包含内核驱动代码和应用层代码,注意此例程只能在arm架构上跑,X86的跑不了。
2026-01-19 16:31:20 9KB arm linux DMA
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Hynix H9TA4GH2GDMCPR 4GB+2GB eMMC+LPDDR2 memory datasheet.
2023-10-24 11:08:38 3.8MB emcp
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void memsetEX(unsigned char *dst,unsigned char val,unsigned char len); void memcpyEX(unsigned char *dst,unsigned char *src,unsigned char len); unsigned char memcmpEX(unsigned char *dst,unsigned char *src,unsigned char len); unsigned char strlenEX(char* s); void strcpyEX(char *dst,char *src); void strcatEX(char *dst,char *src); unsigned char strcmpEX(char *dst,char *src); char* strchrEX(char* str, char c); char* itoaEX(int num,char* str,int radix);
2022-07-18 14:00:37 2KB memcpy strcpy
memcpy_sse 使用SSE2加载/存储内部指令的memcpy()。 与VC ++一起为32位编译时,它的性能优于memcpy()。 当为64位编译时,它的性能与memcpy()相同,因为所有x86-64芯片都支持SSE,因此memcpy()已被实现。 在Linux上,无论是32位还是64位,它似乎都比memcpy()更快。 32位Linux: g++ memcpy_test.cpp -o memcpy_test -O2 -msse2 64位Linux: g++ memcpy_test.cpp -o memcpy_test -O2
2022-07-17 09:13:16 1KB C++
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1.0功能 -不支持的功能:大扇区大小(4KB) 工作温度:-25C~85C 包装:221球FBGA型-11.5毫米x13毫米x1.0毫米 0.5毫米球距 •嵌入式多媒体卡。5.0兼容。详细描述如下: 参照JEDEC标准 •三星e·MMC支持eMMC5的功能。已定义的0 在JEDEC标准中 -支持的功能:压缩命令、缓存、丢弃、清理、, 断电通知、数据标记、分区类型、上下文ID、, 实时时钟,动态设备容量,HS200,HS400, 现场固件更新。 •与以前的多媒体卡系统完全向后兼容 规格(1位数据总线、多e·MMC系统) •数据总线宽度:1位(默认)、4位和8位 •MMC I/F时钟频率:0~200MHz •MMC I/F启动频率:0~52MHz •电源:接口电源→ VDD(VCCQ)(1.70V~1.95V或2.7V~ 3.6V),存储电源→ VDDF(VCC)(2.7V~3.6V) •双数据速率架构;每个时钟周期两次数据传输 •双向数据选通(DQS_t,DQS_
2022-04-08 21:03:14 2.5MB datasheet EMCP
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3128 使用EMCP的补丁
2022-04-07 11:01:31 2KB java ANDROID emcp ddr
DellEMCPower.LINUX-7.4.0.b201.tar.gz powerpath 7.4
2022-04-06 00:21:31 71.93MB linux zookeeper 运维 服务器
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KINGSTON EMCP FBGA 162 KE4CN2L2HA5A2A DATASHEET
2022-04-06 00:21:30 1.93MB EMCPFBGA162
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用卷积滤波器matlab代码TCN的眼动分类 用于三级眼动分类问题的时间卷积网络(3EMCP) 该存储库提供对代码库,模型和评估结果的访问,该论文在论文《带有时间卷积网络的眼动分类》中进行了描述(将很快提供链接)。 请注意,此处共享的大多数代码最初是由实施的。 我们仅添加了对TCN的支持,将其升级到Python 3,实现了一些新工具,并在Python中提供了一个新的功能提取器(原始功能提取器在MATLAB中)。 配置 为了训练新的基于TCN的模型或评估先前训练的模型,您需要首先下载一些包含所有必要数据的大型压缩文件,然后根据以下说明进行提取: 下载,其中包含GazeCom预先计算的功能(具有额外的比例和功能),并将其提取到data/inputs/ 下载具有所有受过训练的模型的压缩文件,并将其解压缩到存储库根文件夹中 下载,将文件包含经过训练的模型的生成的输出进行评估,然后将其提取到存储库根文件夹中 已知依赖 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 脾气暴躁的 训练 要训​​练新的TCN模型,应运行train_tcn.py脚本,但首先需要设置训练参数。 这是在代码中完成的
2022-03-22 06:07:27 33.85MB 系统开源
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Features • Micron® e.MMC and LPDDR3 components • MLC NAND Flash in e.MMC • RoHS-compliant, “green” package • Separate e.MMC and LPDDR3 interfaces • Space-saving multichip package • Low-voltage operation VDD, VCCQM (1.70–1.95V) • Operating temperature range: –30°C to +85°C 1 • Storage temperature range: –40°C to +85°C
2022-01-09 17:02:09 2.13MB 存储 eMCP
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