STM32的堆与栈与编译信息查看 因为一个项目中使用malloc函数动态分配内存400多个字节,返回为0,分配失败.查找失败原因,为堆空间不足分配导致.查看堆和栈分别设置了2K,按正常情况看应能满足分配空间,原因可能因为栈分配空间不够,导致到堆的内存空间致使,堆的内存空间过小.下面就说一下STM32的RAM区的分配,堆和栈的信息和编译信息查看. 以下引用网上资料 理解堆和栈的区别和KEIL打印信息的理解 (1)栈区(stack):由编译器自动分配和释放,存放函数的参数值.局部变量的值等,其操作方

一.模版语法之变量:  1  - {{ 变量 }} ******重要*******{#这个相当于print了该变量#} def index(request): name = 'prince' #字符串 age = 20 #数字类型 ll = [233, 290, 'bp', 'dsb'] #列表 tu = (1, 2, 3) #元组 dic = {'name': 'prince', 'age': 20, 'll': [1, 2, 3, 4]} # 在模板上相当于执行了test函数,打印了retu

DRF框架中链表数据通过ModelSerializer深度查询方法汇总 一.准备测试和理解准备 创建类 class Test1(models.Model): id = models.IntegerField(primary_key=True) test_2_id= models.ForeignKey(to='Test2',on_delete='id') #这里有的创建失败了哈哈忘了会自动补全id class Test2(models.Model): id = models.IntegerFiel

在使用STM32读取SD Card的文件时,总是会卡死在读函数那里 res = f_read(&fsrc, gbuffer, sizeof(gbuffer)-1, &br); 而且出现很奇怪的现象.若是我只定义全局变量 BYTE gbuffer[TEMP_SIZE];// file copy gbuffer,8-bit 那么程式必定会卡死. 若是我定义两个全局变量 BYTE gbuffer[TEMP_SIZE];// file copy gbuffer,8-bitBYTE temp[TEM

1. 下面的代码看的不是很明白,百为stm32开发板光盘\测试程序\CortexM3\Mode_Privilege\project,堆是程序员分配和使用的,栈是编译器指定的,存放函数参数,临时变量. #include "stm32f10x_lib.h" #define SP_PROCESS_SIZE 0x200 /* Process stack size */ #define SP_PROCESS 0x02 /* Process stack */ #define SP_MAIN 0x0

一 简介 JSONPath - 用于JSON的XPath 用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具. 二 安装 安装方法:pip install jsonpath             官方文档:http://goessner.net/articles/JsonPath 三 强大之处 import jsonpath res=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name') 嵌套n层也能取到所有k

问题的提出 DMA传输SDIO驱动的SD卡的数据,其中外设地址的确定 问题的解决 打开数据参考手册,在存储器和总线架构一章存储器映像小节,有一个寄存器组起始地址表,列举所有外设对应的起始地址,再到相应外设章节最后有一个外设寄存器映像表,列举所有外设寄存器的偏移地址 这样,DMA传输的外设地址就是 Peripheral Start Address + Regist Offset

安富莱_STM32-V5开发板_μCOS-III教程.pdf 第4章

es 查询共有4种查询类型 QUERY_AND_FETCH: 主节点将查询请求分发到所有的分片中,各个分片按照自己的查询规则即词频文档频率进行打分排序,然后将结果返回给主节点,主节点对所有数据进行汇总排序然后再返回给客户端,此种方式只需要和es交互一次. 这种查询方式存在数据量和排序问题,主节点会汇总所有分片返回的数据这样数据量会比较大,二是各个分片上的规则可能不一致. QUERY_THEN_FETCH: 主节点将请求分发给所有分片,各个分片打分排序后将数据的id和分值返回给主节点,主节点收到后

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新

要移植操作系统,汇编是道不得不跨过去的坎.所以承接上篇的思路,我准备用汇编写一个简单的闪烁LED灯的程式.以此练习汇编,为操作系统做准备. 第一步,还是和上篇一样,建立一个空的文件夹. 第二步,因为是要用汇编来写程式,所以不需要启动代码,这里选择否. 第三步,建立一个.s文件,并把文件添加到工程中. 第四步,在LED.s文件中添加如下代码. LED0 EQU 0x422101a0 RCC_APB2ENR EQU 0x40021018 GPIOA_CRH EQU 0x40010804 Stack_

当xdebug激活时,PHP一旦要显示通知.警告或错误时,xdebug 显示堆栈跟踪信息.这个堆栈信息能跟据你的需要来配置显示. Xdebug显示的堆栈跟踪都是以保守数量状态显示信息.因为大量的信息处理和呈现会拖慢脚本执行.通过不同的设置对于显示更多详尽的信息提供了可能. 堆栈跟踪的变量 Xdebug一般会在堆栈跟踪时显示变量信息.在收集和显示情况下变量信息都会携带大量资源.尽管如此,很多情况下这些变量信息的显示是很有帮助的,这是为什么会有xdebug.clollect_params设置的原因.

