程序启动黑屏定位

app测试日志分析和问题定位(2)(详细篇) APP操作时可能产生的异常 闪退,没有任何提示信息,直接退出,返回主界面 卡死 崩溃 crash 无响应 ANR 如何捕获到crash异常,分析日志 1、获取到crash异常 - 首先去打印日志,定下输出 adb logcat -v time > D:\Logs\crash.txt - 然后去操作系统,产生异常 - 最后停止日志打印 2、 如何去分析crash日志 获取包名 com.zzb.memoryleak 通过包名的关键字进行搜索, Foce f 阅读详情
【程序启动异常】
耗时30分钟
搜狐海外版本增加国家、币种配置。在该管理对象初始化时,需要通过android读取国家代码
DiamondPriceMgr::DiamondPriceMgr()
{
#if (CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID)
    const char * countryCode = ClientInterfaceAndroid::getCountryIso();
#else
    const char * countryCode = "ID"; 
#endif
    m_priceInfo = getPriceInfoByCountryCode(countryCode); 


#if (CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID)
    const char * appSecret = CommData::shared()->getTitleValue("CyPayAppSecret");
    CLDMessageBox(appSecret, "");
    ClientInterfaceAndroid::setPaySetting(m_priceInfo->country, m_priceInfo->currency, appSecret);
#endif
}
添加代码后,程序启动黑屏
11-13 09:35:54.446: I/DEBUG(26817): backtrace:
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #00  pc 002727f4  /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-2/libbubblebear.so
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #01  pc 00272911  /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-2/libbubblebear.so (cocos2d::JniHelper::getStaticMethodInfo(cocos2d::JniMethodInfo_&, char const*, char const*, char const*)+24)
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #02  pc 0022c4df  /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-2/libbubblebear.so (ClientInterfaceAndroid::getCountryIso()+22)
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #03  pc 001decc7  /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-2/libbubblebear.so (DiamondPriceMgr::DiamondPriceMgr()+10)
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #04  pc 001ccb21  /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-2/libbubblebear.so
11-13 09:35:54.447: I/DEBUG(26817):     #05  pc 000032f3  /system/bin/linker
反复核对修改Jni转换函数,没有找到问题原因。不过可以排查Java代码的问题
后面仔细分析日志文件,发现一个疑点,这个错误是在加载so动态库时触发的。
11-13 09:28:21.039: D/dalvikvm(18696): Trying to load lib /data/app-lib/com.cldeer.bubblebear.sohu-1/libbubblebear.so 0x4137ff48
11-13 09:28:21.041: D/AudioMTKStreamOut(26904): AudioMTKStreamOut::write (-) latency_in_us,0.012379,0.000108,0.010716
11-13 09:28:21.042: I/(26904): MirrorAudioService::onAudioBuffer: outBuffSize=4460 size=4460 outConverterBytes=0
11-13 09:28:21.047: A/libc(18696): Fatal signal 11 (SIGSEGV) at 0x00000000 (code=1), thread 18696 (bubblebear.sohu)
11-13 09:28:21.047: A/libc(18696): Send stop signal to pid:18696 in debugger_signal_handler
联想到一个可能,刚加载so库时,jni功能还没准备好,才会出现空指针(0x00000000)
而代码中确实是把对象放到堆上了,需要错开
static DiamondPriceMgr sDiamondPriceMgr; 
DiamondPriceMgr * DiamondPriceMgr::shared()
{
    return &sDiamondPriceMgr;
}
将上面加载时初始化代码,修改为下面使用时才初始化的代码
DiamondPriceMgr * DiamondPriceMgr::shared()
{
    static DiamondPriceMgr * sDiamondPriceMgr = NULL;
    if (!sDiamondPriceMgr)
    {
    sDiamondPriceMgr = new DiamondPriceMgr();
    }
    return sDiamondPriceMgr;
}
测试正常。
这个错误说明,调用jni函数时要错开加载时的那段时间
[特殊字符] 从零构建携程/飞猪机票价格爬虫:Python异步抓取与反爬对抗实战 在出行决策、竞品分析、价格预测模型训练等场景中,稳定获取携程(Ctrip)和飞猪(Fliggy)的实时机票价格波动数据是刚需。然而,这两大平台均部署了业界顶尖的反爬体系——包括但不限于:动态请求签名(SignToken设备指纹采集(UACanvasWebGL接口参数加密(X-Sign_abtestcookie混淆)频率限制与 IP 封禁(滑动窗口 + 行为检测)目录前言:为什么需要自建机票价格爬虫?一、技术选型与项目架构1.1 核心技术栈1.2 系统架构图(文字描述)1.3 法律与道德声明。 阅读详情

