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

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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