质之间的相似性。观察结果显示了一种病毒诱发肿瘤机制——通过模仿一种生长因子,病毒会诱导细胞不受控制地生长。美国国家生物技术信息中心(NCBI)前主任詹姆斯·奥斯特尔说:“这一结果让一些对计算机和统计学不感兴趣的生物学家头脑里灵光一闪:我们可以通过比较序列来了解有关癌症的一些情况。”
奥斯特尔还表示,这一发现标志着“客观生物学的到来”。除了设计实验来验证特定的假设,研究人员还可以挖掘公共数据集,寻找那些实际收集数据的人可能从未想到的联系。当不同的数据集连接在一起时,这种力量就会急剧增长。例如,NCBI的程序员在1991年通过Entrez实现了这一点;Entrez是一个可以让研究人员在DNA、蛋白质和文献之间自由检索和比对的工具。
预测领先者:大气环流模式(1969年)
在第二次世界大战结束时,计算机先驱约翰·冯·诺伊曼开始将几年前用于计算弹道轨迹和武器设计的计算机转向天气预测问题。真锅淑郎解释道,在那之前,“天气预报只是经验性的”,即利用经验和直觉来预测接下来会发生什么。相比之下,冯·诺伊曼的团队“试图基于物理定律进行数值天气预测”。
新泽西州普林斯顿的美国国家海洋和大气管理局(NOAA)地球物理流体动力学实验室的建模系统部门负责人Venkatramani Balaji表示,几十年来,人们已经熟知这些方程式。但早期的气象学家无法实际解决这些问题。要做到这一点,需要输入当前的条件,计算它们在短时间内会如何变化,并不断重复。这个过程非常耗时,以至于在天气状况实际出现之前还无法完成数学运算。1922年,数学家刘易斯·弗莱·理查森花了几个月时间计算德国慕尼黑的6小时预报。根据一段 历史 记载,他的结果是“极不准确的”,包括“在任何已知的陆地条件下都不可能发生的”预测。计算机使这个问题变得很容易解决。
20世纪40年代末,冯·诺伊曼在普林斯顿高等研究院建立了天气预报团队。1955年,第二个团队——地球物理流体动力学实验室——开始进行他所谓的“无限预测”,也就是气候建模。
真锅淑郎于1958年加入气候建模团队,开始研究大气模型;他的同事柯克·布莱恩将这一模型应用在海洋研究中。1969年,他们成功将二者结合起来,创造了《自然》杂志在2006年所说的科学计算“里程碑”。
今天的模型可以将地球表面划分为一个个25公里 25公里的正方形,并将大气层划分为数十层。相比之下,真锅淑郎和布莱恩的海洋-大气联合模型划分的面积为500平方公里,将大气分为9个层次,只覆盖了地球的六分之一。尽管如此,Venkatramani Balaji表示,“这个模型做得很好”,使研究团队第一次能够通过计算机预测二氧化碳含量上升的影响。
数字运算机:BLAS(1979年)
科学计算通常涉及到使用向量和矩阵进行相对简单的数学运算,但这样的向量和矩阵实在太多了。但在20世纪70年代,还没有一套普遍认可的计算工具来执行这些运算。因此,从事科学工作的程序员会将时间花在设计高效的代码来进行基本的数学运算,而不是专注于科学问题。
加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室的Cray-1超级计算机。在BLAS编程工具于1979年问世之前,并没有线性代数标准可供研究人员在Cray-1超级计算机等机器上工作
编程世界需要一个标准。1979年,这样的标准出现了:基本线性代数程序集(Basic Linear Algebra Subprograms,简称BLAS)。这是一个应用程序接口(API)标准,用以规范发布基础线性代数操作的数值库,如矢量或矩阵乘法。该标准一直发展到1990年,为向量数学和后来矩阵数学定义了数十个基本例程。
美国田纳西大学计算机科学家、BLAS开发团队成员杰克·唐加拉表示,事实上,BLAS把矩阵和向量数学简化成了和加法和减法一样基本的计算单元。
美国德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家Robert van de Geijn指出,BLAS“可能是为科学计算定义的最重要的接口”。除了为常用函数提供标准化的名称之外,研究人员还可以确保基于BLAS的代码在任何计算机上以相同方式工作。该标准还使计算机制造商能够优化BLAS的安装启用,以实现在其硬件上的快速操作。
40多年来,BLAS代表了科学计算堆栈的核心,也就是使科学软件运转的代码。美国乔治·华盛顿大学的机械和航空航天工程师洛雷娜·巴尔巴称其为“五层代码中的机械”。而杰克·唐加拉说:“它为我们的计算提供了基础结构。”
显微镜必备:NIH Image(1987年)
20世纪80年代初,程序员韦恩·拉斯班德在马里兰州贝塞斯达的美国国立卫生研究院的脑成像实验室工作。该实验室拥有一台扫描仪,可以对X光片进行数字化处理,但无法在电脑上显示或分析。为此,拉斯班德写了一个程序。
这个程序是专门为一台价值15万美元的PDP-11小型计算机设计的,这是一台安装在架子上的计算机,显然不适合个人使用。然后,在1987年,苹果公司发布了Macintosh II,这是一个更友好、更实惠的选择。拉斯班德说:“在我看来,这显然是一种更好的实验室图像分析系统。”他将软件转移到新的平台上,并重新命名,建立了一个图像分析生态系统。
