在许多实时应用程序中，二八原则并不生效，CPU 可以花费95%(或更多)的时间在不到5% 的代码上。电动机控制、引擎控制、无线通信以及其他许多对时间敏感的应用程序都是如此。这些嵌入式系统通常是用c编写的，而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化，可能会回到汇编语言，以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。
STM32 F2系列高性能MCU 基于ARM® Cortex™-M3的STM32 F2系列采用意法半导体先进的90 nm NVM制程制造而成，具有创新型自适应实时存储器加速器（ART加速器™）和多层总线矩阵， 实现了前所未有的高性价比。 该系列具有集成度高的特点：整合了1MB Flash存储器、128KBSRAM、以太网MAC、USB 2.0 HS OTG、照相机接口、硬件加密支持和外部存储器接口。 意法半导体的加速技术使这些MCU能够在主频为120 MHz 下实现高达150 DMIPS/398 CoreMark的性能，这相当于零等待状态执行，同时还能保持极低的动态电流消耗水平（ 175 μA/MHz）。 带有DSP和FPU指令的STM32 F3系列混合信号MCU STM32 F3系列具有运行于72 MHz的32位ARM Cortex-M4内核（DSP、FPU）并集成多种模拟外设，从而降低应用成本并简化应用设计，它包括：
完整教程下载地址：http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第8章 STM32H7的终极调试组件Event Record
该如何对8位以及32位的MCU进行选择？8位和32位MCU在功能上仍是互为辅助、各有千秋，这其中的诀窍就在于，需先了解什么样的应用适合什么样的MCU架构。
在前面文章中，我们介绍了实时性的基本模型、并分析了实时性窗口内不同位置的时间对整个系统的价值，得出了一个结论——实时性窗口中越靠前的时间对系统中的其它任务越有价值；当一个有实时性要求的事件发生时，如果“不顾其它任务、自私自利”——只“单纯”考虑以越快越好的速度尽快完成当前的事件处理，会给整个系统的实时性带来毁灭性的结果——事实上，当所有任务都采取这一策略时，系统中没有任何一个任务的实时性是可以确定得到保证的。关于以上的结论，如果你还没有阅读过前一篇文章、或是对上述结论仍然抱有疑惑，可以阅读《实时性迷思(1)——”快是优点么“？》。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93149 第3章 RTX5操作系统介绍 本章节介绍一下RTX5操作系
本章节介绍一下RTX5操作系统，让大家对RTX5有一个整体的了解，RTX5是开源免费的确定性实时操作系统，适用于 ARM 和 Cortex-M 设备。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第16章 ThreadX原装任务统计分析功能实现(
在Cortex-M里面有一个外设叫DWT(Data Watchpoint and Trace)，是用于系统调试及跟踪，
一、背景知识： （1）中断延迟:从中断触发到执行中断服务程序的第一条指令这段时间就是中断延迟时间。
利用 Console API 测量执行时间和对语句执行进行计数。 这篇文章主要讲： 使用 console.time() 和 console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。 使用 console.count() 对相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器，并且对测量某个事项花费的时间非常有用。将一个字符串传递到方法，以便为标记命名。 如果您想要停止计时器，请调用 timeEnd() 并向其传递已传递到初始值设定项的相同字符串。 控制台随后会
笔者接触嵌入式领域软件开发已近五年，几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。在这五年期间，感谢 C 语言编译器的存在，让我不用接触汇编即可进行开发，但是彷佛也错过了一些风景，没有领域到编译器之美和 CPU 之美，所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙，以及 C 语言编译器的奥秘。（因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法）。
机器之心报道 机器之心编辑部 研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导致了额外的数据移动成本。 图注：推特 @Shishir Patil 因此，为了使用户在不牺牲隐私的情况下个性化他们的模型，联邦学习等基于设备的训练方法不
平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。
博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42375701
