gdb core dump

龙芯交叉编译工具链远程调试问题解决

最新推荐文章于 2025-11-24 15:46:08 发布

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问题：target remote :1234 之后就崩
版本：龙芯交叉编译工具链
解决方案：target remote 127.0.0.1:1234 不知道为什么

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GDB core dump分析

qq_42856609的博客

04-04

1286

是某个时刻某个进程的内存信息映射，即包含了生成转储文件时该进程的整个内存信息以及寄存器等信息。转储文件可以是某个进程的，也可以是整个系统的。可以是进程活着的时候生成的，也可以是进程或者系统崩溃的时候自动生成的。为活着的进程创建core dump文件一般可以通过gdb来生成，使用gdb把进程attach进来以后，执行generate-core-file或者gcore命令来生成core dump文件。%e-%p-%t: 可执行文件名-进程id-时间。比如Ubuntu 20.04。比如Ubuntu 18.04。

python gdb coredump_通过gdb调试coredump

weixin_39676348的博客

12-08

1784

一、什么是coredump我们经常听到大家说到程序core掉了，需要定位解决，这里说的大部分是指对应程序由于各种异常或者bug导致在运行过程中异常退出或者中止，并且在满足一定条件下(这里为什么说需要满足一定的条件呢？下面会分析)会产生一个叫做core的文件。通常情况下，core文件会包含了程序运行时的内存，寄存器状态，堆栈指针，内存管理信息还有各种函数调用堆栈信息等，我们可以理解为是程序工作当前状...

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gdb调试core dump 文件

oqqYuJi12345678的博客

03-06

3954

arm64一条指令占4个字节，PC地址还需要-4，为0x782ce77c-4=0x782ce778，为pc2,该地址还在标准库函数中，运用上面的规律，接着往前回溯: fp3为0x0f13ec60， lr3为*(0x0f13ec60+8)=0x78a65190, pc3为0x78a65190-4=0x78A6518C。在0x20a8的位置，从 sp+88的地址处取出值，传给x0,而 sp+88地址的值，又是在0x2068处，写入的0值，

gdb调试core dump快速入门

升级打怪记录

08-11

810

本文介绍了core dump调试的快速入门，最后给出了进一步学习的参考资料。

Debug小妙招·「1」--使用GDB分析进程Core Dump

喜豆老爹的博客

08-07

1410

什么是Core Dump当程序崩溃（例如，由于非法内存访问或除零操作）时，操作系统会生成一个文件，称为core dump。这个文件包含了程序在崩溃时的内存状态、寄存器内容、堆栈信息以及其他相关的调试信息。Core Dump的用途Core dump文件用于调试和分析程序崩溃的原因，帮助开发者复现和修复bug。通过本教程，你应该学会了如何配置系统生成core dump文件，并使用GDB对core dump进行分析。通过掌握这些技能，你可以更高效地调试和解决程序崩溃问题。

JavaScript Node.js高并发WebSocket服务设计与实时聊天平台落地经验分享：厦门社交应用实践

2501_94182306的博客

11-23

620

事件驱动 + 异步消息分发是高并发 WebSocket 核心实现跨节点可靠通信心跳 + 连接池避免僵尸连接离线消息缓存与异步推送保证消息可靠性监控与水平扩展保障系统长期稳定通过该架构，厦门社交平台实现了百万级实时在线、低延迟消息分发和高可用运行，为移动社交应用提供了可靠的技术支撑。

面向企业级分布式系统的Java微服务架构设计与高性能实践深度探索与经验分享

2501_94094887的博客

11-24

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Java微服务体系不仅是语言选择，更是一套完整的工程化实践与治理体系。通过合理的服务拆分、异步设计、性能优化和工程化建设，可以打造高可用、高并发、可持续演进的企业级分布式系统。微服务的成功关键不在于技术本身，而在于对业务边界的清晰理解、工程化能力的完善，以及持续性能优化的执行力。在Java生态的支持下，企业完全可以实现稳定、高效且可扩展的互联网服务架构。

人工智能与推荐系统在高并发互联网架构中的优化与工程实践经验分享

2501_94114264的博客

11-24

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架构分层与模块化召回、排序、过滤、日志独立服务支持水平扩展和快速迭代特征与模型优化离线+在线特征结合，缓存热点特征模型量化、批量推理和加速优化高并发处理与限流策略异步处理、批量请求限流、熔断、负载均衡保证稳定性工程化与监控闭环自动化CI/CD、容器化部署日志监控、性能指标、告警形成持续优化循环通过合理的架构设计、特征计算优化、模型推理加速、缓存策略和高并发处理策略，人工智能推荐系统在高并发互联网环境下，能够实现高性能、低延迟、可扩展、可维护的稳定服务，提升用户体验和商业价值。

微服务架构与服务网格在高并发互联网系统中的优化与工程实践经验分享

2501_94114332的博客

11-24

500

架构设计与模块化微服务拆分明确、职责清晰异步消息驱动提高并发承载能力服务网格与流量管理智能路由、流量分割、TLS加密限流、熔断、缓存策略保证高并发稳定性动态发现与弹性伸缩服务注册发现、健康检查弹性扩缩容和容灾降级保障业务连续性监控与工程化闭环日志、指标、追踪与告警形成闭环CI/CD 自动化和容器化部署提高运维效率通过合理的微服务拆分、服务网格管理、高并发流量控制、缓存与限流策略、弹性伸缩及工程化监控实践，互联网系统在高并发环境下能够实现高可用、高性能、可扩展且易维护。