NIH Image及其后续版本使研究人员能在任何计算机上查看和量化几乎任何图像。该软件系列包括ImageJ,一个拉斯班德为Windows和Linux用户编写的基于Java的版本;以及Fiji,这是ImageJ的分发版,由德国德累斯顿的马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所的Pavel Tomancak团队开发,其中包括关键的插件。“ImageJ无疑是我们所拥有的最基础的工具,”布洛德研究所(由麻省理工学院和哈佛大学联合创立)成像平台的计算生物学家贝丝·契米妮说,“我从来没有和一个使用过显微镜,但没有使用过ImageJ或Fiji的生物学家说过话。”
拉斯班德表示,部分原因可能是这些工具是免费的。但威斯康星大学麦迪逊分校的生物医学工程师Kevin Eliceiri指出,另一个原因是用户可以很容易地根据自己的需求定制工具。自拉斯班德退休后,Kevin Eliceiri的团队一直领导着ImageJ的开发。ImageJ提供了一个看似简单、极简主义的用户界面,自20世纪90年代以来基本上没有改变。然而,由于其内置的宏记录器(允许用户通过记录鼠标点击和菜单选择的序列来保存工作流)、广泛的文件格式兼容性和灵活的插件架构,该工具具有无限的可扩展性。该团队的编程主管柯蒂斯·鲁登表示,有“数以百计的人”为ImageJ贡献了插件。这些新添加的功能极大扩展了研究人员的工具集,例如在视频中跟踪对象或自动识别细胞的功能。
Kevin Eliceiri说:“这个程序的目的不是做到一切或终结一切,而是服务于用户的目标。不像Photoshop和其他程序,ImageJ可以成为你想要的任何东西。”
序列搜索器:BLAST (1990年)
可能没有什么能比把软件名称变成动词更能说明文化的相关性了。提到搜索,你会想到谷歌;而提到遗传学,研究者会立刻想到BLAST。
通过诸如替代、删除、缺失和重排等方式,生物将进化中的改变蚀刻在分子序列中。寻找序列之间的相似性——特别是蛋白质之间的相似性——可以让研究人员发现进化关系,并深入了解基因功能。在迅速膨胀的分子信息数据库中,想要快速而准确地做到这一点并不容易。
玛格丽特·戴霍夫在1978年提供了关键的进展。她设计了一种“点接受突变”矩阵,使研究人员不仅可以根据两种蛋白质序列的相似程度,还可以根据进化距离来为评估它们的亲缘关系。
1985年,弗吉尼亚大学的威廉·皮尔森和NCBI的大卫·利普曼引入了FASTP,这是一种结合了戴霍夫矩阵和快速搜索能力的算法。
数年后,利普曼与NCBI的沃伦·吉什和斯蒂芬·阿特舒尔,宾夕法尼亚州立大学的韦伯·米勒,以及亚利桑那大学的吉恩·迈尔斯一起开发了一种更强大的改进技术:BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)。BLAST发布于1990年,将处理快速增长的数据库所需的搜索速度,与提取进化上更为遥远的匹配结果的能力结合起来。与此同时,该工具还可以计算出这些匹配发生的概率。
阿特舒尔表示,计算结果出来得非常快,“你可以输入搜索内容,喝一口咖啡,搜索就完成了。”但更重要的是,BLAST很容易使用。在一个通过邮寄更新数据库的时代,沃伦·吉什建立了一个电子邮件系统,后来又建立了一个基于网络的架构,允许用户在NCBI计算机上远程运行搜索,从而确保搜索结果始终是最新的。
哈佛大学的计算生物学家肖恩·艾迪表示,BLAST系统为当时处于萌芽阶段的基因组生物学领域提供了一个变革性的工具,即一种根据相关基因找出未知基因可能功能的方法。对于各地的测序实验室,它还提供了一个新颖的动词。“它是众多由名词变成动词的例子之一,”艾迪说,“你会说,你正准备BLAST一下你的序列。”
预印本平台:arXiv.org (1991年)
20世纪80年代末,高能物理学家经常将他们已投稿的论文手稿副本邮寄给同行,征求他们的意见——但只发给少数人。物理学家保罗·金斯帕格在2017年写道:“处于食物链较低位置的人依赖于一线研究者的成果,而非精英机构中有抱负的研究人员则往往身处特权圈以外。”
1991年,当时在新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室工作的金斯帕格编写了一个电子邮件自动应答程序,希望建立一个公平的竞争环境。订阅者每天都会收到预印本列表,每一篇都与文章标识符相关联。只需通过一封电子邮件,世界各地的用户就可以从实验室的计算机系统中提交或检索论文,并获得新论文的列表,或按作者或标题进行搜索。
金斯帕格的计划是将论文保留三个月,并将内容限制在高能物理学界。但一位同事说服他无限期地保留这些文章。他说:“就在那一刻,它从布告栏变成了档案馆。”于是,论文开始从比各个领域如潮水般涌来。1993年,金斯伯格将这个系统迁移到互联网上,并在1998年将其命名为arXiv.org,沿用至今。