我发现学习 RTOS 是学习 Linux 内核的好方法。大有弯道超车的可能。 1. 任务堆栈 1.1 任务栈大小确定 1.2 栈溢出检测机制 2. 任务状态 3. 任务优先级 3.1任务优先级说明 3.2 任务优先级分配方案 3.3 任务优先级与终端优先级的区别 4. 任务调度 4.1 调度器 5. 临界区、锁与系统时间 5.1 临界区与开关中断 5.2 锁 5.3 FreeRTOS 系统时钟节拍和时间管理 一、 单任务系统（裸机） 主要是采用超级循环系统（前后台系统），应用程序是一个无限的循环，循环中调用
IPython 是一种基于 python 的交互式解释器，提供了强大的编辑和交互能力。 对于对象功能的查询操作，Ipython 提供了两种方法：
1.1 Application Cortex Processors (ARM Cortex 应用处理器 ) • Cortex™-A 系列 - 开放式操作系统的高性能处理器 Cortex 应用处理器在先进工艺节点中可实现高达 2GHz+ 标准频率的卓越性能，从而可支持下一代的移动 Internet 设备。这些处理器具有单核和多核种类，最多提供四个具有可选 NEON™ 多媒体处理模块和先进浮点执行单元的处理单元。 所有 Cortex-A 处理器都共享共同的体系结构和功能集。 这使其成为开放式平台设计的最佳解决方案，因为此时不同设计之间软件的兼容性和可移植性最重要： ARMv7-A 体系结构 对所有操作系统的支持 Linux 完整分配 - Android、Chrome、Ubuntu 和 Debian Linux 第三方 - MontaVista、QNX、Wind River Symbian Windows CE 需要使用内存管理单元的其他操作系统支持 指令集支持 - ARM、Thumb-2、Thumb、Jazelle®、DSP TrustZone® 安全扩展 高级单精度和双精度浮点支持 NEON™ 媒体处理引擎
https://www.keil.com/pack/doc/compiler/EventRecorder/html/SCVD_Format.html
首先，我们需要对一种深度学习模型很熟悉，这样我们就可以找到其性能瓶颈，并查看在我们进行了优化之后有多大的提升。我们可以使用内置的 PyTorch 分析器，也可以使用通用的 python 分析器。我们将同时考察这两种方法。
嵌入式系统的开发在现代科技中发挥着至关重要的作用。它们被广泛应用于从智能家居到工业自动化的各种领域。在本文中，我们将聚焦于使用ARM Cortex-M系列微控制器实现低功耗定时器的应用。我们将详细介绍在嵌入式系统中如何实现低功耗的定时器功能，并附上代码示例。
Keil公司是一家业界领先的微控制器（MCU）软件开发工具的独立供应商。Keil公司由两家私人公司联合运营，分别是德国慕尼黑的Keil Elektronik GmbH和美国德克萨斯的Keil Software Inc。Keil公司制造和销售种类广泛的开发工具，包括ANSI C编译器、宏汇编程序、调试器、连接器、库管理器、固件和实时操作系统核心（real-time kernel）。有超过10万名微控制器开发人员在使用这种得到业界认可的解决方案。其Keil C51编译器自1988年引入市场以来成为事实上的行业标准，并支持超过500种8051变种。
我们不要猜测程序性能，在对代码进行优化的时候，可能会有很多因素发挥作用，所以需要综合考虑，进行测试验证准没错。然而，编写benchmark并不是一件简单的事情，很容易因编写错误的benchmark导致做出不正确优化。本章节将列举一系列非正确编写benchmark问题点。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十三篇，开启十一章，讲述Zynq 片上系统的开发等相关内容，本篇内容目录简介如下：
相信很多人都遇到过这样的情况：在一个Cortex-M嵌入式应用中要实现一个精确的毫秒级延时并不困难——如果你有RTOS，在任务中使用诸如 os_sleep(<休眠时间>)之类的函数就可以轻松实现；如果你是裸机，也可以使用每个Cortex-M芯片都默认携带的SysTick来实现一个，甚至Arm官方的CMSIS都提供了现成的API，即SysTick_Config(<中断间隔的时钟周期数>)：
相信很多人都遇到过这样的情况：在一个Cortex-M嵌入式应用中要实现一个精确的毫秒级延时并不困难——如果你有RTOS，在任务中使用诸如 os_sleep(<休眠时间>) 之类的函数就可以轻松实现；如果你是裸机，也可以使用每个Cortex-M芯片都默认携带的SysTick来实现一个，甚至Arm官方的CMSIS都提供了现成的API，即SysTick_Config(<中断间隔的时钟周期数>)：
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
在之前的两篇文章中，在 程序是如何在 CPU 中运行的（一）中讲述了一条一条指令和数据是如何在 CPU 中被运行的，在 程序是如何在 CPU 中运行的 （二）中以 PC 寄存器为中心，从汇编语言的角度阐述了程序是如何在 CPU 中有序执行的，该篇文章讲述流水线机制在 CPU 中的应用。
摘要：对于单片机程序来说，大家都不陌生，但是真正使用架构，考虑架构的恐怕并不多，随着程序开发的不断增多，架构是非常必要的。