高并发RPC框架gRPC与Thrift在互联网系统优化实践经验分享

2501_94114670的博客

11-24

460

架构与接口设计服务分组、版本控制和灰度升级负载均衡与动态发现保证高可用序列化与高并发优化Protobuf/Compact协议、高效压缩异步调用、批量请求、长连接复用容错与降级保障幂等设计与重试策略限流与降级保护核心业务稳定监控与工程化闭环延迟、失败率、TPS监控自动化部署、弹性扩容、压测优化形成持续闭环通过合理的RPC框架架构设计、序列化与高并发优化、容错与负载均衡，以及监控与工程化部署，高并发互联网系统能够实现低延迟、高吞吐、稳定可靠、可扩展，为微服务间高频通信提供坚实保障。

分布式配置中心Nacos与Consul在高并发互联网系统优化实践经验分享

2501_94114442的博客

11-24

870

集群架构与高可用多节点集群保证Leader选举和数据一致性弹性扩容与负载均衡防止单点瓶颈配置管理与动态更新热更新、灰度发布、回滚机制局部覆盖和优先级策略保证灵活性和安全性高并发访问优化本地缓存、异步批量更新分区读写分离减少瞬时访问压力服务发现与健康管理心跳与主动探测保证服务可用本地缓存和事件驱动更新提高发现效率监控与工程化闭环指标监控、日志分析、告警自动化自动化部署、滚动升级和容量规划保证高并发下系统稳定。

Elasticsearch在高并发互联网系统中搜索优化与架构实践经验分享

2501_94114442的博客

11-24

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集群架构与分片策略主/数据/协调节点分工明确分片数量与副本设置保证高并发读写性能索引与查询优化映射设计、字段分词、过滤器使用避免深分页，聚合分桶，提高查询效率高并发写入优化批量写入、异步刷新、幂等处理避免刷新频繁导致写入性能下降缓存与热点数据管理查询缓存和字段缓存提高响应速度热点索引分配到高性能节点监控与工程化闭环集群状态、节点健康、慢查询监控自动化部署、弹性扩容和告警形成持续优化闭环。

117页-图解重要数据处理安全要求(1).pdf

11-26

117页-图解重要数据处理安全要求(1)

基于C++与ROS的双机械臂协同控制系统：Gazebo仿真与UR10实体机器人集成开发实践

最新发布

11-26

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统，实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟，并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩，所有程序代码均通过系统性调试验证，保证可直接部署运行。系统架构包含三个核心模块：基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段，开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块，通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面，建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路，解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践，可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念，控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展，具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发，例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据，特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明，便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

掌握系统变化的艺术

11-26

本书聚焦于现代软件系统中变化的常态性，提出以模型驱动和知识管理为核心的应对框架。通过元建模、可变性设计与协同追踪技术，支持系统全生命周期的持续演化。内容涵盖从需求到运维的多层级变革管理，强调跨领域协作与形式化方法的融合，为构建高适应性系统提供理论与实践指南。

基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）

11-26

基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）

Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源

11-26

Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源适用人群：自媒体创作者、视频剪辑师、内容运营者（需高效生成配音素材）；开发工程师、产品经理；教育 / 办公场景从业者；对 AI 音视频创作感兴趣的用户。使用场景及目标核心场景：短视频平台运营；其他说明提供可直接套用的工作流文件，无需复杂编程基础；

BYD BF7612CM系列MCU资源包（整理版）

11-26

本资源包是为使用BYD BF7612CM系列MCU的开发者整理的资料集合。由于初次接触该系列MCU时遇到了不少问题，因此将搜集到的优质资源进行了整理和上传，希望能为大家提供帮助，减少开发过程中的困扰。资源内容本资源包主要包含以下内容：官方固件库：提供BYD官方发布的BF7612CM系列MCU的固件库，方便开发者进行底层驱动开发。 Keil编译与仿真工具：包含在Keil开发环境中编译和仿真BF7612CM系列MCU所需的芯片包和JTAG驱动，确保开发环境的顺利搭建。官方MCU产品应用注意事项：提供BYD官方发布的MCU产品应用注意事项，帮助开发者避免常见问题，提高开发效率。第三方例程：搜集了一些第三方开发者分享的BF7612CM系列MCU的例程，涵盖了多种应用场景，供开发者参考和学习。触摸按键应用标准：提供BYD官方发布的触摸按键应用标准，帮助开发者快速上手触摸按键的开发。

微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)

11-26

【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）在微电网多目标优化调度中的应用展开研究，提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制，NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索，提升解的多样性和收敛性，并结合Matlab代码实现仿真验证，展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理，实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员；熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标：①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真，如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡；②为新型智能优化算法（如蜣螂优化算法及其改进版本）的设计与验证提供实践案例，推动其在能源系统中的推广应用；③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑，同时可对比其他多目标算法（如NSGA-II、MOPSO）以深入理解其优势与局限，进一步开展算法改进或应用场景拓展。

gdb coredump

09-09

要使用gdb调试coredump文件，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保您拥有coredump文件。coredump文件是在程序崩溃时生成的，它包含了崩溃时程序的内存映像。 2. 打开终端并导航到coredump文件所在的目录。 3. ...