相关推荐

RK3588嵌入式开发实战:U-Boot设备树文件修改全指南(含常见踩坑点)

本文为RK3588嵌入式开发者提供了一份详尽的U-Boot设备树文件修改实战指南。文章深入解析了设备树的核心架构,从基础硬件适配到时钟、电源管理等进阶配置,并重点总结了内存节点、串口输出、电源时序等常见踩坑点与解决方案,旨在帮助开发者高效、稳健地完成U-Boot移植与定制工作。

yhn456789的博客 732

Android各种卡死黑屏系统稳定性问题Log抓取大荟萃

      Android各种卡死黑屏系统稳定性问题Log抓取大荟萃    作为Androd开发工作者的我们,经常会在实际的开发工作中遇到各种Android卡死黑屏系统稳定性等问题,遇到如上问题除了考验Android基本功是否扎实以外,最重要的是就是能否抓取到足够的日志和是否有足够的调试手段进行分析了。下面奉上我在实际工作中总结的抓取Log日志用到的各种必杀技。 应用冻结/奔...

IT先森 1万+

硬件-电源-智能保护:eFuse选型与实战设计全攻略

本文深入解析eFuse在硬件电源设计中的关键作用与实战选型技巧。作为智能保护器件,eFuse能提供毫安级精度的过流保护、多重故障防护和智能恢复功能,比传统保险丝快1000倍以上。文章详细介绍了eFuse的工作原理、五大选型维度和PCB布局要点,帮助工程师有效预防电源异常导致的硬件损坏,适用于AI服务器、工业控制等场景。

weixin_30879169的博客 200

android黑屏日志_黑屏Android应用

I have added a splash screen for an Android app. It displays, but it shows a black screen for two seconds after showing the splash screen.How can I fix this?解决方案Based on your tags I assumed that you a...

weixin_39955149的博客 324

ADC学习(3)——采样电路

第三章 采样电路

夏风喃喃的博客 3万+

零中频接收机实战:DC Offset的5种常见解决方案与调试技巧

本文针对零中频接收机中DC Offset这一核心挑战,深入剖析了其产生机理与对信号解调的严重影响。文章从实战角度出发,系统性地介绍了五种解决方案,包括硬件预防、数字域校正、I/Q不平衡联合校正等,并分享了关键的实验室调试与产线测试技巧,旨在帮助射频工程师有效提升接收机性能。

weixin_29234509的博客 399

android xml解析框架_Android启动页黑屏及最优解决方案

前言相信做过Android的朋友都知道,当一个APP启动时,界面会首先展示一个白屏或者黑屏,然后再进入欢迎页,稍作停留最后进入APP主页。那么这个黑屏或者白屏到底是怎么一回事呢?它的最好的解决方案应该是怎样的呢?今天我们认真的讨论一下这个小问题。本次项目的demo:https://github.com/ladingwu/Splash历史原因当系统启动一个APP时,zygote进程会首先创建一个新的...

weixin_39968592的博客 309

【Unity学习笔记】事件系统EventSystem

1.EventSystem物体 第一次在Unity中创建UI元素时,总会自动生成一个EventSystem物体,它包含三个组件:Transform、EventSystem、Standalone Input Module。如果我们把它删除了,会发现UI上的事件(比如点击、拖拽)将不会被检测到。没错,它就是用来处理UI相关的事件的。 1.1 EventSystem组件 EventSystem基于输入给物体发送事件,它在整个事件系统中扮演的主要角色是: 1.管理被选中的物体 2.管理正在使用的Input Modu

一白梦人的博客 1万+

android黑屏日志_Android:解决程序运行黑屏或白屏的问题

1. 解决Launcher点击图标到Application的onCreate方法调用期间的白屏问题有两种解决方案将启动的白屏替换为自定义的图片将启动的白屏设置为透明的首先定义两个主题,分别是自定义图片背景AppCustomBackground和透明背景AppTranslucentBackground@color/colorPrimary@color/colorPrimaryDark@color/c...