arXiv成立已近30年,拥有约180万份预印本,全部免费提供,而且每月有超过1.5万份论文提交,下载量达3000万次。十年前,《自然-光子学》(Nature Photonics)的编辑在评论arXiv创立20周年时写道:“不难看出为什么arXiv的服务会如此受欢迎,这个系统让研究人员能快速而方便地插上旗帜,显示他们所做的工作,同时避免投稿传统同行评议期刊时的麻烦和时间成本。”
arXiv网站的成功也促进了生物学、医学、 社会 学和其他学科同类预印本网站的繁荣。在如今已出版的数万份关于新冠病毒的预印本中就可以看到这种影响。“很高兴看到30年前在粒子物理学界之外被认为是异端的方法,现在被普遍认为是平淡无奇和自然而然的,”金斯伯格说,“从这个意义上说,它就像一个成功的研究项目。”
数据浏览器:IPython Notebook (2011年)
2001年,费尔南多·佩雷斯还是一位希望“寻找拖延症”的研究生,当时他决定采用Python的一个核心组件。
Python是一种解释型语言,这意味着程序是逐行执行的。程序员可以使用一种称为“读取-评估-打印循环”(read–evaluate–print loop,简称REPL)的计算调用和响应工具,在其中输入代码,然后由解释器执行代码。REPL允许快速 探索 和迭代,但佩雷斯指出,Python的REPL并不是为科学目的而构建的。例如,它不允许用户方便地预加载代码模块,也不允许打开数据可视化。因此,佩雷斯自己编写了另一个版本。
结果就是IPython的诞生,这是一个“交互式”Python解释器,由佩雷斯在2001年12月推出,共有259行代码。十年后,佩雷斯与物理学家布莱恩·格兰杰和数学家埃文·帕特森合作,将该工具迁移到web浏览器上,推出了IPython Notebook,开启了一场数据科学革命。
与其他计算型Notebook一样,IPython Notebook将代码、结果、图形和文本合并在一个文档中。但与其他类似项目不同的是,IPython Notebook是开源的,邀请了大量开发者社区的参与其中。而且它支持Python,一种很受科学家欢迎的语言。2014年,IPython演变为Jupyter,支持大约100种语言,允许用户在远程超级计算机上 探索 数据,就像在自己的笔记本电脑上一样轻松。
《自然》杂志在2018年写道:“对于数据科学家,Jupyter实际上已经成为一个标准。”当时,在GitHub代码共享平台上有250万个Jupyter Notebook;如今,这一数字已经发展到1000万个,在2016年引力波的发现,以及2019年的黑洞成像工作中,它们都发挥了重要的作用。佩雷斯说:“我们对这些项目做出了很小的贡献,这是非常值得的。”
快速学习器:AlexNet(2012年)
人工智能有两种类型。一种是使用编码规则,另一种则通过模拟大脑的神经结构来让计算机“学习”。加拿大多伦多大学的计算机科学家杰弗里•辛顿表示,几十年来,人工智能研究人员一直认为后者是“一派胡言”。但在2012年,他的研究生亚力克斯·克里泽夫斯基和伊尔亚·苏茨克维证明了事实并非如此。
在一年一度的ImageNet比赛中,研究人员被要求在一个包含100万张日常物体图像的数据库中训练人工智能,然后在一个单独图像集上测试生成的算法。辛顿表示,当时最好的算法错误分类了大约四分之一的图像。克里泽夫斯基和苏茨克维的AlexNet是一种基于神经网络的“深度学习”算法,它将错误率降低到了16%。辛顿说:“我们基本上把错误率减半了,或者说几乎减半了。”
辛顿还指出,该团队在2012年的成功反映了足够大的训练数据集与出色的编程,以及新出现的图形处理单元的强大能力的结合。图形处理单元是最初设计用来加速计算机视频性能的处理器。“突然之间,我们可以将(算法)运行速度提高30倍,”他说,“或者说,学习多达30倍的数据。”
真正的算法突破实际上发生在三年前,当时辛顿的实验室创建了一个神经网络,可以比经过几十年改进的传统人工智能更准确地识别语音。“只是稍微好一点,”辛顿说,“但这已经预示了某些东西。”
这些成功预示着深度学习在实验室研究、临床医学和其他领域的崛起。通过人工智能的深度学习,手机能够理解语音查询,图像分析工具能够很容易地在显微照片中识别出细胞;这就是为什么AlexNet会成为众多从根本上改变科学,也改变世界的工具之一。(任天)
⑶ ai芯片编译器开发师前景
1.
如果要进入编译器这个领域,AI芯片编译器无疑是个好的选择。不管AI芯片在国内能火多久,AI本身是一个趋势已经没有疑问。做AI芯片编译器能加深对AI的理解,因为AI芯片编译器不光涉及编译器知识,还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等。如果从深度学习平台获得IR输入,还需要了解深度学习平台如Tensorflow、TVM等。所以通过AI芯片编译器开发,能对AI开发有更多了解。
2.