GDB堆栈跟踪与汇编调试 堆栈跟踪 源代码: 对预先编写的 stack.c 文件进行编译,并且使用 CGDB 进行调试,对堆栈进行跟踪,了解该代码堆栈是如何变化的. 在 CGDB 中,先设置 main 断点,接着运行(run),使用 frame info frame 分别查看当前栈帧的简要信息,以及该栈帧的详细信息.其中: frame 打印出的信息:栈的层编号,当前的函数名,函数参数值,函数所在文件及行号,函数执行到的语句. info frame 打印出的信息:函数地址,调用函数的地址,被调用函

堆栈跟踪 首先编辑一个程序 用gcc编译,再使用gdb调试,发现gdb尚未下载 下载后重新运行gdb 设置断点:b+行号或者"main" 运行:r frame:打印出的信息:栈的层编号,当前的函数名,函数参数值,函数所在文件及行号,函数执行到的语句. info frame:打印出的信息:函数地址,调用函数的地址,被调用函数的地址,目前的函数是由什么样的程序语言写成的.函数参数地址及值.局部变量的地址等等. 输入命令disassemble:显示出该代码(main())的汇编形式 info

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

所述内容均来自互联网,文章仅作为学习笔记,备忘使用. 有时候我在想我们总是在谈优化,FA 优化结构.优化框架.优化程序…,可是我真的了解将要进行的操作[优化]吗?以最近我的工作-优化SQL为例,我真的明白一条SQL从提交服务器到返回数据所经理的过程吗?貌似这些理论知识以前都看过,但年代久远在我的记忆中已经变的相当模糊.现在重新来认识一下: 查询解析: 当服务器接收到请求,获取到需要当前需要执行的字符串[SQL语句],首先会对其进行解析,看看是否符合基本的语法结构,如果没有问题,将继续进行后续步骤

3. prefetch_related() 对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段,可以使用prefetch_related()来进行优化.或许你会说,没有一个叫OneToManyField的东西啊.实际上 ,ForeignKey就是一个多对一的字段,而被ForeignKey关联的字段就是一对多字段了. 作用和方法 prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样.后者是通过JOIN语

从.NET1.1升级到.NET2.0时出现的PInvokeStackImbalance错误微软官方的解释 (http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/0htdy0k3.aspx)如果 CLR 检测到平台调用之后的堆栈深度与 DllImportAttribute 属性指定的调用约定中以及托管签名的参数声明中提供的预期堆栈深度不匹配,则将激活 PInvokeStackImbalance 托管调试助手 (MDA).下面将举一个具体的例子PCCamera类(Use

http://blog.csdn.net/freshui/article/details/9456889 打印堆栈是调试的常用方法,一般在系统异常时,我们可以将异常情况下的堆栈打印出来,这样十分方便错误查找.实际上还有另外一个非常有用的功能:分析代码的行为.android代码太过庞大复杂了,完全的静态分析经常是无从下手,因此通过打印堆栈的动态分析也十分必要. Android打印堆栈的方法,简单归类一下 1. zygote的堆栈dump 实际上这个可以同时dump java线程及native线程的

主要摘自  http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ffb8dd501014a6o.html ,http://blog.csdn.net/xingtianyiyun/article/details/7703429 Hibernate总的来说共有三种查询方式:HQL.QBC和SQL三种.但是细分可以有如下几种: 一.HQL查询方式     这一种我最常用,也是最喜欢用的,因为它写起来灵活直观,而且与所熟悉的SQL的语法差不太多.条件查询.分页查询.连接查询.嵌套查询,写起来

Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化 引言 在数据库存在外键的其情况下,使用select_related()和prefetch_related()很大程度上减少对数据库的请求次数以提高性能 1.实例准备 模型: from django.db import models # Create your models here. # 书 class Book(models.Model): title = models.C