1.浅析linux 内核 高精度定时器（hrtimer）实现机制（二）
2.图文剖析 big.js 四则运算源码
3.YOLO 系列基于YOLO V8的高精高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
4.Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统源码
5.SPM 软件介绍
6.YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

浅析linux 内核 高精度定时器（hrtimer）实现机制（二）

       分析linux内核高精度定时器(hrtimer)的实现机制时，首先介绍的度源代码是定时器的迁移过程switch_hrtimer_base。该函数会尝试选择一个新的码高hrtimer_cpu_base结构体，用于定时器的精度激活。get_target_base函数被用于挑选新的高精迁移位置，这个函数的度源代码js火柴特效源码代码与分析低分辨率定时器层时的定时器迁移概念相似。timers_migration_enabled变量在切换到NO_HZ模式时变为True，码高退出NO_HZ模式时变为False，精度用于判断是高精否可以进行迁移。只有在切换到NO_HZ模式且定时器未绑定到特定CPU的度源代码情况下，才会进行迁移选择。码高get_nohz_timer_target函数会判断当前CPU是精度否处于空闲状态，如果不是高精，则返回当前CPU编号，度源代码如果是码高空闲，则会找到最近一个忙碌的处理器并返回其编号。所有条件不满足时，会直接返回传入的hrtimer_cpu_base结构体指针。

       接下来分析hrtimer_callback_running函数，用于检查要迁移的定时器是否正是当前正在处理的定时器。hrtimer_check_target函数则用于检查定时器的到期时间是否早于要迁移到的CPU上即将到期的时间。如果高分辨率定时器的到期时间比目标CPU上的所有定时器到期时间还要早，并且目标CPU不是当前CPU，那么激活目标CPU会涉及到通知该CPU重新编程定时器，这通常不如直接在当前CPU上激活定时器来得简单。因此，如果迁移操作与实际激活操作没有关系，即使从get_target_base函数获得的base与定时器中指定的base相同，迁移操作也会进行。

       在迁移过程中，内核会临时将定时器的hrtimer_clock_base结构体变量设置为全局变量migration_base的指针。这个全局变量仅用于在获得定时器所属CPU的hrtimer_cpu_base结构体变量时，通过判断base变量是否等于migration_base的指针来判断定时器是否正在迁移。这样的设计可以在未正式加锁之前过滤掉很多情况，从而提高速度。

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       在低精度模式下，高分辨率定时器层通过普通（低分辨率）定时器层驱动。当Tick到来时，ucos项目源码下载其处理函数会调用hrtimer_run_queues函数通知高分辨率定时器层。每次调用该函数时，都会判断是否可以切换到高精度模式。如果可以切换，会调用hrtimer_switch_to_hres完成切换并退出。如果不需要切换，则从时间维护层获得当前时间和各种偏移值，并设置到所有的hrtimer_clock_base结构体中。如果当前时间不早于softirq_expires_next变量的值，表示“软”定时器已到期，需要激活软中断处理程序。在软中断处理程序中，首先调用hrtimer_update_base函数更新当前时间，并在适当时候执行，处理到期的“软”定时器。该处理程序会遍历所有指定类型（“软”或“硬”）的到期定时器，判断定时器的“软”到期时间是否已到，处理到期定时器，并循环取下一个要到期的定时器。最后，会调用hrtimer_reprogram函数对底层定时事件设备进行重编程。

       在高精度模式下，周期处理函数hrtimer_interrupt在定时事件设备到期后调用。处理过程包括激活HRTIMER_SOFTIRQ软中断处理程序，处理所有“软”定时器，并对底层定时事件设备进行重编程。重编程确保设备在到期后能正确触发中断，同时避免在一次中断中处理过多定时器，以防止超时。通过查找和设置到期时间时使用“硬”到期时间，而在处理定时器时使用“软”到期时间，内核能尽量减少中断调用，提高性能。

