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html显示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，网站源码查毒其处理函数会调用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，源码免安装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cap源码之家存储方式类似。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。扫雷源码 python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。