如果要进入AI领域,AI芯片编译器不是个好选择。因为编译器领域的知识本身就非常艰深,和AI模型本身的关系也不是特别紧密,很难将AI建模作为发展方向,可以多关注GPGPU Architecture。即使AI芯片过气了,GPGPU还是会长盛不衰。
⑷ vs编译cv4.5必须要cuda环境嘛
先说一下我的需求:在win10中,显卡是3070的机器上,使用的IDE是Qt,实现基于open pose的旗语的检测。说白了就是自己编译一个能使用cuda加速的一个opencv,利用opencv的dnn模块的接口实现对深度学习模型的调用。在这里只记录一个环境配置的过程。
本机环境:win10 RTX3070 Qt 5.9.2 msvc编译器
下面只记录比较重要的一些过程,给大家一些参考。
1、第一步,先安装QT。大部分安装Qt,就自带了里面的mingw编译器,但是想要编译能用cuda加速的opencv,我使用mingw编译器,没有把opencv编译成功。我猜大概是mingw搞定不了opencv +cuda的编译(不确定,猜想)。所以就安装vs了。肯定需要安装vs2015及其以上的版本,15,17,19三个版本中,查看了很多资料,了解到应该是2017在编译opencv中最不容易出现问题。最好是用vs2017。
如果你在安装QT过程中没有选择msvc2017的话,就应该得重新安装一下了。Qt配置msvc编译器的教程网络一下就可以。安装完记得配置一下QT 的环境变量。记住根据自己的Qt安装位置来配置。然后运行一下Qt能用说明第一步就完成了。
⑸ “Keil C51”下如何让编译器优先使用片内“RAM”
C51内存结构深度剖析x0dx0a在编写应用程序时,定义一个变量,一个数组,或是说一个固定表格,到底存储在什么地方;当定义变量大小超过MCU的内存范围时怎么办;如何控制变量定义不超过存储范围;以及如何定义变量才能使得变量访问速度最快,写出的程序运行效率最高。以下将一一解答。x0dx0ax0dx0a1 六类关键字(六类存储类型)x0dx0adata idata xdata pdata code bdatax0dx0ax0dx0a code: code memory (程序存储器也即只读存储器)用来保存常量或是程序。code memory 采用16位地址线编码,可以是在片内,或是片外,大小被限制在64KBx0dx0a 作用:定义常量,如八段数码表或是编程使用的常,在定义时加上code 或明确指明定义的常量保存到code memory(只读)x0dx0a 使用方法:x0dx0a char code table[]={0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82,0xf8,0x80,0x90};x0dx0a 此关键字的使用方法等同于constx0dx0ax0dx0adata data memory (数据存储区)只能用于声明变量,不能用来声明函数,该区域位于片内,采用8位地址线编码,具有最快的存储速度,但是数量被限制在128byte或更少。x0dx0a 使用方法:x0dx0a unsigned char data fast_variable=0;x0dx0ax0dx0a idata idata memory(数据存储区)只能用于声明变量,不能用来声明函数. 该区域位于片内,采用8位地址线编码,内存大小被限制在256byte或更少。该区域的低地址区与data memory地址一致;高地址区域是52系列在51系列基础上扩展的并与特殊功能寄存器具有相同地址编码的区域。即:data memory是idata memory的一个子集。x0dx0a x0dx0a xdata xdata memory 只能用于声明变量,不能用来声明函数,该区域位于MCUx0dx0a 外部,采用16位地址线进行编码,存储大小被限制在64KB以内。x0dx0a 使用方法:x0dx0a unsigned char xdata count=0;x0dx0ax0dx0apdata pdata memory 只能用于声明变量,不能用来声明函数,该区域位于MCU外部,采用8位地址线进行编码。存储大小限制在256byte. 是xdata memory的低256byte。为其子集。x0dx0a 使用方法x0dx0a unsigned char pdata count=0;x0dx0ax0dx0a bdata bdata memory 只能用于声明变量,不能用来声明函数。该区域位于8051内部位数据地址。定义的量保存在内部位地址空间,可用位指令直接读写。x0dx0a 使用方法:x0dx0a unsigned char bdata varab=0x0dx0ax0dx0a 注:有些资料讲,定义字符型变量时,在缺省unsigned 时,字符型变量,默认为无符号,与标准C不同,但我在Keil uVision3中测试的时候发现并非如此。在缺省的情况下默认为有符号。或许在以前的编译器是默认为无符号。所以看到有的资料上面这样讲的时候,要注意一下,不同的编译器或许不同。所以我们在写程序的时候,还是乖乖的把unsigned signed 加上,咱也别偷这个懒。x0dx0a 2函数的参数和局部变量的存储模式x0dx0a C51 编译器允许采用三种存储器模式:SMALL,COMPACT 和LARGE。一个函数的存储器模式确定了函数的参数的局部变量在内存中的地址空间。处于SMALL模式下的函数参数和局部变量位于8051单片机内部RAM中,处于COMPACT和LARGE模式下的函数参数和局部变量则使用单片机外部RAM。在定义一个函数时可以明确指定该函数的存储器模式。