       低精度模式切换到高精度模式的hrtimer_switch_to_hres函数通过调用tick_init_highres函数实现切换，将定时事件设备切换到单次触发模式，并设置中断处理函数为hrtimer_interrupt。一旦完成切换，底层定时事件设备将始终工作在单次触发模式。切换成功后，必须找到最近到期的定时器，并用其到期事件对定时事件设备进行重编程，确保设备能正确响应到期。

       在高精度模式下，fabric源码分析 gossip中断处理程序通过直接调用__hrtimer_run_queues函数处理所有“硬”定时器，并激活HRTIMER_SOFTIRQ软中断处理程序来处理所有“软”定时器。在高精度模式下，底层定时事件设备始终处于单次触发模式，因此在到期后必须进行重编程。如果编程失败，重试三次后，适当延迟到期事件后再次尝试编程，并强制执行。

       使用实例展示了高精度定时器在实际应用中的精度，时间戳显示其定时精度可达到ms级别。

图文剖析 big.js 四则运算源码

       big.js是一个小型且高效的JavaScript库，专门用于处理任意精度的十进制算术。

       在常规项目中，算术运算可能会导致精度丢失，从而影响结果的准确性。big.js正是为了解决这一问题而设计的。与big.js类似的库还有bignumber.js和decimal.js，它们同样由MikeMcl创建。

       作者在这里详细阐述了这三个库之间的区别。big.js是最小、最简单的任意精度计算库，它的方法数量和体积都是最小的。bignumber.js和decimal.js存储值的进制更高，因此在处理大量数字时，它们的速度会更快。对于金融类应用，bignumber.js可能更为合适，因为它能确保精度，除非涉及到除法操作。

       本文将剖析big.js的解析函数和加减乘除运算的源码，以了解作者的设计思路。在四则运算中，除法运算最为复杂。

       创建Big对象时，new操作符是可选的。构造函数中的关键代码如下，使用构造函数时可以不带new关键字。如果传入的参数已经是Big的实例对象，则复制其属性，否则使用parse函数创建属性。

       parse函数为实例对象添加三个属性，这种表示与IEEE 双精度浮点数的ip传奇网关源码存储方式类似。JavaScript的Number类型就是使用位二进制格式IEEE 值来表示的，其中位用于表示3个部分。

       以下分析parse函数转化的详细过程，以Big('')、Big('0.')、Big('e2')为例。注意：Big('e2')中e2以字符串形式传入才能检测到e，Number形式的Big(e2)在执行parse前会被转化为Big()。

       最后，Big('')、Big('-0.')、Big('e2')将转换为...

       至此，parse函数逻辑结束。接下来分别剖析加减乘除运算。

       加法运算的源码中，k用于保存进位的值。上面的过程可以用图例表示...

       减法运算的源码与加法类似，这里不再赘述。减法的核心逻辑如下...

       减法的过程可以用图例表示，其中xc表示被减数，yc表示减数...

       乘法运算的源码中，主要逻辑如下...

       描述的是我们以前在纸上进行乘法运算的过程。以*为例...

       除法运算中，对于a/b，a是被除数，b是除数...

       注意事项：big.js使用数组存储值，类似于高精度计算，但它是在数组中每个位置存储一个值，然后对每个位置进行运算。对于超级大的数字，big.js的算术运算可能不如bignumber.js快...

       在使用big.js进行运算时，有时没有设置足够大的精度会导致结果不准确...

       总结：本文剖析了big.js的解析函数和四则运算源码，用图文详细描述了运算过程，逐步还原了作者的设计思路。如有不正确之处或不同见解，欢迎各位提出。

YOLO 系列基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统

       这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位，适用于公路监控，支持、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练，Pyqt5构建界面，兼容ONNX和PT模型。祝福墙php源码功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张、视频还是摄像头，系统都能有效处理并展示检测结果。

       系统优势在于其易安装、速度快和准确性高，得益于新的backbone、Anchor-Free检测头和改进的损失函数。演示了、视频和摄像头检测操作，以及检测结果的Excel导出功能。通过BIT-Vehicle车辆数据集进行训练，该数据集包含多类车辆，展示了模型的训练效果和性能评估。

