【学习分享】2、创龙 TMS320C6748开发板程序加载和烧写(四)

本文详细介绍了如何使用SD卡将程序烧写到创龙TMS320C6748开发板的NAND FLASH中,包括SD卡的格式化、清除保留扇区、烧写镜像文件等步骤,以及注意事项和相关资源的准备。

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此部分由于篇幅过长,将分为五个小点进行叙述,此处主讲基于SD卡烧写程序到NAND FLASH,所用器件为创龙TMS320C6748开发板。需要注意的点已在备注中进行说明。

如果需要从头开始进行本使用手册的阅读,欢迎阅读本博其他文章(见置顶或文章结尾)

4、基于SD卡烧写程序到NAND FLASH

(1)将SD卡格式化为FAT32格式,并且该分区必须为主分区;

备注:本文档使用到SD卡的例程对SD卡的要求都为FAT32格式的主分区。

如果SD卡制作过Linux系统启动卡,需要重建MBR并清除保留扇区,步骤如下,否则跳过以下步骤;

打开DiskGenius.exe软件,位于光盘"tools\DiskGenius"目录下,如下图所示:

 

 

 

(2)选择需要操作的SD卡,如下图所示:

 

 

 

(3)选择”硬盘->重建主引导记录(MBR)”,如下图所示:

 

 

 

在弹出的对话框中选择”是”,如下图所示:

 

爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
Python爬虫抓取豆瓣Top250电影排行榜通常会涉及网络请求、HTML解析以及数据存储等步骤。你可以使用Python的一些常用库,如requests用于发送HTTP请求获取网页内容,BeautifulSoup或lxml用于解析HTML文档提取所需信息,pandas则可以处理抓取到的数据。 以下是简单的步骤概述: 1. **安装必要的库**: - `pip install requests` - `pip install beautifulsoup4` 或者 `pip install lxml`(取决于你选择的解析库) 2. **编写爬虫代码**: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_douban_top250(): url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送GET请求 response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 # 解析响应内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view') # 找到包含电影列表的部分 # 提取并处理数据(例如电影名、评分) data = [] for li in movie_list.find_all('li'): title = li.h3.a['title'] rating = float(li.find('span', class_='rating_num').text) data.append({'title': title, 'rating': rating}) return data # 调用函数获取数据 top_movies = get_douban_top250() ``` 3. **数据处理和保存**: 如果你想将结果保存到文件或数据库,可以使用pandas库: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(top_movies) df.to_csv('doubantop250.csv', index=False) # 保存为CSV文件 ``` 4. **注意事项**: - 爬虫应当遵守网站的robots.txt规则,并尊重版权。 - 使用代理IP和设置延时来避免对服务器造成过大的负担。 - 豆瓣可能会有反爬机制,实际操作时可能需要处理验证码等问题。
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