weixin_39894255的博客 672

电机控制中ADC采样时序的优化策略与实践

本文深入探讨了电机控制中ADC采样时序的优化策略与实践,重点分析了BLDC和FOC控制方案中的核心挑战与解决方案。通过硬件布局优化、软件滤波技术及动态时序补偿等方法,有效提升电流采样精度和系统稳定性,为电机控制系统的性能优化提供实用指导。

weixin_42519985的博客 386

踩过20+工控视觉项目的坑后,我用C# + 海康相机 + YOLOv11实现了零依赖产线缺陷检测

触发式检测:只有光电传感器检测到零件到位,才触发相机拍照和算法检测,不是持续推理,减少工控机性能占用;全链路本地运行:从图像采集、算法推理到不良品剔除,所有逻辑全在本地工控机运行,不需要外网、不需要云端服务,哪怕产线断网也能正常运行;异常降级机制:算法推理异常时,系统自动触发产线缓停,同时声光告警,不会让不良品流到下工序,满足汽车行业IATF16949质量要求;模块化解耦:算法核心层和业务逻辑层完全分离,后续更换YOLO模型、新增缺陷类型,只需要替换模型文件,不需要修改业务逻辑;全链路可追溯。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 152

dnf连接服务器黑屏xp系统,windows xp进入桌面后黑屏的解决技巧

平时我们在使用电脑过程中,黑屏是一种比较常见问题,引发黑屏的原因有很多,有可能是软件问题,也有可能是硬件问题,或可能是病毒等问题。比如开机进入桌面后黑屏,只能看到一个鼠标指示,经查询是由于Explorer 进程未启动,需要手动才能启动桌面。怎么办呢?遇到此问题的用户请看一下windows xp的解决方案。希望本文的详解对你有所帮助。详情请看,xp系统下载 https://www.ghostxpsp...

weixin_34966346的博客 525

【Claude Code 源码解析教程】第4章:QueryEngine 查询引擎

本章深入解析 Claude Code 的核心引擎——QueryEngine,它是整个对话系统的"心脏",负责管理会话状态、消息处理流程和多轮对话支持。

rengang66的博客 269

w ndows系统开机时黑屏,win7旗舰版系统开机后黑屏的解决方法【图】

win7旗舰版系统开机后黑屏的解决方法分享给大家,在诸多电脑故障中,系统黑屏和蓝屏是用户最精彩遇到的问题,win7系统作为当今市场上的主流系统。受到广大用户的喜爱,因此系统城致力于为广大用户提供最及时最全面的win7系统解决方案,下面要为大家带来的是关于很多用户在使用过程中会出现win7系统开机黑屏现象的解决方法,造成电脑黑屏的原因有很多,大部分人进入安全模式进行检测或查杀,但是如果安全模式无法进...

weixin_39826971的博客 1814

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

一次说清 MelonLoader 启动失败:从闪退黑屏到模组正常加载的6步排查实战

深夜装好模组,点开游戏,窗口闪了一下就消失——这种场面,几乎所有用过 MelonLoader 的玩家都经历过。MelonLoader 是目前覆盖最广的 Unity 游戏通用模组加载器,无论游戏是 Il2Cpp(代码被编译成原生二进制的现代 Unity 游戏)还是 Mono(传统 .NET 托管脚本),它都能接管模组加载。但当它启动失败时,游戏要么直接闪退,要么黑屏卡死,要么干脆一切正常却一个模组都

gitblog_00063的博客 219

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

cmd与bat脚本的使用

零. bat cmd 命令大全 bat命令大全学习 一..定位到当前路径 1.定位到当前路径 2.方法二 3.win10下面 通解: %windir%\system32\cmd.exe 二 .使用命令打开hosts文件 使用命令打开hosts文件 notepadc:\windows\system32\drivers\etc\hosts 三.启动多...

weixin_30687811的博客 150

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

cmd部分命令与使用

零. bat cmd 命令大全 bat命令大全学习或者bat命令 一..定位到当前路径 1.定位到当前路径 2.方法二 3.win10下面 通解: %windir%\system32\cmd.exe 二 .使用命令打开hosts文件 使用命令打开hosts文件 notepadc:\windows\system32\drivers\etc\hosts 三....

