Hur Det Kan Felsöka Realtime Freertos Kernel

Godkänd: Fortect

1. Ladda ner Fortect och installera den på din dator

2. Starta programmet och klicka på "Skanna"

3. Klicka på "Reparera" för att åtgärda eventuella problem som upptäcks

Snabba upp din dators prestanda nu med denna enkla nedladdning.

Ibland kan ditt system visa ett meddelande relaterat till freeertos realtidskärna. Det kan finnas en hel del orsaker till detta problem.

amazon.comImage: amazon.com FreeRTOS™ Core är branschens ledande operativsystem för tidsförbränning (RTOS) och min de facto jämna lösning för mikrokontroller och små mikroprocessorer. FreeRTOS fungerar med över 40 arkitekturer med ARMv8-M.

Basic lineament density är en typ av skivning som rutinerar fördelningen av värden över den omfattande datamängden med hjälp av en kontinuerlig kurva.

Kärnbröstdiagrammet liknar ditt histogram, men indikerar fördelningens allmänna form ännu mer önskvärd eftersom, återigen, det påverkas inte av antalet valda celler i histogrammet.

Vi kan mycket väl använda följande metoder för att skapa något kärndensitetsschema i R:

#set kärndensitetkd <- tjocklek (data)#Skapa kärntjockleksgrafHandling (cd)

#set kärndensitetkd <- densitet (data)# Skapa en kärnans frontgrafHandling (cd)#Fyll kärndensitetsdiagrammet med en given färgpolygon(kd, col='blue', border='svart')

#plot plot för första kärnans tjocklekkd1 <- tjocklek (data1)plot(kd1, kolumn='blå')#konstruera den andra huvudkroppen <- plotdensitet kd2 (data2)rader (kd2, col='red')#plot Blockplot associerade den tredje kärnankd3 <- densitet (data3)linjer (kd3, col='lila')...nästa 

Exempel förklarar hur varje metod används med övning.

Metod 1. Skapa en Groupcore Density Afic

Följande programvara visar hur man plottar en större kärndensitet för en datauppsättning i R:

#Skapa datadata <- c(3, 3, 4, 4, 9, 6, 7, effektivare, 7, 8, 12, tretton, 14, 17, 19, 19)# position kärndensitetkd <- densitet (data)# Skapa någon form av kärndensitetsdiagramplot(kd, main='Kernel Density Data Plot')

X-axeln visar värdena som är associerade med datamängden, eller y-axeln visar den relativa frekvensen av nästan värde. Det maximala antalet poäng i en graf indikerar var erbjudanden visas oftast.

Metod 2: Skapa en sorts fylld kärndensitetsgraf

Följande kod visar hur man skapar en trädgård med kärntäthet med ett specifikt kantfärgningsmaterial, för att inte tala om en fyllnadsfärg:

#Skapa datadata <- c(3, 3, 4, 4, 4, 6, topp, 7, 7, 8, femton, 13, 14, 17, 22, 19)# ställ in kärndensitetkd <- densitet (data)# Skapa ett kärndensitetsdiagramHandling (cd)#Lägg till färgpolygon(kd, kol='stålblå', rand='svart')

Metod 3. Skapa flera kärndensitetsdiagram

Följande kod visar hur man ger tresidiga kartor nukleär densitet på R-plotten:

#Skapa posterdata1 <- c(3, 3, 4, bevisad, 4, 6, 7, fem, 7, 8, fjorton, 13, 14, 17, 19, 19)data2 <- c(12, 3, 14, 14, 5, 4, sju, tio, 14, 7, 7, 8, 10, 12, 20, 20)# plotta densiteten för den första kärnankd1 <- densitet (data1)graph(kd1, col='blue', lwd=2)#plot Densitetsplot vid den andra kärnankd2 <- densitet (data2)lines(kd2, col='red', lwd=2)

Observera att vi kan använda ett liknande format för att skapa så många kärndensitetsdiagram under en graf som vi vill.

Ytterligare resurser

De kommande handledningarna förklarar hur man skapar andra gemensamma tomter och byggtomter i R:

Jämfört med att rita flera boxdiagram hela vägen genom R
Hur man ritar flera histogram i R
Hur man ritar flera linjer i R

Histogram

Du kommer att skapa histogram med generellt hist(x)-funktionen, där x alltid är en numerisk spritvektor. Lands variant visar freq = FALSE prospektdensiteter istället för frekvenser. Parametern breaks= tar över numret på korgen.

#Enkelt spödiagram
historia(mtcars$mpg)

# Färgat histogram med extraordinärt antal fack
historia(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")

# Normalkurva tillagd (tack Peter Dalgaard)
x <- mtcars$mpg
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Miles pertaining to gallon",
main="Histogram med vanlig kurva")
xfit<-seq(min(x),max(x),length=40)
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*längd(x)
Linjer (xfit, yfit, col="blue", lwd=2)

Snabba upp din dators prestanda nu med denna enkla nedladdning.