方法是在形参表列的后面加上一存储模式。x0dx0a x0dx0a 示例如下:x0dx0a #pragma large //此预编译必须放在所有头文前面x0dx0a int func0(char x,y) small;x0dx0a char func1(int x) large;x0dx0a int func2(char x);x0dx0a 注:x0dx0a 上面例子在第一行用了一个预编译命令#pragma 它的意思是告诉c51编译器在对程序进行编译时,按该预编译命令后面给出的编译控制指令LARGE进行编译,即本例程序编译时的默认存储模式为LARGE.随后定义了三个函数,第一个定义为SMALL存储模式,第二个函数定义为LARGE第三个函数未指定,在用C51进行编译时,只有最后一个函数按LARGE存储器模式处理,其它则分别按它们各自指定的存储器模式处理。x0dx0a 本例说明,C51编译器允许采用所谓的存储器混合模式,即允许在一个程序中将一些函数使用一种存储模式,而其它一些则按另一种存储器模式,采用存储器混合模式编程,可以充分利用8051系列单片机中有限的存储器空间,同时还可以加快程序的执行速度。x0dx0ax0dx0a3绝对地址访问 absacc.h(相当重要)x0dx0ax0dx0a#define CBYTE ((unsigned char volatile code *) 0)x0dx0a#define DBYTE ((unsigned char volatile data *) 0)x0dx0a#define PBYTE ((unsigned char volatile pdata *) 0)x0dx0a#define XBYTE ((unsigned char volatile xdata *) 0)x0dx0a 功能:CBYTE 寻址 CODE区x0dx0a DBYTE 寻址 DATA区x0dx0a PBYTE 寻址 XDATA(低256)区x0dx0a XBYTE 寻址 XDATA区x0dx0a 例: 如下指令在对外部存储器区域访问地址0x1000x0dx0a xvar=XBYTE[0x1000];x0dx0a XBYTE[0x1000]=20;x0dx0ax0dx0a#define CWORD ((unsigned int volatile code *) 0)x0dx0a#define DWORD ((unsigned int volatile data *) 0)x0dx0a#define PWORD ((unsigned int volatile pdata *) 0)x0dx0a#define XWORD ((unsigned int volatile xdata *) 0)x0dx0ax0dx0a 功能:与前面的一个宏相似,只是它们指定的数据类型为unsigned int .。x0dx0a 通过灵活运用不同的数据类型,所有的8051地址空间都是可以进行访问。x0dx0a 如x0dx0aDWORD[0x0004]=0x12F8;x0dx0a即内部数据存储器中(0x08)=0x12; (0x09)=0xF8x0dx0ax0dx0a注:用以上八个函数,可以完成对单片机内部任意ROM和RAM进行访问,非常方便。还有一种方法,那就是用指钟,后面会对C51的指针有详细的介绍。x0dx0ax0dx0a4寄存器变量(register)x0dx0a 为了提高程序的执行效率,C语言允许将一些频率最高的那些变量,定义为能够直接使用硬件寄存器的所谓的寄存器变量。定义一个变量时,在变量类型名前冠以“register” 即将该变量定义成为了寄存器变量。寄存器变量可以认为是一自动变量的一种。有效作用范围也自动变量相同。由于计算机寄存器中寄存器是有限的。不能将所有变量都定义成为寄存器变量,通常在程序中定义寄存器变量时,只是给编译器一个建议,该变量是否真正成为寄存器变量,要由编译器根据实际情况来确定。另一方面,C51编译器能够识别程序中使用频率最高的变量,在可能的情况下,即使程序中并未将该变量定义为寄存器变量,编译器也会自动将其作为寄存器变量处理。被定义的变量是否真正能成为寄存器变量,最终是由编译器决定的。x0dx0ax0dx0a5内存访问杂谈x0dx0a 1指钟x0dx0a指钟本身是一个变量,其中存放的内容是变量的地址,也即特定的数据。8051的地址是16位的,所以指针变量本身占用两个存储单元。指针的说明与变量的说明类似,仅在指针名前加上“*”即可。x0dx0a 如 int *int_point; 声明一个整型指针x0dx0a char *char_point; 声明一个字符型指针x0dx0a 利用指针可以间接存取变量。实现这一点要用到两个特殊运算符x0dx0a & 取变量地址x0dx0a * 取指针指向单元的数据x0dx0ax0dx0a示例一:x0dx0aint a,b;x0dx0a int *int_point; //定义一个指向整型变量的指针x0dx0a a=15;x0dx0a int_point=&a; //int_point指向 ax0dx0a *int_point=5; //给int_point指向的变量a 赋值5 等同于a=5; x0dx0a示例二:x0dx0a char i,table[6],*char_point;x0dx0a char_point=table;x0dx0a for(i=0;i<6;i++)x0dx0a {x0dx0a char_point=i;x0dx0a char_point++;x0dx0a}x0dx0a注:x0dx0a 指针可以进行运算,它可以与整数进行加减运算(移动指针)。