菜鸟提问:tornado for arm 中ARM是什么意思呀?

qugjie 2008-04-05 05:00:56
各位老大,刚刚接触VXWORKS,想学学,可是下载了一个tornado,他却是for arm的,我要作的是mips体系的,
着两个有什么区别呀?是交叉编译器不同吗,那我要做MIPS的BSP开发,许不许要下载for mips的版本呀?
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helenhf 2008-04-07
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不可以。。。
生成的目标程序不同,一个是arm指令集的,一个是mips指令集的
要想编译后放到硬件上跑肯定不行~
qugjie 2008-04-07
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那有什么不同呢?是交叉编译器不同吗?
还是仅仅BSP不同呀,我要做得是移植Vxworks到MIPS体系的CPU上,可以用for arm的吗?
frank_zhou 2008-04-05
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windows跟linux还仅仅只是操作系统不同,CPU还有可能是一样的。但ARM和MIPS是两个不同CPU架构的,就比如在PC机上编译好的程序,肯定不能放到手机上CPU上运行的,根本不是相同的指令。
helenhf 2008-04-05
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不能
把windows下程序放到linux下跑,可以吗?明显不行!
不同的cpu架构和指令集啊~
qugjie 2008-04-05
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谢谢楼上的解惑,那他着两个版本的tornado有什么不同呀?是交叉编译器不同吗?
我能够用for arm的版本做for mips的开发吗?
yangb2014# 2008-04-05
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http://www.arm.com/chinese/
http://www.embhelp.com/drew/processor/arm.htm

ARM公司设计先进的数字产品核心应用技术,应用领域涉及:无线、网络、消费娱乐、影像、汽车电子、安全应用及存储装置。 ARM提供广泛的产品,包括:16/32位RISC微处理器、数据引擎、三维图形处理器、数字单元库、嵌入式存储器、外设、软件、开发工具以及模拟和高速连接产品。 ARM公司协同众多技术合作伙伴为业界提供快速、稳定的完整系统解决方案。

Tornado 2.2(电驴)
http://lib.verycd.com/2006/03/17/0000094713.html
汗,貌似也没有for mips

http://www.maihui.net/book/cd9.htm
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目的真实问题,按照文提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题的适用性与优劣。

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