mpc8260 5

 

IP

复位向量基址

0

0x000n_nnnn

1

0xFFFn_nnnn

表1            IP与复位向量地址关系

注:“n”表示取任何数字,“_”表示分割符没有意义。

HRCW[CIP]

MSR[IP]

0

1

1

0

表2             IP与CIP关系 

需要注意的是,在对整个HRCW进行设置的时候,对第0、1、2字节,每配置一个字节就要紧跟着对后面的7个字节填充全0,第3字节配置一定值后在对后面连续231个字节填充0,这样总共填充了BOOTROM 256字节的空间,即0x0000_0100。这样做是为了让BOOTROM的入口地址(ROM_TEXT_ADRS)函数romInit或单板从BIOS的启动地址从0xnnn0_0100开始。这一点可以从编译生成的bin文件或hex文件进行验证。

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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