[Labtools 27-3347] flash Programming Unsuccessful: cannot set write enable bit or block(s) protected

不能设置写使能位和块保护

        

在一次项目跟新程序的时候偶然出现的问题。本文采用的flash芯片为w25q128

根据手册资料来读flash寄存器(0x05/0x35/0x15),读出来的错误值为0x40/0x01/0x30。

与正确的flash寄存器读出的值有所区别:0x00/0x02/0x60。

然后根据文档资料来写状态寄存器。

我是把读出来的值(正确的)通过写寄存器写进错误的芯片中,然后就可以正常读写了。

如果还是有误,可以降低时钟频率。(本文最开始使用给100m,后来改为25m)

注意:每次写寄存器都需要先写一次0x06寄存器。写使能拉高之后,WEL= 1才能正常写入

完成状态寄存器的读写之后,flsah芯片就能正常烧写程序了

附:【免费】FPGA-flash写保护解除资源-优快云文库

### Ubuntu 上安装 `scikit-learn` 遇到环境解算问题解决方案 当在 Ubuntu 系统上通过 Conda 安装 `scikit-learn` 出现 "unsuccessful initial attempt using frozen solve" 错误时,这通常意味着依赖关系解析遇到了困难。可以尝试以下方法来解决问题。 #### 方法一:启用灵活求解器 Conda 默认会先尝试使用冻结(frozen)方式解析依赖项,如果失败则自动重试更宽松的方式。可以通过显式指定参数让其直接采用更宽松的策略: ```bash conda config --set channel_priority flexible ``` 之后再执行安装命令: ```bash conda install scikit-learn ``` 这种方法能够减少因版本冲突而导致的错误[^1]。 #### 方法二:清理缓存并更新索引 有时旧的元数据可能引起问题,因此建议清除现有缓存后再重新同步仓库信息: ```bash conda clean --all conda update conda ``` 完成上述操作后再次尝试安装所需的软件包。 #### 方法三:创建新虚拟环境 为了避免已有环境中潜在的影响因素干扰新的安装过程,推荐新建一个独立的工作空间来进行测试: ```bash conda create -learn ``` 这里选择了 Python 3.8 版本作为基础解释器,因为较稳定的长期支持(LTS)版本往往能更好地兼容各种外部库[^4]。 #### 方法四:切换镜像源加速下载速度 对于国内用户来说,连接国外服务器可能会比较慢甚至不稳定,所以可以选择配置本地可用的速度更快的镜像站点: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 以上设置完成后记得刷新当前 session 或者重启终端使更改生效。
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