10、调试工具与引导加载器全解析

调试工具与引导加载器全解析

1. 远程目标控制工具

远程目标控制工具可让用户远程发送命令来控制目标设备、启动程序并查看运行进程,还能从工作站终止目标设备上的部分运行进程。使用该工具时,CE 目标设备上需运行带有 KITL 的操作系统运行时映像。

若要在模拟器上使用该工具,可按以下步骤操作:
1. 从 VS2005 IDE 中选择“Target” -> “Target Control”,启动远程目标控制工具,打开命令窗口。
2. 在命令窗口输入“gi proc”(此命令区分大小写),可查看模拟器上的运行进程。
3. 输入“s ceplayer.exe”,能在模拟器上启动 Windows Media Player 应用程序。再次输入“gi proc”,可看到包含 Windows Media Player 进程(ceplayer.exe)的所有运行进程。
4. 若要终止 Windows Media Player 进程,可根据显示的进程列表,找到其进程编号(如 P09),然后输入“kp 09”。

以下是远程目标控制命令窗口支持的完整命令列表:
| 命令 | 描述 |
| — | — |
|? | 显示支持的命令列表 |
| break | 进入 Microsoft 内核调试程序 |
| dd | 将一系列地址的 DWORD 值转储到显示器 |
| df | 将一系列地址的 DWORD 值转储到文件 |
| dis | 丢弃所有可丢弃的内存 |
| gi | 获取进程、带线程的进程、模块、有线程等待的关键部分以及事件的信息 |
| log | 显示事件跟踪

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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