S5PV210的诡异问题

硬件/嵌入开发 > 嵌入开发(WinCE) [问题点数:200分,结帖人lbqhope]
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第七天:整理S5PV210三种刷机方式 及自身问题总结

1.3.ARM裸机第三部分-开发板、原理图和数据手册 第一部分、章节目录 1.3.1.开发板和光盘资料简介 1.3.2.开发板硬件手册带读 1.3.3.开发板刷系统1 1.3.4.开发板刷系统2 ...1.3.8.S5PV210数据手册导读 1.3....

解决S5PV210的开发板使用SD卡下载,串口输出乱码的问题

解决S5PV210的开发板使用SD卡下载,串口输出乱码的问题 学习了S5PV210的裸机开发也有一段时间了,一开始怎么都无法使用SD卡的下载,只能使用DNW进行下载, 我使用的WIN10系统,就是不喜欢使用WIN7,开机太慢了,...

S5PV210刷机时“Uart negotiation Error​​​​​​​​”无法刷机解决办法

开机碰到诡异现象:Android系统无法启动且出现如图情况串口输出乱码Uart negotiation Error等、SD卡不启动。以为开发板变砖头了。这时候的解决思路就是dnw刷机。具体步骤如下: 1、准备好材料: 1)材料一:dnw...

02 S5PV210刷系统

S5PV210刷系统知识

裸机编程的除法问题

当使用上述代码,会在led3_...问题非常诡异!反复探究,测试代码如下时,LED出现反应, 也就是除法当中参与运算的,只有两个变量,一个立即数!取模运算也是如此。 这个情况发生在使用s3c2440开发板时出现,...

紧急求助!基于S5PV210核心板开发的应用程序问题

WINCE开发中,EBOOT模式下,TFTP方式无法下载NK镜像的问题解决方案

使用自己修改的EBOOT,无法下载NK镜像,可以连接到PC机,PC机也可以检测到目标,就是在下载的时候卡住,显示的速度为0KB/S,串口打印信息如下: 0) IP address: 192.168.1.6 ...1) Subnet mask: 255.255.255.0...

解决X210开发板被刷成砖的问题

此文章目的在于解决X210开发板被刷成砖的问题,在第一次刷机时遇到了,刷成砖的问题(当时未解决),过来两个月之后,要使用SD卡启动时,不得不把它刷回来,就在朱老师物联网群里面问了一些群友,终于还是解决了,在...

嵌入式Linux系统开发入门宝典(第2版)

距离《嵌入式Linux系统开发入门宝典》第1版已经有6年了,由于是第一次写作,对章节的划分,语言的组织,知识点的推敲,以及本人习惯用五笔输入法打字,有很多地方出现一些诡异的文字。另外,既然是嵌入式Linux系统...

《3.ARM裸机第三部分-开发板、原理图和数据手册》

《3.ARM裸机第三部分-开发板、原理图和数据手册》 第一部分、章节目录 1.3.1.开发板和光盘资料简介 1.3.2.开发板硬件手册带读 1.3.3.开发板刷系统1 ...1.3.8.S5PV210数据手册导读 1.3.9.补充-x210的dnw刷机 1...

1.3.ARM裸机第三部分-开发板、原理图和数据手册

1.3.0.新开发板X210BV3S介绍LCD显示屏不同。X210V3的LCD分辨率为800*480,而X210BV3S分辨率为1024*600。1.3.2.开发板硬件手册带读1.3.3.开发板刷系统11.3.3.1、什么是刷系统刷系统就是利用刷机工具,向开发板中烧录...

现在的 Linux 内核和 Linux 2.6 的内核有多大区别?

作者:larmbr宇链接:https://www.zhihu.com/question/35484429/answer/62964898来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 ...2.6 时代跨度非常大,从2.6.0 (2003年12月...

流媒体开发之-音悦台TV解析特定条件下的所有TV视频

整合流媒体开发之-音悦台TV解析和流媒体开发之-音悦台TV页码链接解析这两部分来实现解析音乐台特定条件的所有TV视频链接。 package com.pigvideo.parser.yinyuetai; import ... ... ...import o

我等着不耐烦

“我”那个带着点诡异的微笑,说牛结实没死。其实,离开了长寿镇,不需要活成牛结实。因为,孩子的父亲一个又一个的头磕下去,说,“娃儿无过”。而有了牛结实离开时候镇民的眼泪和墓前的花,马寡妇爱情革命变革一切,爱的...

四史答题软件安装包exe

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Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

第07章-网络通信协议(OSI、TCP、UDP、IP、ARP、ICMP等)

课程内容如下: 通信协议的概念 ISO、OSI七层参考模型详解 TCP、IP模型详解 网络接口层详解 IP协议详解 IP地址和MAC地址特征分析 有了IP地址为什么还要使用MAC地址 ARP工作过程及工作原理解析 ICMP知识解析 ping命令使用详解 tracert命令使用详解 TCP详解 UDP协议详解 网络通信协议(

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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OCJP认证考试复习课

OCJP是甲骨文推出的的国际认证。 本课程由Java总监级讲师专注Java十三年,不但包含OCJP考试全部内容,还特意制作了很有针对性的阶段性项目让学习考取证书的同时获取一定的项目经验。 相关视频 OCJP(Oracle Certified Java Programmer)是Oracle认证的Java程序员的简称,即Sun被Oracle收购之前的SCJP,是Java语言的拥有厂商对全球的Java开发人员进行的 技术水平认证。该认证在国际上获得了IT 公司的普遍认可, 是目前国际上最热门的IT认证之一。

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

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讲解在线mooc系统的开发,从需求分析到类图设计,数据库设计,架构设计,代码编写等等。 掌握java web开发实战

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King老师精心打造的PHP7自定义函数课程,在PHP中提供了强大的系统函数来帮我们完成功能,但有时候只用系统函数往往还是不够的,还需要根据业务来封装自定义函数,本课程讲解了如何自定义函数,以及自定义函数中常见问题,是PHP入门必看课程。 山哥出品,必属精品! 详细了解PHP7中如何自定义函数,及几种特殊函数的使用

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