uCOS-III是一个实时操作系统内核，其设计目标为可靠性、可裁剪性以及高效的多任务管理。uCOS-III提供了丰富的API函数以供开发者使用，这些函数主要用于任务管理、时间管理、调度器控制和资源管理等方面。以下是根据给定文件内容提取的知识点，详细说明了uCOS-III的常用函数以及它们的应用场景和功能。 ### 系统初始化与任务管理函数 - **OSInit()** 在uCOS-III中，`OSInit()`函数用于初始化操作系统内部变量和数据结构，这个过程包括创建系统必须的一些内部任务，如空闲任务、时基任务、统计任务和定时器任务等。初始化成功后，会有一个指向`OS_ERR`变量的指针返回`OS_ERR_NONE`错误代号；若不成功则返回对应的错误代号，具体的错误代号可以在`OS.H`文件中查阅。 - **OSTaskCreate()** 用于创建新任务，该函数需要多达13个参数来定义任务的堆栈地址、优先级、入口函数、参数等信息。新任务创建后会被加入到就绪任务列表中，等待CPU调度。 - **OSTaskDel()** 如果任务完成既定的使命，则可以使用`OSTaskDel()`函数来停止任务的执行，但这并不会彻底删除任务代码，而是让任务不再占用CPU资源。 - **OSTaskSuspend() 和 OSTaskResume()** 这对函数用于控制任务的暂停和恢复。通过`OSTaskSuspend()`停止一个任务后，该任务不再被调度器选中运行，直到调用`OSTaskResume()`将其恢复。 ### 硬件初始化与配置函数 - **BSP_Init()** 用于初始化目标硬件平台，包括设置GPIO、继电器、传感器等。通常在`BSP.C`中的`CPU_Init()`函数内调用。 - **BSP_Cfg_Tick()** 此函数负责配置uCOS-III的时基中断，需要初始化硬件定时器并设置其中断频率，这个频率在`OS_CFG_APP.H`中的`OS_CFG_TICK_RATE_HZ`中定义。 ### 调度器控制函数 - **OS_CRITICAL_ENTER() 和 OS_CRITICAL_EXIT()** 这两个函数用于控制调度器的开关。`OS_CRITICAL_ENTER()`通过递增`OSSchedLockNestingCtr`变量来锁定调度器，而`OS_CRITICAL_EXIT()`则将其递减并根据是否为0来决定是否调用调度器。还有`OS_CRITICAL_EXIT_NO_SCHED()`用于解锁但不调用调度器，适用于中断服务例程中。 ### 任务钩子函数 - **OSTaskCreateHook() 和 OSTaskSwHook()** 这些钩子函数允许开发者在任务创建或上下文切换时扩展额外的功能。例如，可以通过`OSTaskCreateHook()`打印新创建的任务控制块（TCB）信息到终端，便于调试。 ### 优先级管理函数 - **OS_PrioGetHighest()、OS_PrioInsert()、OS_PrioRemove()** 这些函数用于管理任务优先级，包括获取当前最高优先级的任务、设置和清除位映射表中的对应位。支持多达`OS_CFG_PRIO_MAX`种不同的优先级。 ### 其他实用函数 - **OSTaskStkChk()** 计算并返回任务堆栈的剩余空间。`OS_StatTask()`会调用此函数来统计每个任务的堆栈使用情况，并更新到任务控制块（TCB）的`StkFree`和`StkUsed`字段中。 - **OSStatReset()** 用于复位统计信息。`OSTickCtr`是一个计数器，每当时基中断产生时，`OSTickTask()`会递增此计数器。调用`OSStatReset()`会将这个计数器复位。 通过上述函数，开发者可以对uCOS-III进行细粒度的控制，以适应不同的实时系统应用需求。在编写应用程序时，除了熟悉每个函数的用途和用法外，还需仔细阅读uCOS-III的文档，了解如何正确配置系统以发挥最佳性能。

