addr2line

最新推荐文章于 2025-08-07 13:48:09 发布
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本文探讨了tombstone文件通常由哪些因素引发，包括Dalvik错误、状态监视调试器、C层代码及libc问题，并介绍了几种用于分析tombstone文件的基本工具，如arm-eabi-addr2line、arm-eabi-nm和arm-eabi-objdump等。
a) tombstone一般是由Dalvik错误、状态监视调试器、C层代码以及libc的一些问题导致的
b) 基本工具：
i. prebuilt/linux-x86/toolchain/arm-eabi-4.4.0/bin
1. m-eabi-addr2line -e libxxx.so 0x00012345
ii. arm-eabi-nm 列出文件的符号信息
1. arm-eabi-nm -l -C -n -S libdvm.so > dvm.data
iii. arm-eabi-objdump 列出文件的详细信息
精选资源
addr2line.zip
07-13
`addr2line`是Linux系统下一款非常实用的调试工具，它属于GNU Binutils的一部分，主要用于帮助开发者在遇到程序崩溃或者错误时，根据二进制文件（如动态链接库`.so`）中的内存地址，反向查找对应的源代码行号。...
精选资源
addr2line:使用`gimli`用Rust编写的跨平台`addr2line`克隆
05-12
addr2line 跨平台库，用于从具有DWARF调试信息的文件中检索每个地址的调试信息。 addr2line使用解析调试信息，并公开一个接口，用于查找源文件，行号以及目标程序中指令地址的包装函数。 这些查找可以通过Context:...
linux下addr2line详解
chengziwang的博客
12-14 6072
addr2line工具是一个可以将指令的地址和可执行映像转换为文件名、函数名和源代码行数的工具。这在内核执行过程中出现崩溃时，可用于快速定位出出错的位置，进而找出代码的bug。 用法 addr2line [-a| --addresses ] [-b bfdname | --target=bfdname] [-C | --demangle[=style]] [-e filename | --exe=filename] [-f | --function] [-s | --basename] [-i | --in
使用 Addr2line 将函数地址解析为函数名
whz_zb的专栏
05-26 4万+
用 Addr2line 将函数地址解析为函数名 原文链接：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-graphvis/  Addr2line 工具（它是标准的 GNU Binutils 中的一部分）是一个可以将指令的地址和可执行映像转换成文件名、函数名和源代码行数的工具。这种功能对于将跟踪地址转换成更有意义的内容来说简直是太棒了。
Linux系统中的Bug排错
linux_chen的专栏
04-07 818
http://hi.baidu.com/j_fo/blog/item/79d4e9f8b9e6e20cd8f9fd5b.html     调 试zSeries上的Linux应用程序类似于调试其他体系结构上的Linux应用程序。对于有经验的Linux开发人员，最大的挑战是理解新的系统体系 结构。对于刚接触Linux的大型机开发人员，掌握新的调试工具似乎是一项令人畏惧的任务。不
Linux下addr2line命令用法
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08-29 6万+
Linux下addr2line命令用于将程序指令地址转换为所对应的函数名、以及函数所在的源文件名和行号。当含有调试信息(-g)的执行程序出现crash时(core dumped)，可使用addr2line命令快速定位出错的位置。 如果无法确定文件名或函数名，addr2line将在它们的位置打印两个问号；如果无法确定行号，addr2line将打印0或一个问号。 参数说明： (1).-a:在函数名、文件名和行号信息之前，以十六进制形式显示地址。 ...
Addr2line使用
weixin_40820983的博客
08-07 569
Linux 每个进程在 /proc 文件系统中都有一个 maps 文件，记录了进程虚拟内存映射情况，包括动态库的加载地址。也会列出进程的内存映射，包括动态库地址。
addr2line 定位异常栈问题
hhhlizhao的博客
02-24 1023
addr2line命令来自于英文词组”address to line“的缩写，其功能是将函数地址解析成文件名或行号。给出一个可执行文件中的地址或一个可重定位对象中的偏移部分的地址，使用调试信息来找出与之相关的文件名和行号。首先查看异常栈中具体是哪个so出现的异常，并确定偏移地址。0x44a44为异常栈信息中的偏移地址。
addr2line.exe格式
chenliang0224的专栏
12-10 198
【代码】addr2line.exe格式。
addr2line + objdump 定位crash问题
weixin_42136255的博客
04-26 2301
addr2line + objdump 定位crash问题
NM 和 addr2line
qq_43528842的博客
03-27 403
如果你不能在。
addr2line_x86平台
07-30
《addr2line在x86平台上的应用与内存泄露检测》 在软件开发过程中，内存泄漏是一个常见的问题，它可能导致程序性能下降甚至崩溃。addr2line是GNU Binutils工具链中的一部分，它能够帮助开发者从内存地址反解析出...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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