但要注意,移动指针后,其地址的增减量是随指针类型而异的,如,浮点指针进行自增后,其内部将在原有的基础上加4,而字符指针当进生自增的时候,其内容将加1。原因是浮点数,占4个内存单元,而字符占一个字节。x0dx0ax0dx0a宏晶科技最新一代STC12C5A360S2系列,每一个单片机出厂时都有全球唯一身份证号码(ID号),用户可以在单片机上电后读取内部RAM单元F1H~F7H的数值,来获取此单片机的唯一身份证号码。使用MOV @Ri 指令来读取。下面介绍C51 获取方法:x0dx0a char id[7]={0};x0dx0a char i;x0dx0a char idata *point;x0dx0a for(i=0;i<7;i++)x0dx0a {x0dx0a id[i]=*point;x0dx0a point++;x0dx0a}x0dx0a x0dx0a(此处只是对指针做一个小的介绍,达到访问内部任何空间的方式,后述有对指针使用的详细介绍)x0dx0a2对SFR,RAM ,ROM的直接存取x0dx0aC51提供了一组可以直接对其操作的扩展函数x0dx0a若源程序中,用#include包含头文件,io51.h 后,就可以在扩展函数中使用特殊功能寄存器的地址名,以增强程序的可读性:x0dx0ax0dx0a 注 此方法对SFR,RAM,ROM的直接存取不建议使用.因为,淡io51.h这个头文件在KEIL中无法打开,可用指针,或是采用absacc.h头文件,
⑹ 华为解决了手机端操作系统,PC端操作系统如何解决,会不会收编深度
美国针对华为的“禁售令”,我们都为华为捏了一把汗,一个全球最强的国家,倾全国之力封锁一家中国的公司。
芯片断供,华为海思“备胎”芯片补上;手机操作系统断供,华为“鸿蒙”操作系统补上;那么,微软断供windows系统,有备胎计划吗?下文具体说一说。
余承东透漏,在今年秋天或者明年春天,华为将发布自研的操作系统,“ 打通了手机、电脑、平板、智能穿戴,统一成一个操作系统 ”。华为的操作系统基于Linux核心进行了优化,因此可以兼容手机的ARM架构和PC端的x86架构。
手机、电脑、智能穿戴设备采用统一的操作系统是否有可能?答案是可以的,比如苹果的iphone、Mac电脑、apple watch均采用了苹果的系统,IOS、MAC OS等均是基于UNIX系统的BSD分支。那么华为的自研操作系统基于Linux,同样可以做的兼容x86架构和arm架构的处理器。
众所周知, 操作系统是否能够成功,关键是其“生态链” ,即围绕操作系统的相关应用。比如手机操作系统的微信、QQ、淘宝、支付宝;电脑操作系统的office、作图、办公软件等。
手机操作系统“生态链”
根据余承东的说法, 华为的手机操作系统兼容所有的安卓应用 ,并且对安卓应用通过“方舟编译器”编译之后,运行性能提升超过60%,可以媲美苹果的IOS系统。既然常用的应用软件可以使用,手机流畅度比安卓更好,我个人是非常期待华为手机操作系统的。
电脑操作系统“生态链”
为了能够统一安装到手机、电脑、智能穿戴设备,那么华为操作系统必然选择了linux核心。根据我使用ubuntu的经历, linux电脑桌面发展已经很成熟,常用的办公软件、影音播放软件、作图软件、编程软件可以完美支持 。服务器端更是不用愁,服务器端可以说是linux一统天下了,windows server占的份额比较少。
总之,我对华为的操作系统比较有信心,华为的操作系统可能不会基于开源的android系统二次开发,而是在linux核心的基础上替换掉android的相关东西,打通了手机、电脑、智能穿戴设备,形成统一的操作系统,兼容arm架构和x86架构的处理器。
华为可以解决宇宙间的一切问题!宇宙没有华为地球不会自转,宇宙没有华为太阳不会发光,宇宙没有华为行星就会陨落,宇宙没有华为天空一片漆黑…………
只可惜华为从内到外就只是一个三流品质一流价格的水军产品!!!
华为解决了手机端操作系统,PC端操作系统如何解决,会不会收编深度?从目前透露的鸿蒙系统信息来看,鸿蒙系统是可以在电脑端运行的,收编深度对其没有太多意义,像现在一样作为合作伙伴也是不错的。
Deepin目前是国产Linux定制化做得不错的PC端系统,图形界面漂亮简洁、对新手友好、最大程度符合了国人操作习惯,已经有一大批软件可以在系统中使用。可以满足个人或办公通常的应用,比如系统中带有微信、QQ、WPS、搜狗输入法、网易云音乐、网络云等等,当然还有可以再深度商店中下载各种应用。当同样也有硬件效能不足、CPU管控及显示驱动支持不完善、很多驱动也没有等等问题。
而作为华为花费了7年时间打造的被迫转正的鸿蒙系统,是打通手机、电脑、平板、电视、 汽车 、智能穿戴的统一操作系统,均可以在这些设备上运行。并且兼容所有安卓应用和WEB应用,目前正在进行百万台手机端的测试,并据测试数据表明比目前安卓要快体验要好,而在PC端并没有更多的消息。所以鸿蒙系统在电脑上也是可以使用的,如果Windows系统不被使用,那么华为也可以使用自家鸿蒙系统。
PC端鸿蒙系统与深度系统应该是有所区别,对于华为来说两个PC系统也没有太多意义。专一打造好鸿蒙系统,在中国市场获得桌面操作系统的部分份额。而在服务器操作系统方面,华为已经与深度建立了合作关系,专门针对华为的TaiShan系列企业级服务器定制打造操作系统产品。这种合作关系对于深度系统的发展会有更多促进。
华为本身也有系统研发体系,对Linux应该不陌生,至于收编深度,可能并没有多大意义。而且深度公司也可能有自己的想法,未必就一定会卖掉自己。虽然目前的盈利点也并不多,产品及技术难度也并不会给华为带来多少助益,反而保持这样的合作双方都可以收益,却也并不会限制深度的发展。
我为什么觉得华为系统和深度肯定有关系呢?