这个是参考手册，不是学习教程，详细介绍了Intouch的各点域的含义，函数使用说明

PyTorch 是一个广泛应用于深度学习的开源框架，提供丰富的函数和工具来构建神经网络模型。以下是 PyTorch 常用函数手册的资源描述： 资源名称： PyTorch 常用函数手册 描述： 该手册整理了 PyTorch 中常用的函数、类和工具的详细说明和示例用法，涵盖了张量操作、模型构建、优化器、损失函数、数据加载等方面的内容。可以帮助用户快速查找和了解 PyTorch 中各种函数的用法和参数设置，提升开发效率和代码质量。 内容特点： 详细说明： 提供了每个函数的详细说明，包括输入参数、输出格式、示例代码等。 示例用法： 针对每个函数提供了多个实际应用场景下的示例用法，帮助用户理解函数的具体作用。 分类整理： 将函数按功能进行分类整理，方便用户快速定位需要的函数。 更新及时： 根据 PyTorch 版本更新情况及时更新内容，保持与最新版本的兼容性。 该手册资源对于初学者和有一定经验的 PyTorch 用户都是非常有用的参考资料，可以帮助他们更好地利用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。 ### PyTorch常用函数手册知识点概述 #### 一、引言 PyTorch作为一个领先的开源机器学习库，凭借其灵活性和高效性，在学术界和工业界都得到了广泛应用。该手册致力于为用户提供一个全面且易于查阅的PyTorch函数指南，不仅适合初学者快速上手，也能够帮助有经验的开发者提高工作效率。 #### 二、手册内容特点 - **详细说明**：每个函数均配有详尽的描述，包括但不限于输入参数、返回值、以及常见用法。 - **示例用法**：针对不同场景提供实例代码，确保用户能够理解如何在实际项目中应用这些函数。 - **分类整理**：按照功能领域将函数进行分类，如张量操作、模型构建、优化算法等，便于快速定位所需内容。 - **持续更新**：随着PyTorch版本的迭代，手册也会相应地进行更新，确保信息的时效性和准确性。 #### 三、核心知识点详解 ##### 1. 张量操作 - **Tensor创建**： - `torch.tensor(data)`: 使用给定的数据创建一个新的Tensor。 - 示例：`x = torch.tensor([1, 2, 3])` - **数学运算**： - `torch.add(x, y)`: 返回两个张量相加的结果。 - 示例：`result = torch.add(x, y)` - **维度变换**： - `torch.reshape(a, shape)`: 改变张量的形状而不改变其数据。 - 示例：`reshaped = torch.reshape(x, (3, 1))` ##### 2. 模型构建 - **自定义层**： - `nn.Module`：所有模型的基础类。 - 示例： ```python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) ``` - **预训练模型**： - `torchvision.models`：包含多种预训练模型，如ResNet、VGG等。 - 示例： ```python model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) ``` ##### 3. 优化器 - **SGD**： - `torch.optim.SGD(params, lr)`：随机梯度下降优化器。 - 示例：`optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)` - **Adam**： - `torch.optim.Adam(params, lr)`：自适应矩估计优化器。 - 示例：`optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)` ##### 4. 损失函数 - **交叉熵损失**： - `nn.CrossEntropyLoss()`：常用于多分类任务。 - 示例：`loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()` - **均方误差损失**： - `nn.MSELoss()`：适用于回归任务。 - 示例：`loss_fn = nn.MSELoss()` ##### 5. 数据加载 - **数据集**： - `torch.utils.data.Dataset`：抽象类，用于定义数据集。 - 示例： ```python class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index], self.labels[index] ``` - **数据加载器**： - `torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle)`：从数据集中迭代式地获取数据批次。 - 示例： ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` #### 四、总结 通过上述介绍可以看出，《PyTorch常用函数手册》不仅覆盖了PyTorch的核心功能，还提供了丰富的示例和实践指导。无论是想要深入了解张量操作、模型构建还是数据加载等关键概念的新手，还是希望快速查找特定函数用法的资深开发者，都能从中获益。此外，该手册还强调了与最新版本的兼容性，确保内容始终处于前沿状态。

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很不好找的 freeRTOS API 函数库

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本资源包下载后可以得到两本电子书：《C/C++ 语言参考.chm》和《C语言函数大全(语法着色版).chm》。《C/C++ 语言参考.chm》内容预览： 基本C/C++ ------------------------- 预处理命令 操作符优先级 转义字符 ASCII码表 基本数据类型 关键字 标准 C 库: Standard C I/O Standard C String & Character Standard C Math Standard C Time & Date Standard C Memory Other standard C functions C++ ----------------------------- C++ I/O C++ Strings C++ 标准模板库 C++ Bitsets C++ Double-Ended Queues C++ Lists C++ Maps C++ Multimaps C++ Multisets C++ Priority Queues C++ Queues C++ Sets C++ Stacks C++ Vectors Iterators 《C语言函数大全(语法着色版).chm》内容介绍： C语言函数大全，已包含绝大部分的函数。每个函数包含函数名，功能，用法，举例，内容详尽。

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