       获取全部源码、UI界面、数据集和训练代码，请访问下方公众号获取下载链接：AI算法与电子竞赛，发送YOLO系列源码。注意，该代码基于Python3.8，运行需要按照requirements.txt配置环境。

Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统源码

       Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统深度解析

       UWB (超宽带)技术，作为无线定位领域的革新，其独特性在于它通过发送和接收纳秒级甚至更短的极窄脉冲，实现了GHz级的超宽带通信，为高精度室内定位开辟了新纪元。它在工业自动化、安全监控和室内导航等领域展现出了卓越的性能。相较于传统窄带系统，UWB具备穿透力强、功耗低、抗多径干扰强、安全性高和系统复杂度低等优势，尤其在提供厘米级别的定位精度上，其应用潜力不可估量。

       然而，UWB定位并非完美无缺。它依赖于密集的基站网络，每个定位点至少需要三个基站的支持，且对无线环境的遮挡较为敏感。尽管有这些局限，UWB在监狱看守所的智能化监控、医院的设备定位和高危化工厂的人员安全管理中，都发挥了关键作用。例如，监狱通过实时追踪犯人位置、智能预警越界，医院通过实时定位医疗设备，保障医疗安全，化工厂则能有效管理人员和设备，预防事故的发生。

       UWB室内定位的实现，依赖于三个核心组件：UWB标签或设备，它们搭载定位芯片，发射UWB信号；UWB基站或接收器，分布在目标区域内，捕捉并解析信号；以及数据处理平台，对接收到的信号进行计算和分析，输出精确的位置信息。

       UWB技术的优势在于其高精度定位，即使在多路径环境中也能保持稳定性能；其实时性使得位置信息更新迅速，且能有效处理多路径信号。它在室内环境中的应用广泛，如商场、医院、工厂等，为人员和物体的精确定位提供了强大支持。

       在室内人员定位系统中，工厂人员定位不仅实现了物资、车辆的实时追踪与智能调度，还结合了人脸识别、智能考勤等功能，强化了人员管理。系统通过联动监控，智能分析人员行为，以实现可视化和智能化的生产环境管理。此外，车辆测距防撞报警功能，进一步保障了人员安全。

       具体到系统功能，人员实时定位提供实时分布及统计，视频画面联动功能则让管理者能够快速掌握现场情况。设备与区域管理模块，确保了权限的精确控制和电子围栏的高效应用。巡检管理不仅记录任务进度，还通过智能考核工具，提升工作效能。而报警管理模块则从静止、超员、越界和紧急求救等多个维度，确保了人员和环境的安全。

       UWB技术的超宽带特性，使得在追求精确度的同时，我们也要面对基站部署和环境适应性的挑战。然而，正是这些挑战推动着我们不断优化和改进，使得UWB在无线定位领域中占据重要一席，为未来的智能环境提供了无限可能。

SPM 软件介绍

       SPM数据挖掘预测分析软件，由美国Salford Systems公司开发，其核心是先进的机器学习算法，旨在提供预测分析工具。软件主要模块包括广义路径追踪（GPS）算法、智能变量分组、自动化变量缺失值填补、逻辑回归算法、最小二乘线性回归模型等。

       GPS算法通过机器学习方法建立大量候选线性模型，并自动选择最优模型，显著提升模型效果。智能变量分组高度自动化地对变量进行智能分组，减少手动工作，提升建模效率和模型性能。自动化缺失值填补模块利用算法快速处理缺失值，包含均值、中位数、众数填补方式及利用预测模型进行个性化填补。

       软件提供经典逻辑回归算法，结合TreeNet，快速建立高精度模型；最小二乘线性回归模型支持单一变量线性相关性测试，结合TreeNet快速开发精确回归模型。

       SPM8优势显著，高精度，TreeNet是唯一由GBM发明人源代码开发而成，经过不断迭代优化，无需深入了解GBM内部算法，即可获得高精度模型。高纬度特征快速筛选能力，TreeNet是目前最快的GBM算法，适合高纬度快速变量筛选；GPS是最快速的正则化回归算法，支持广谱正则化路径搜索策略，作为快速衍生特征筛选工具。

