Aprobado: Fortect
A veces, su sistema puede mostrar claramente un mensaje relacionado con el kernel en tiempo real de freertos. Puede haber varias razones para estos problemas.
La densidad de características básica es un diseño de corte que muestra la distribución del valor en todo el conjunto de datos mediante una curva sostenida.
¿Cuál es la diferencia entre ¿RTOS y FreeRTOS?
El diagrama de caja del núcleo es similar a su histograma, pero muestra la forma general relacionada con la distribución aún mejor porque, de nuevo , probablemente no se vea afectado por la cantidad de celdas específicas en el histograma.
Podemos usar las siguientes medidas para crear un esquema de densidad de kernel en R:
#establecer la densidad del núcleokd <- densidad (datos)#Crear gráfico de densidad del núcleoTrama (cd)
#establecer la densidad del kernelkd <- densidad (datos)# Crear un gráfico de entrada del kernelTrama (cd)#Llene la tabla de solidez del núcleo con un color específicopolígono(kd, col='azul', borde='negro')
#plot primer gráfico de espesor del núcleokd1 <- densidad (datos1)plot(kd1, columna='azul')#construir el segundo cuerpo principal de una persona <- tramadensidad kd2 (datos2)filas (kd2, col='rojo')#plot Diagrama de bloques del tercer núcleokd3 <- cuerpo (datos3)líneas (kd3, col='púrpura')...siguiente
Los ejemplos explican cómo se utiliza un método en la práctica.
Método 1. Crear un Afic de Densidad Groupcore
El siguiente software demuestra la forma más fácil de trazar una densidad de kernel para su conjunto de datos en R:
#Crear datosdatos <- c(3, 3, 4, varios, 9, 6, 7, 7, 7, 8, 12, catorce, 14, 17, 19, 19)# establecer la densidad del kernelkd <- espesor (datos)# Crear un gráfico de densidad del kernelplot(kd, main='Gráfica de datos de densidad del kernel')
El eje x muestra los rasgos asociados con el conjunto de datos y el eje y muestra cualquier frecuencia relativa de cada valor. El número máximo de puntos celulares en el gráfico indica dónde también aparecen las ofertas con más frecuencia.
Método 2: Cree una especie de gráfico de densidad de kernel relleno
¿RTOS tiene kernel?
El siguiente código indica cómo crear un jardín de densidad central en un color de borde específico, sin mencionar el color de relleno:
Cómo maneja FreeRTOS asignación de memoria?
Como solución alternativa, FreeRTOS almacena la API de asignación de memoria exacta en su propia capa superior portátil. La capa portátil reside fuera de los archivos de causa raíz que implementan esta funcionalidad central de RTOS, para permitir una implementación elegida por la aplicación adecuada para el desarrollo de esta comunidad en tiempo real.
#Crear datosdatos <- c(3, 3, iv, 4, 4, 6, 7, 7, 7, 8, 13, 13, 14, 17, 19, 19)# establecer la densidad del kernelkd <- densidad (datos)# Crear un gráfico de masa del núcleoTrama (cd)#Añadir colorpolígono(kd, col='azul acero', rand='negro')
Método 3. Creación de varias parcelas de densidad de kernel
Lo que probablemente será el núcleo de FreeRTOS?
Desarrollado conjuntamente con los principales fabricantes de chips del mundo durante aproximadamente 15 años, todo el núcleo FreeRTOS es el sistema de adición en tiempo real (o RTOS) líder en la industria y una solución de microcontrolador estándar de facto.
El siguiente código muestra cómo crear gráficos de tres lados de densidad nuclear en el gráfico R:
#Crear registrosdata1 <- c(3, 3, 4, conocido, 4, 6, 7, 7, 7, 8, catorce, mala suerte, 14, 17, 19, 19)data2 <- c(12, 3, dos semanas, 14, 5, 4, 6, diez, 14, 7, diez, 8, 10, 12, 19, 20)# trazar la masa del primer núcleokd1 <- densidad (datos1)gráfico (kd1, col = 'azul', lwd = 2)#plot Diagrama de densidad del segundo núcleokd2 <- solidez (datos2)líneas(kd2, col='rojo', lwd=2)
Qué ágil es FreeRTOS descargado?
FreeRTOS arranca cada 170 tramos (promedio de 2019). FreeRTOS ocupó el puesto número 1 con respecto a todas las investigaciones de mercado integradas de EETimes desde 2011, un primer estudio en el que se incluyó. Está completamente conservado y documentado.
Tenga en cuenta que bien podríamos usar una sintaxis similar para crear tantas gráficas de densidad kernel en un gráfico como deseen.
Recursos adicionales
Los siguientes tutoriales explican cómo se crearán otros gráficos comunes en R:
En comparación con el diseño de diagramas de cajas múltiples en R
Cómo trazar histogramas numéricos en R
Cómo dibujar múltiples líneas sobre R
Histogramas
Lanzarás histogramas usando la función hist(x), donde x es literalmente siempre un vector numérico de moral. Variante de Land ecos freq = FALSO densidades de probabilidad en lugar de longitudes de onda. El parámetro breaks= controla el número de una nueva cesta.
Aprobado: Fortect
Fortect es la herramienta de reparación de PC más popular y eficaz del mundo. Millones de personas confían en él para mantener sus sistemas funcionando de forma rápida, fluida y sin errores. Con su sencilla interfaz de usuario y su potente motor de análisis, Fortect encuentra y soluciona rápidamente una amplia variedad de problemas de Windows, desde la inestabilidad del sistema y los problemas de seguridad hasta la gestión de la memoria y los cuellos de botella en el rendimiento.
#Gráfico de barras simple
history(mtcars$mpg)
# Histograma coloreado con diferente número de contenedores
history(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")
# Contorno normal agregado (gracias Peter Dalgaard)
a <- mtcars$mpg
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Millas por galón",
main="Histograma con curva normal")
xfit<-seq(mín(x),máx(x),longitud=40)
yfit<-dnorm(xfit,media=media(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*longitud(x)
Líneas (xfit, yfit, col="blue", lwd=2) 