了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。常用的时间复杂度类 O（n） 表示输入大小和执行时间之间的线性关联。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
通常我们所说的CPU如高通平台MSM8998、苹果A12， 华为海思平台（麒麟980、990）等，这些我们虽然叫CPU，但并不是只有一个CPU，实际上是一个芯片组，在芯片组内部有很多CPU 协同工作的。不同处理器的子系统有： 图1 X12芯片组
瞬态执行攻击（Transient Execution Attack）是一种利用现代 CPU 优化技术漏洞的攻击。 侧信道（Side-channel）是瞬态执行攻击泄漏数据的关键部分。 在这项工作中发现了一个漏洞，即瞬态执行中 EFLAGS 寄存器的更改可能会对英特尔处理器中条件代码跳转指令（Jcc，Jump on condition code）产生附加影响。本研究基于此发现提出了一种新的侧信道攻击，它利用瞬态执行和 Jcc 指令的时间来传递数据。 这种攻击将秘密数据编码到寄存器的变化中，这使得上下文的执行时间稍微变慢，攻击者可以通过测量来解码数据。 这种攻击不依赖缓存系统，也不需要手动将 EFLAGS 寄存器重置为攻击前的初始状态，这可能会使其更难检测或缓解。 在配备了 Intel Core i7-6700、i7-7700 和 i9-10980XE CPU 的机器上实现了这个侧信道。 在前两个处理器中结合其作为Meltdown攻击的侧信道，可以达到100%的泄漏成功率。
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
Apache StopWatch是Apache Commons库中的一个组件，它提供了简单而强大的计时器功能。StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间，以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能，使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。
在图像处理中，由于你要每秒处理大量操作，你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且要以最快的方式提供，这是必须的。因此，在本章中，你将学习：
昨天树莓派官方为树莓派Pico发布了最新的SDK，即Pico-SDK v1.5.0（复制链接到浏览器中打开）：
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
对大家熟悉的Cortex-M处理起来说，无论是强调极致资源和低功耗的Cortex-M0、还是频率达到上GHz且能与某些应用处理器掰一掰手腕的Cortex-M7，都不会缺席了SysTick的身影。
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
很多应用场合对于功耗的要求很严格，比如长期无人照看的数据采集仪器，可穿戴设备等。其实很多 MCU 都有相应的低功耗模式，以此来降低设备运行时的功耗，进行裸机开发的时候就可以使用这些低功耗模式。但是现在我们要使用操作系统，因此操作系统对于低功耗的支持也显得尤为重要，这样硬件与软件相结合，可以进一步降低系统的功耗。这样开发也会方便很多，毕竟系统已经原生支持低功耗了，我们只需要按照系统的要求来做编写相应的应用层代码即可。FreeRTOS 提供了一个叫做 Tickless 的低功耗模式。
之前一直没有去研究try catch的内部机制，只是一直停留在了感觉上，正好这周五开会交流学习的时候，有人提出了相关的问题。借着周末，正好研究一番。
1978年12月5日，物理学家赫尔曼·豪泽（Hermann Hauser）和工程师Chris Curry，在英国剑桥创办了CPU公司（Cambridge Processing Unit），主要业务是为当地市场供应电子设备。
在密码学中,时序攻击是一种侧信道攻击,攻击者试图通过分析加密算法的时间执行来推导出密码。每一个逻辑运算在计算机需要时间来执行,根据输入不同,精确测量执行时间,根据执行时间反推出密码。
在 Python 编程中，装饰器（Decorator）是一种优雅而强大的技术，可以用于修改、扩展或包装现有的函数或类。通过使用装饰器，我们可以轻松地实现代码重用、AOP（Aspect Oriented Programming）编程风格以及其他许多有用的功能。本文将介绍装饰器的基本概念和语法，并分享一些使用装饰器优化 Python 代码的实际技巧和最佳实践。
对于嵌入式系统来说，中断的响应时间在时序要求非常严格的情况下十分的重要，所以必须要能够找到中断测试的方法。本文主要介绍两种常用中断测试方法的理论。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节首先回顾一下timeit代码执行时间测量模块，然后通过此模块测算Python中list列表一些操作的时间效率。
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