一方面,因为华为鸿蒙系统是基于Linux内核;而且余承东明确说了,将打通PC、手机、智能设备等等,形成一体化;而深度操作系统也是基于Linux内核,桌面应用为主的开源GNU/Linux操作系统。似乎有很多共同的地方,所以,我们似乎觉得华为和深度有关联的可能性很大。
去年的时候,就有消息传出,华为与深度达成合作,打造国产应用新平台。关键大家找到的点是:合作的taishan2280服务器入选中央政府采购网信息类产品名录。
其实,深度系统作为我国自己的操作系统,虽然没有Windows强大,可是使用深度操作系统,你能感觉到桌面是非常“干净”,能够满足日常办公、家用需求。
而华为和深度的合作虽然是在服务器上的合作,可是我们不能忽略华为和深度会在其他方面的合作,可能有的人说,华为的PC系统是华为云方向,我并不认同。
其实,从华为目前的被美国制约来看,如果华为和深度合作,可以为它打通PC一体化很有帮助,毕竟深度的 历史 也不短,技术也不俗。
当然,我们现在只是猜测,华为系统都没有出现,我们也不能有太大的奢望,希望华为的系统可以有不一样的发展,这才是我们期待看到的!
其实华为目前还有解决手机端的操作系统。
虽然华为发布了一款基于微内核的操作系统——鸿蒙OS,但是这款操作系统更多的是应用在物联网之上而非用于手机端的操作系统,华为手机仍然是使用的Android操作系统,但是由于谷歌不再授权华为GMS服务,因此在海外市场多少会受到一些冲击,国内由于谷歌退出了大陆市场,因此影响不大。
从长远来看,鸿蒙系统或许未来会成为一个可以替代目前Android系统的新移动系统,但是这个系统的发展过程是非常深远的。它必须要能超越目前的Android,带来前所未有的新交互体验,同时还要具备良好的生态环境。生态环境是支持一个系统持续发展下去的根本,不过好在华为的鸿蒙OS现在已经在面向开发者推出了软件开发奖励了。
至于PC端的系统,目前Mac OS仅支持苹果适用于自家的Macbook,Windows仍然是全球覆盖面最广的PC操作系统,Linux是服务器领域和Android软件开发有着非常不错的发挥,市场上基本都已经形成了稳定的局面,华为如果想推出自家的操作系统,让然需要走非常长远的路。
华为目前还没有解决手机端操作系统!
美国商务部将华为列为实体名单,也就是说美国商务部正式开始封禁华为。尽管经过协调美国给出了90天的延期,很明显这只是美国给出的一个“缓刑期”,这也是我们在没有掌握绝对核心技术必须面对的挑战。
在华为被禁之后,海思总裁何庭波给海思员工发出了一封公开邮件,何庭波在邮件中讲述了海思成立的原因。
海思成立是当时的华为高层做了一个大家以为永远不会发生的假设,现在回头看看你可以说是高瞻远瞩,更多是深处在这样的行业领域,随时都存在的危机感让华为被迫从最坏的假设出发,做出了一个很多人觉得匪夷所思的假设“假设某一天美国的芯片和先进技术不可得”。
因为这个看似不可能发生的假设,让华为走上了自主创新的道路,华为开始自己研发芯片,包括通信芯片、手机处理器芯片。华为的处理器芯片已经被应用到了手机上,可是通信芯片一直是华为的备胎,只不过现在美国商务部真正应验了,当然幸运的是华为的备胎足以成为应对方案。
美国商务部禁令出了以后,谷歌公司、微软公司先后终止了与华为的部分合作,华为又只好被迫提前让自研的鸿蒙操作系统提前曝光,并且最早在今年秋就会亮相。华为本来没准备这么早亮剑,只不过没想到华为不得不提前被迫出鞘亮剑。
中兴被美国封禁以后,最终在我商务部的斡旋下,最终完成和解,过程是艰难的,最重要的是和解的代价是惨痛的、甚至可以说是极为惨重的。
作为和解的条件,中兴必须向美方支付10亿美金,并且额外拿出4亿美元在第三方托管。而在此之前的2017年,中兴已经向美国方面支付了超过8.92亿美元的和解费,中兴前后总共给美国支付了22.92亿美元,这也是中国企业海外所支出的最大的罚款。
更大的代价是,中兴两家公司的董事会和管理层全部撤换,美国商务部哈讲选派合规的协调员入住中兴,工资还由中兴支付,这些人直接向美国商务部和中兴新董事会主席汇报工作,如果发现中兴后期经营活动违反了协议,那么美国方面有权随时再次制裁中兴。
总之,目前华为面临的挑战还很大,更大的挑战还是中国整个技术行业面临的挑战,我们不知道在哪些领域我们还会受到一些技术上的限制,不过可以肯定的是咱也不是好欺负的,咱现在腰杆儿也开始硬了。
华为解决了手机端操作系统, PC 端操作系统如何解决,会不会收编深度?
