智能硬件

內(nèi)存管理中的堆與棧：設(shè)計考量與問題解決

在現(xiàn)代計算機系統(tǒng)中，內(nèi)存管理是一項至關(guān)重要的任務(wù)，它直接關(guān)系到程序的執(zhí)行效率、穩(wěn)定性和安全性。為了滿足程序運行期間多樣化的內(nèi)存需求，內(nèi)存被巧妙地劃分為堆（Heap）和棧（Stack）兩大區(qū)域。這一劃分不僅體現(xiàn)了計算機系統(tǒng)設(shè)計中的“分而治之”思想，還深刻解決了函數(shù)調(diào)用效率與內(nèi)存分配靈活性這兩大核心問題。本文將深入探討內(nèi)存劃分為堆和棧的設(shè)計考量，以及它們各自解決的問題。

通過代碼實現(xiàn)對硬件的直接控制：原理、方法與實例

在現(xiàn)代計算機系統(tǒng)中，硬件與軟件之間的界限日益模糊，而軟件對硬件的直接控制則成為了實現(xiàn)高效、定制化功能的關(guān)鍵。從嵌入式系統(tǒng)到高性能計算，通過代碼實現(xiàn)對硬件的控制不僅提升了系統(tǒng)的靈活性，還促進了創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展。本文將探討通過代碼控制硬件的基本原理、常用方法，并提供一個具體的代碼實例，以展示這一過程。

如何編寫高效簡潔的單片機匯編程序

在嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中，單片機（MCU）作為核心組件，其性能與效率往往決定了整個系統(tǒng)的表現(xiàn)。匯編語言作為最接近硬件的編程語言，能夠直接操作寄存器和內(nèi)存，因此在追求極致性能和資源利用率的場景下，匯編編程顯得尤為重要。本文將探討如何編寫高效簡潔的單片機匯編程序，并通過實例代碼進行說明。

電容的分類與選型, 電容的工作原理是什么呢?

電容器由兩個導(dǎo)體板組成，這兩個導(dǎo)體板之間被一層絕緣介質(zhì)隔開，通常是空氣、塑料或陶瓷等。

英特爾量子芯片如何能夠重新轉(zhuǎn)換基于硅的計算

在過去十年中,發(fā)展量子計算機的努力發(fā)生了爆炸性的爆炸,這種計算機可以通過指數(shù)式地加速某些計算領(lǐng)域,使物理、醫(yī)學(xué)、生物、人工智能和密碼學(xué)領(lǐng)域發(fā)生革命性變化。利用先進的量子計算機原型作為概念的證明,研究人員已經(jīng)證明了"量子至上論",在幾秒鐘內(nèi)計算出最快的經(jīng)典超級計算機需要幾千年才能完成。

ZigBee模塊無線通信組網(wǎng)結(jié)構(gòu)技術(shù)之Mesh拓撲網(wǎng)狀

無論哪種網(wǎng)絡(luò)方式，只要有多個節(jié)點，都涉及到無線路由和交換。也就是說，在每一個聚合節(jié)點中，都需用對無線通信數(shù)據(jù)信息通過無線路由指向，并交換信息內(nèi)容，這相當于一個路口網(wǎng)關(guān)。

天馬創(chuàng)新顯示技術(shù)閃耀CES 2025，引領(lǐng)未來科技潮流

技嘉AMD B850系列主板上市：標配PCie5.0，三大黑科技助力體驗提升

加速度計的基本原理及其高精度角度/傾斜檢測系統(tǒng)設(shè)計

加速度計是一種非常不錯的傳感器，可以檢測到開始傾塌的大橋在重力作用下，呈現(xiàn)細微的方向變化時的靜態(tài)和動態(tài)加速度。

ATFX 2024年終回顧：創(chuàng)新與責任并行，引領(lǐng)行業(yè)未來

Verilog中的浮點數(shù)處理：挑戰(zhàn)與解決方案

在硬件描述語言（HDL）如Verilog中，浮點數(shù)的處理一直是一個復(fù)雜且富有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。盡管浮點數(shù)在算法和數(shù)學(xué)計算中廣泛使用，但在硬件實現(xiàn)中，特別是使用Verilog進行FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）或ASIC（專用集成電路）設(shè)計時，浮點數(shù)的處理往往不如定點數(shù)那樣直接和高效。本文將探討Verilog中浮點數(shù)的處理方式，包括其挑戰(zhàn)、常見的解決方案以及定點數(shù)作為替代方案的優(yōu)缺點。

輪詢檢測DMA是否占用CPU資源：深度解析與優(yōu)化策略

在現(xiàn)代計算機系統(tǒng)中，直接內(nèi)存訪問（DMA）技術(shù)被廣泛應(yīng)用于高速數(shù)據(jù)傳輸，其核心理念在于讓數(shù)據(jù)傳輸不再依賴CPU的參與，從而釋放CPU資源以處理其他任務(wù)。然而，在DMA操作完成后，系統(tǒng)需要一種機制來檢測DMA傳輸是否已完成，并據(jù)此進行后續(xù)處理。輪詢檢測是其中一種方法，但其是否占用CPU資源，以及如何在不同場景下進行優(yōu)化，是本文將要深入探討的主題。

FPGA：邁向GPU領(lǐng)域的創(chuàng)新之路

在高性能計算領(lǐng)域，圖形處理單元（GPU）和現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）各自占據(jù)了一席之地。GPU以其強大的并行計算能力在游戲、深度學(xué)習等領(lǐng)域大放異彩，而FPGA則以其高度的靈活性和可定制性在信號處理、加密和實時數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域獨樹一幟。然而，隨著技術(shù)的不斷進步，人們開始探索將FPGA用于類似GPU的應(yīng)用場景，這一創(chuàng)新之路正在悄然開啟。

GPU頻率接近CPU：未來是否能取代CPU的深入探討

隨著科技的飛速發(fā)展，圖形處理器（GPU）和中央處理器（CPU）之間的界限變得越來越模糊。特別是近年來，GPU的頻率不斷提升，已經(jīng)逐漸接近CPU的水平，這引發(fā)了業(yè)界和學(xué)術(shù)界對未來計算架構(gòu)的深刻思考：GPU是否有可能在未來取代CPU？本文將從多個維度對這一話題進行深入探討。

Android操作系統(tǒng)上的Flubot惡意軟件分析

隨著Android操作系統(tǒng)的進步，智能手機的使用日益增加。隨后，有報道稱，惡意個人和黑客利用 Android 提供的漏洞來訪問用戶珍視的數(shù)據(jù)。例如，此類威脅包括 2021 年針對 Android 設(shè)備發(fā)布的 Flubot 惡意軟件攻擊。值得注意的是，該惡意軟件針對受害者在其小工具上使用的銀行應(yīng)用程序進行網(wǎng)絡(luò)攻擊。因此，參考對Flubot惡意軟件特征和行為的理解，我們的研究重點是網(wǎng)絡(luò)威脅未來可能的攻擊方式。