tq2440从nand启动及位置无关码的理…

本文详细解析了U-Boot-1.1.6启动过程中的关键步骤,包括位置无关码指令的使用、常量访问与程序跳转的区别,以及从NAND启动时NAND前4kb内容的重要性。
如果从nand启动,s3c2440会自动将nand中的前4kb内容拷贝到steppingstone 中运行(soc集成的大小为4kb的ram),所以nand的前4kb的内容必须是进行一些硬件初始化以及将nand中的关于bootloader的代码拷贝到sdram中执行。
下面结合u-boot-1.1.6的start.s 来分析:
_start: b       reset
   这是第一条执行的指令,b属于位置无关码指令:意思就是说即使程序代码没有被拷在链接是的地址时也能执行的代码,这是因为b 加的后面的是标号reset与当前地址的相对地址而不是绝对地址,这跟x86汇编的偏移地址很相像。
如果第一条执行的是位置相关关码,根据链接脚本,在链接u-boot的时候,默认是运行地址是0x33f80000(-Ttext 0x33f80000),而从nand启动,前4kb被拷贝steppingstone中运行,其地址为0x00000000,所以将会运行不了,因为0x33f80000是sdram此时该地址还没有内容。

使用LDR 伪指令将一个常量读取到非PC 的其他通用寄存器中可实现位置无关的常量访问;但将一个地址值读取到PC 中进行程序跳转时,跳转目标则是位置相关的。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代逐行调试,深入解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处或后处技术以提升分割效果。
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