       用户界面友好，提供强大自动化建模功能，简化操作，无需专业背景即可轻松使用。SPM的自动化建模技术包括自动化模型优化和机器学习模型置信度检验。热点追踪功能适用于信用风险和反欺诈场景，利用CART调整PRIOR设置快速识别关注人群特征。聚类和异常点分析采用监督学习算法，给出解释性强的规则形式聚类；利用CART中的AUTOMATE UNSUPERVISED找到样本异常点，应用于反欺诈等场景。快速逻辑回归模型开发通过TreeNet变量筛选和Spline变形或Data Binning快速变量分组，提供高效模型。

       SPM为客户提供价值，解决大数据人力资源问题，通过高度自动化、智能化使用方式降低建模人员门槛，无需编程、理论基础和经验，较短时间内建立专家级模型。高效分析技术解放建模人员于繁琐低效手动工作，显著减少数据预处理时间，提高分析效率。自动化模型优化和机器学习模型置信度检验提升建模效率。通过GPS和Data Binning快速逻辑回归模型开发，节约人力成本，将更多精力用于商业问题理解、数据源获取、新特征构建和策略设计等创意性工作。识别高风险客户，预测即将流失客户，实现更加精准的客户关系维护。SPM建立的机器学习模型通常性能优于经典统计技术建立的模型5%到%，作为模型性能对比的基准。

       北京天演融智软件有限公司作为SPM软件在中国的授权经销商，提供优质的软件销售和培训服务。

YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的烟头检测识别系统详解

       该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好，提供完整的Python代码和教程，点击文末下载链接获取资源。

       系统亮点在于：

       实时监测：有效预警潜在火灾风险，提升安全性和应急响应能力。

       人力资源优化：自动检测减少人力巡查，降低安全风险，节省资源。

       环保卫生：及时清理烟头，改善环境质量，提升公共卫生标准。

       数据分析：通过烟头检测数据，为城市管理和环保决策提供依据。

       系统在不同场景的应用广泛，如城市管理、火灾预警、旅游景区、交通枢纽等，均能有效监控和维护环境整洁。

       系统核心功能包括：

       界面设置：直观操作，支持、视频和摄像头检测。

       结果保存：导出检测结果至excel，便于后续分析。

       环境搭建：详细步骤指导，确保环境兼容和库安装。

       算法原理：YOLO V8的创新与优势，以及网络结构介绍。

       数据集与训练：提供烟头数据集，进行模型训练和评估。

       通过本文提供的资源，您将掌握一套完整的烟头检测系统，助力环境监测与管理。点击获取链接，立即开始体验。

魔改ZXING源码实现商业级DM码检测能力

       通过深入研究《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书，我们掌握了核心技术，实现了商业级的DM码检测能力。DM码，作为一种由美国国际资料公司发明的高密度二维码，以其尺寸小、信息量大和强大的纠错能力而著称，特别适用于小零件标识、商品防伪等领域。

       ZXing-CPP，一个源自Java的开源条码库，经过改良，如今在处理DM码等工业级二维码上表现出色。然而，为了满足商业级的高精度和容错性需求，我们对ZXing源码进行了深度定制。定位部分，我们结合传统图像分析和深度学习实现了精准定位；预处理阶段，我们利用OpenCV实现形态学、二值化和降噪滤波，优化了解码效率和精度；而在解码策略上，我们针对ZXING的短板进行了优化，使其解码能力大幅提升。

       通过将ZXING与OpenCV深度融合，我们开发出三种解码策略：快速、平衡和优化，提供完善的参数界面和SDK。对比在线收费的商业库，如Halcon和VP等，我们的DM码解码性能超越了它们，展现了强大的商业级竞争力。