Genehmigt: Fortect
Manchmal zeigt Ihr Körper möglicherweise eine Nachricht an, die sich auf einen neuen Freertos-Echtzeitkernel bezieht. Dieses Problem kann mehrere Ursachen haben.
amazon.comBild: amazon.com FreeRTOS™ Core ist das branchenführende zeitaufwändige Betriebsnetzwerk (RTOS) und meine De-facto-Standardlösung zur Herstellung von Mikrocontrollern und kleinen Mikroprozessoren. FreeRTOS unterstützt über 39 Architekturen mit ARMv8-M.
Grundlegende Merkmalsdichte ist eine Art von Slicing, die die Verteilung von Werten über den gesamten Datensatz mithilfe der perfekten kontinuierlichen Kurve zeigt.
Was ist ein Konflikt zwischen RTOS und FreeRTOS?
Der Kernel-Box-Plot ähnelt normalerweise Ihrem Histogramm, zeigt aber die routinemäßige Form der Verteilung noch besser, denn wann, es wird nicht durch die Anzahl der im Histogramm ausgewählten Zellen beeinflusst.
Wir können die meisten der folgenden Methoden verwenden, um ein Thema mit Kerneldichte in R zu erstellen:
#set Kerneldichtekd <- Dichte (Daten)#Erstelle ein VitaldickendiagrammHandlung (CD)
#set Kerneldichtekd <- Masse (Daten)# Erstellen Sie einen Kernel-EintragsgraphenHandlung (CD)#Füllen Sie die Kerndichtetabelle mit einer bestimmten Farbe auspolygon(kd, col='blue', border='black')
#plot Diagramm der ersten Kerndickekd1 <- Solidität (data1)plot(kd1, Spalte='blau')#konstruiere den zweiten Hauptteil <- plotDichte kd2 (data2)Zeilen (kd2, col='red')#plot Blockplot des dritten Kernskd3 <- Dichte (data3)Linien (kd3, col='lila')...weiter
Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis verwendet wird.
Methode 1. Erstellen Sie eine Groupcore-Density-Afic
Die folgenden Computerprogramme demonstrieren, wie eine Kernel-Dichte dargestellt wird, die zu einem Datensatz in R passt:
#Daten erstellenDaten <- c(3, eine Anzahl von, 4, 4, 9, 6, 7, 7, 7, 11, 12, dreizehn, 14, 17, 19, 19)# bestimmte Kerndichtekd <- Dichte (Daten)# Erstellen Sie ein Kerndickendiagrammplot(kd, main='Kernel Density Data Plot')
Die x-Achse zeigt die gesamten Werte, die mit dem Datensatz verbunden sind, und die gesamte y-Achse zeigt die relative Häufigkeit jedes Werts. Die maximale Punktzahl in der Grafik hat bestätigt, wo Angebote am häufigsten erscheinen.
Methode 2: Erstellen Sie eine Art gefülltes Kerndichtediagramm
Hat RTOS einen Kernel?
Der Anwendungscode zeigt, wie ein Kerndickengarten mit einer bestimmten Umrandungsfarbe erstellt wird, ohne eine Füllfarbe zu erwähnen:
Wie funktioniert FreeRTOS? Speicherzuordnung?
Als Problemumgehung speichert FreeRTOS die Speicherzuweisungs-API in seiner benutzerdefinierten portablen Ebene. Die portable Schicht befindet sich außerhalb und wird von den Quelldateien erstellt, die diese RTOS-Kernfunktionalität implementieren, was eine von der Anwendung gewählte Implementierung ermöglicht, die für die zu entwickelnde Echtzeit-Community geeignet ist.
#Daten erstellenDaten <- c(3, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 7, -, 8, fünfzehn, 13, 14, 17, 19, 19)# Auswahl Kerndichtekd <- Dichte (Daten)# Erstellen Sie praktisch jedes Kernel-Dichte-DiagrammHandlung (CD)#Füge Farbe hinzupolygon(kd, col='stahlblau', rand='schwarz')
Methode 3. Erstellen mehrerer Kernel-Dichtediagramme
Was ist FreeRTOS Kernel?
Der FreeRTOS-Kernel wird seit etwa 8 Jahren gemeinsam mit den weltweit führenden Chipherstellern entwickelt und ist das branchenführende Echtzeit-Ausführungssystem (oder RTOS) und eine umgebungsweit standardisierte Mikrocontroller-Lösung für kleine Mikroprozessoren.
Der folgende Code zeigt, wie dreiseitige Diagramme der Kerndichte im R-Diagramm erstellt werden:
#Datensätze erstellendata1 <- c(3, diverse, 4, bewährt, 4, 6, 7, 7, 7, 12, vierzehn, 13, 14, 17, 19, 19)data2 <- c(12, 3, 14, 14, 5, 4, 6, zehn, zwei Wochen, 7, 7, 8, 10, 12, 19, 20)# Storyline die Dichte des ersten Kernskd1 <- Dicke (data1)graph(kd1, col='blau', lwd=2)#plot Dichteplot des zukünftigen Kernskd2 <- Dichte (data2)lines(kd2, col='red', lwd=2)
Wie schnell ist FreeRTOS heruntergeladen?
FreeRTOS bootet jeweils 170 Mal (Durchschnitt 2019). Seit 2011 ist FreeRTOS die Nummer 1 in allen integrierten Marktforschungen von EETimes, der ersten Studie, in die es gebündelt wurde. Es ist vollständig erhalten und dokumentiert.
Beachten Sie, dass wir eine ähnliche Syntax verwenden können, um damit zu beginnen, so viele Kerndichtediagramme auf Daten zu erstellen, wie wir möchten.
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Tutorials befassen sich mit der Erstellung anderer allgemeiner Diagramme in R:
Im Vergleich zum Zeichnen mehrerer Boxdiagramme in R
Wie auf dem Weg, mehrere Histogramme in R
zu zeichnenWie zeichnet man eine Reihe von Linien in R
Histogramme
Wahrscheinlich erstellen Sie Histogramme mit der Funktion hist(x), von der x immer ein numerischer Moralvektor ist. Lands Variante zeigt freq = FALSE Wahrscheinlichkeitsdichten als Ersatz für Häufigkeiten. Der breaks= Parameter steuert die Handvoll Korb.
Genehmigt: Fortect
Fortect ist das weltweit beliebteste und effektivste PC-Reparaturtool. Millionen von Menschen vertrauen darauf, dass ihre Systeme schnell, reibungslos und fehlerfrei laufen. Mit seiner einfachen Benutzeroberfläche und leistungsstarken Scan-Engine findet und behebt Fortect schnell eine breite Palette von Windows-Problemen - von Systeminstabilität und Sicherheitsproblemen bis hin zu Speicherverwaltung und Leistungsengpässen.
#Einfaches Balkendiagramm
history(mtcars$mpg)
# Farbiges Histogramm mit unterschiedlichen Zahlen aus allen Bins
history(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")
# Normalkurve hinzugefügt (danke Peter Dalgaard)
x <- mtcars$mpg
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Miles per gallon",
main="Histogramm mit normaler Kurve")
xfit<-seq(min(x),max(x),länge=40)
yfit<-dnorm(xfit,Mittelwert=Mittelwert(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)
Linien (xfit, yfit, col="blue", lwd=2) 
