WinCE下,快速编译驱动及BSP

本文介绍了在WinCE环境下如何高效地进行工程编译,包括仅编译修改过的驱动或BSP部分,以及如何更新镜像配置文件等内容。

在WinCE下面,创建工程,然后编译是需要花很长时间的。当我们第一编译完工程以后,如果需要改我们的驱动或者BSP,我们是不需要重新编译整个工程的:

1. 如果更改了driver,以WinCE6.0为例,在解决方案浏览器中,依次打开PLATFORM->QT210->SRC->DRIVES->LED,然后右键选择Build即可,就会更新驱动。

2. 如果改变了OAL部分的代码,同样用上面介绍的方法,需要注意的是,OAL部分可能包含多个文件夹,如果改变了OAL里面的代码,不要进入OAL里面的文件夹去编译,一定要在OAL这层进行编译,这样OAL部分的lib,dll才会被重新编译并拷贝到release目录下面。

3. 如果修改了platform.bib或platform.reg等镜像配置文件,可以直接在C:\WINCE600\OSDesigns\QT210\QT210\RelDir\QT210_ARMV4I_Release目录下找到相应文件修改里面内容;在vs2005资源管理器中,选中工程主图标,点右键选择make run-time image生成bin映像即可。

4. 如果改变了eboot部分的代码,那按照步骤1的方法就可以了,可能你都不需要运行“make image”命令,因为可能你只需要eboot.bin或者eboot.nb0。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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