Beim Einsatz von Machine Learning in Echtzeit-Embedded-Systemen geht es oft darum, Latenz, Speicherbedarf und Leistungsaufnahme zu reduzieren – bei gleicher Genauigkeit. In sicherheitskritischen Anwendungen müssen Vorhersagen zudem verlässlich sein (eine Geschwindigkeitsbegrenzung 20 km/h darf nicht als 50 km/h erkannt werden). Man könnte meinen, maximale Genauigkeit braucht möglichst viele Bruchteile.
Kurzanleitung, wie Sie beim Zugriff auf entfernte Linux-Server (inkl. AWS EC2) ein höheres Sicherheitsniveau erreichen – pragmatisch und alltagstauglich.
Abhängig von Compiler-Flags (z. B. -msoft-float) ruft der Linker entweder die FPU auf
oder nutzt Bibliotheken. Der Unterschied zwischen HW und SW ist meist die Geschwindigkeit –
die Rechenwege bleiben identisch.
Definition: kontrollierter Einsprung in den Kernel. So können Benutzerprogramme Funktionen ausführen, die höhere Privilegien erfordern. Kurz zu Privilegstufen und Betriebsarten.
Häufige Annahme: ein Systemaufruf bewirkt immer einen Kontextwechsel. Tatsächlich läuft Kernel-Code in zwei Kontexten; was wirklich passiert, wird hier präzisiert.