EBOOT下载后开发板重启

硬件/嵌入开发 > 嵌入开发(WinCE) [问题点数:50分,结帖人jw212]
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红花 2009年9月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
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s3c6410 ARM开发板烧写uboot新手入门笔记

1. 简要说明 JLink的调试功能、烧写Flash的功能都很强大,但是对于S3C2410、S3C2440的Flash操作有些麻烦:...本文使用一个间接的方法来实现对S3C2410、S3C2440开发板的Nor、Nand Flash的烧写。原理为:JLink可以很方便

S3C6410的WinCE系统烧录

//=====================================================================//TITLE:// S3C6410的WinCE系统烧录//AUTHOR:// norains//DATE:// Tuesday 13- April-2010//Environment:// DMA6410//============...

7.安装 Wince 到开发板

7.安装 Wince 到开发板 课程要求: 1. 了解Wince嵌入式系统的组成和启动流程。 2. 通过SD卡自动烧写Wince系统到nand flash中。 3. 体验Wince系统。 实验器材: 软件: 1.OK6410光盘A,B 硬件: 1. SD卡及读卡器...

5.安装 Linux 系统到开发板

5.安装 Linux 系统到开发板 课程要求: 1. 了解linux嵌入式系统的组成和启动流程。 2. 通过SD卡自动烧写Linux系统到nand flash中。 3. 体验Linux+Qt系统。 实验器材: 软件: 1.OK6410光盘A,B。 硬件: 1. PC机...

搭建开发板的测试环境

开发LINUx驱动程序无法直接使用eclipse开发,必须通过串口来进行开发板和主机电脑的通信,所以我们需要进行串口调试工具的安装。根据本文中的条件,我们需要安装的串口掉是工具是minicom:首先需要明白我们的系统...

第五章 搭建S36510开发板的测试环境

本章学习了如何在开发板上去安装android,OK-6410-A是一款不需要去编译的开发板,这里讲述了S36510开发板的编译,开发板是开发和学习嵌入式技术的主要硬件设备。 S3C6410开发板的简介:S3C6410开发板是三...

Ubuntu下搭建TQ2440的程序下载环境

我使用的Ubuntu 10.04,以下是我搭建实验环境的过程,其他版本的Ubuntu其搭建过程可能会略有...先下载minicom: sudo apt-get install minicom 安装完毕之后,使用如下命令行测试一下: sudo minicom -s

用DNW烧写wince开发板操作步骤

确保串口线和usb线已经插好,并装好usb驱动(不行关闭防火墙),打开DNW,设置好Configuration中的设置,开始烧录1....2.跳线帽插在Nand并长按空格键,进入Nand Flasheboot下载模式,输入命令B保护下,输入命令9擦除

详解基于Linux与lpc3250开发板的交叉开发环境搭建

假设读者已经知道了Linux、lpc3250开发板是什么东西,以及知道了什么是交叉式开发。我们直接进入搭建的步骤: 一、Bootloader的安装(在windows下进行): 1、什么是Bootloader:  要想弄明白什么是...

搭建S3C6410开发板的测试环境

ARM架构的开发板可基于X86架构的PC在CPU指令以及二进制格式上都有所不同。Linux驱动需要访问硬件且这些硬件很难在PC上进行模拟,那么就要在带有这些硬件的开发板上进行调试和测试。 S3C6410是由三星公司推出的一款...

Ubuntu10.04系统调试TQ2440开发板之一《Ubuntu下搭建TQ2440的程序下载环境》

环境搭建主要是装两个工具:串口工具和下载软件(在这里所有指令都是在Ubuntu系统终端Root权限下运行) 1)安装串口工具minicom。 先下载minicom: 运行指令sudo apt-get install minicom 安装完毕之后,使用如下...

WinCE5.0 SMDK2410 BSP在GEC2410开发板上的移植(1)-NBoot

GEC2410开发板自带的Eboot需要通过自带的Bootloader下载后才能运行,这个Eboot只起到下载内核镜像的作用,重启后是通过Nboot启动内核而不是Eboot。而且也不支持KITL,BSP的结构也完全是4.2下的,非常凌乱。不知道...

ARM开发板烧写uboot (很多还不懂,收藏着先)

s3c6410 ARM开发板烧写uboot新手入门笔记 s3c6410 ARM开发板烧写uboot新手入门笔记 ARM开发板是依赖 bootloader启动的,是1段小程序,等同x86系统的BIOS,作用是检测硬件并读取内核到内存bootloader通常需要开发...

第5章 搭建S3C6410开发板环境

开发板是开发和学习嵌入式技术的主要硬件设备,pc上开发linux驱动,但是得编译成ARM架构的linux驱动模块。S3C6410是三星公司推出的一款低功耗、高性价比的PISC处理器,它基于ARM11内核,可广泛应用于移动电话和通用...

搭建S3C6410开发板测试环境

开发板用于驱动程序的测试,调试。进行硬件的模拟调试与测试。 不同开发板的区别主要在烧录嵌入式系统的方式上 5.2安装串口调试工具:minicom OK6410开发板可以通过串口通信显示linux驱动程序输出的调试信息 ...

基于Linux与lpc3250开发板的交叉开发环境搭建

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

第五章搭建S3C6410开发板的测试环境

第五章搭建S3C6410开发板的测试环境 第五章本章主要介绍开发板的调试环境的搭建,以及如何将Android系统安装开发板上。 开发板是开发和学习嵌入式技术的主要硬件设备。 尽管可以在PC上开发Linux驱动,然后重新...

关于UP-CUP6410开发板的烧写心得

UP-CUP6410开发板烧写心得 我一年之前跟着老师学习烧写过arm11的bootloader、内核、文件系统,那时候只知道该怎样一步步的烧写,并不知道没一步究竟为何要这么做,因为只是想烧着玩,刚好可以把实验室的那些坏的板子...

linux主机上用tftp做开发板移植

<!-- @page { margin: 2cm } P { margin-bottom: 0.21cm } --> 一、Linux主机上安装配置tftp 1.安装 sudo apt-get install tftpd-hpa tftp-hpa ...开发板的Bootloaer上已经有了tftp-

第五章、搭建S3C6410开发板的测试环境 读书笔记

开发板是开发和学习嵌入式技术的主要硬件设备 一.安装串口调试工具:minicom 1.检测当前系统是否支持USB转串口 lsmod | grep usbserial 2.安装minicom apt-get install minicom 3.配置minicom minicom –s ...

Linux下安装使用DNW for linux下载文件镜像

Linux下与TQ2440进行串口通信见 ...开发板是TQ2440 在网上找到一个dnw for Linux。共享给大家 (secbulk目录下是PC端USB驱动, dnw目录是下载工具) 效果图: 1.首先解压缩文件: # tar xvf dnw_

基于TQ2440A开发板的系统安装过程

JLink烧写BIOS到nor Flash中:  1.使用JLink和serial连接,选择nor Flash  2.JLink配置:open project-->TQ2440.jflash-->connect  3.烧写BIOS:open-->(Bootloader\u-boot-1.1.6_Q43_20100601.bin)-->...  4....

ESP8266开发之旅 网络篇⑯ 无线更新——OTA固件更新

1. 前言     前面的博文中,我们编写的固件都是通过ArduinoIDE往串口线上的ESP8266模块去烧写固件。这样就会有几个弊端: 需要经常插拔转接线,很容易造成8266串口丢失; 如果是将ESP8266做成产品并交付到...

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

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