你好楼主!我看了一下赞数和评论比较高的回答,发现他们由于回答时间较早,获得的信息有限,现在我来补充一下答案。
在2019年8月举行的华为开发者大会上,华为消费者总裁余承东正式提出了鸿蒙系统,并且大篇幅详细地介绍了鸿蒙系统的全场景分布式特性以及未来的应用场景。
根据这张图看来,在2020年时,搭载鸿蒙OS2.0的创新国产PC会正式落地,可见华为可能会使用鸿蒙系统代windows操作
系统。
而根据早前网传的余承东言论
,鸿蒙OS打通了手机,电脑,平板,电视, 汽车 ,智能穿戴,统一成一个操作系统。如果消息属实,那么我们就可以确定华为电脑会使用鸿蒙系统,而非深度。
而且微博上有博主称华为电脑会在明年初
发布。
不管怎么样,我们对华为鸿蒙系统不要抱有很快就能完善的想法,鸿蒙系统很可能在初期非常不完善,就如同当初的K2V3,在体验上无法做到差强人意,毕竟华为当初没有预料到美国竟然会制裁一家民营企业。
吾个人对华为操作系统相对悲观,甚至绝望的给其判了死刑! 如果迫于强势压力,吾等非得自研操作系统,那么操作系统出于阿里、腾讯和网络的可能性最大,因为互联网是开源、共享的代名词,这也是开源操作系统赖以布局开花的前提条件!!!如若华为出此系统,小米OV等自避而远之,开源之说则无从谈起!然若华为东施效颦,欲学苹果软硬兼施、闭合生态,多半也只黄粱一梦;只因乔布斯脑门爆裂,前无古人、后无来着,开创iPhone时代,智能手机风潮云涌之前,iOS早已泰山永固,而成世界独一无二之闭合生态,再无他者插足之地!!!故此华为系统欲成其事,唯有击破时代!拨弄起下一巨浪滔天,开创时代新品,赋能以系统生态,如此方能于江涛狂涌之前,完其大业!
华为对于操作系统其实早已经有了自有方案,余大嘴最早在今年年初的时候就提出过已经有B计划,准备好了手机系统和电脑系统。而在美国封杀令后,余大嘴则持续爆料称自研操作系统最快今秋面世,最晚明年春天,并且新系统是跨平台的系统!
由于是跨平台的系统, 也就等于华为自研的系统已经全面解决了手机和电脑这两大终端,并且向外延伸至了平板、电视、智能穿戴以及 汽车 等设备,新系统采用了微内核结构。如果真是如此的话,华为的新系统绝对是下一代的操作系统,已经并非是我们当前理解上的操作系统了。
系统现状: 现有的系统格局其实移动端和PC端是完全分开,Windows霸占桌面领域,安卓和iOS占据手机系统,当然iOS其实也算是一个跨平台的系统,不仅被用于手机,也被用于平板、MAC电脑,以及智能穿戴设备上。
对于这种现状,谷歌是不满意的(包括对安卓系统的问题),因此其已经在打造下一代的新系统Fuchsia,也是跨平台的系统,基于微内核架构。去年外媒曾报道华为在荣耀 Play上测试该新系统。
华为系统: 如果将这些消息合并起来看,那华为显然已经针对系统这块做足的功夫,布好了局。此外,还需要注意一点事,华为在5G领域上的领先优势,任正非在近期的采访时已经说了,5G上至少领先2-3年。在面对5G这种能给整个信息产业带来大变化的时刻,绝对是一个弯道超车的绝佳机会。所以华为的新系统一定是搭配着5G的技术和设备一起来打造的。也只有这样,华为才可能绕过现有系统打造起来的壁垒,实现真正的超越,或者是使自己的成功更加事半功倍。
现在美国又封杀了华为,在我看来算是人为的创造出了一个较好的切换系统的时机,如果没有封杀,华为单独上线这个系统推广时受到的阻力可能更大,不光是国内用户,也包括谷歌这些巨头,毕竟人家也是在搞类似的东西。现在被封堵后就可以正大光明的推系统,国内用户的支持力度也会更好,即便在国际上也能多少获得部分用户的同情和认可。
所以,综合现有信息来说,华为已经解决了手机和PC端的系统,也不会简单的收购深度这类linux桌面系统。
首先华为是否真正解决了手机端操作系统,这还是个问号。需要等时间来验证。因为建立在手机系统上的app生态链是最主要的。
对于电脑系统,首先假设微软不给用windows了,这个只能是假设。早期电脑出厂多数都不预装windows的,DOS,Linux这些免费都先装上,你买回家自己装就是了。
深度是基于linux的。很多应用软件都是不支持的,只能应付下日常基本使用。对于很多专业领域的工作,其相应工程软件仅支持windows,连苹果的MAC OS都不支持。
所以对于电脑端操作系统来说,生态也是一道要命题。在这个别人已经深耕占据统治地位的地盘里,要插入一脚其艰难可以预见。
⑺ 为什么需要改变编译器
答案如下:
1.编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;
2.解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的.
3.因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式).
4.编译是将源程序翻译成可执行的目标代码,翻译与执行是分开的;而解释是对源程序的翻译与执行一次性完成,不生成可存储的目标代码。这只是表象,二者背后的最大区别是:对解释执行而言,程序运行时的控制权在解释器而不在用户程序;对编译执行而言,运行时的控制权在用户程序。
4.编译器在优化过程中采用了自动或半自动的代码生成用以替代人工优化。人的精力是有限的,通过(接近无限)的算力去适配每一个应用场景看到的网络,改变编译器,这是编译技术比人工路线强的所在。