Wink Jie的博客 270

cmd的一些命令与使用

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34075551的博客 205

如何调试ANDROID下面黑屏问题

如何调试ANDROID下面黑屏问题 最近很多朋友在问,为毛在WINDOWS下对了,跑ANDROID的虚拟机或者真机就黑屏了, 有的是只有FPS信息,有的是连FPS信息都没有。如果是程序能够正常启动,不会闪退,但显示不对。 那十有八九都是脚本有问题。 先不管你在PLAYER中为啥没问题,我们来说说如何快速查看问题吧。那就是在ECLIPSE查看LogC...

15 年专注游戏引擎与游戏开发,分享实用方案、经验与干货教程! 5927

Hekate错误代码速查:常见问题解决与故障排除终极指南

Hekate作为任天堂Switch的图形化引导加载程序,在自制固件社区中广受欢迎。然而,在使用过程中,用户经常会遇到各种错误代码和启动问题。本指南将为您详细解析Hekate常见错误代码,并提供实用的故障排除方法。🔥 ## Hekate启动错误代码解析 ### 1. 黑屏无法启动问题 当您遇到Hekate启动后黑屏的情况,这通常与配置文件或系统模块有关。首先检查 `bootloader/he

gitblog_00342的博客 1006

cmd的一些命令

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34331102的博客 118

STM32H7 HardFault排查:链接脚本与启动文件不匹配的内存布局陷阱

嵌入式系统开发中,内存布局与启动初始化是程序稳定运行的基础。STM32H7等高性能MCU拥有多个物理RAM区域,如CPU直连的DTCM和系统主内存AXI SRAM,两者地址不连续且外设仅能访问AXI SRAM。若链接脚本将.data/.bss段拆分到多个RAM区,而启动文件未同步执行数据搬运,全局变量将残留Flash内容,导致CPU跳转至非法地址触发HardFault。在LCD、以太网等外设工程中,黑屏、复位即崩溃是典型症状。理解段加载地址与运行地址的差异,掌握启动文件拷贝逻辑,结合map文件快速定位,是解

weixin_34121282的博客 404

STM32N6软复位黑屏:复位链与FSBL初始化详解

嵌入式系统中,复位操作是保证系统可靠性的关键机制。软复位仅触发MCU内部逻辑重置,而外部器件与电源时序不会跟随复位,这导致依赖完整上电流程的显示链路等外设陷入异常状态。FSBL(第一阶段引导加载程序)在启动时会依据复位源标志决定是否执行全量初始化,若软件复位被误判为快速路径,屏幕初始化流程将被跳过,最终表现为黑屏。针对STM32N6平台,其安全区与非安全区划分还会引入额外的状态残留风险。本文梳理软复位与NRST复位的本质差异,分析FSBL启动流程、外部显示器件状态及PMIC电源轨等诱因,并给出定位实验与固件

weixin_34342992的博客 425

“虚拟机启动黑屏”的解决的n+1种方法

“虚拟机启动黑屏”的解决的n+1种方法 打开这篇文章的朋友想必和小编一样遇到了“虚拟机启动黑屏,但是显示启动正常”的问题,遇到黑屏问题不要冲动之下卸载虚拟机,也不要删掉黑屏的系统,因为这些问题可能是电脑配置与虚拟机不兼容的问题。经过多次尝试后成功解决该问题的小编总结了以下几个方法。 本文定位:win10系统下,打开虚拟机黑屏的情况。 1.重置winsock目录【常见】 以管理员的身份打开命令行 ...

小西瓜的博客 2万+

Android 高德地图黑屏定位,Android Fragment集成高德地图黑屏的问题解决方案

官方给的3.0Map的集成api说了:MapView 是 Android View 类的一个子类,它可以帮助您在 Android View 中放置地图,它是应用程序和窗口部件的基本构建类。MapView 作为地图的容器,通过 AMap 对象显示地图。使用 MapView 类,必须重载 Activity 生命周期的所有方法,有 onCreate(),onDestroy(),onResume(),on...

weixin_34677379的博客 2083

计算机启动后出现黑屏鼠标,计算机启动后,黑屏只有鼠标解决方案

发布时间: 2014-10-10 11:33浏览: 次计算机黑屏分为几种情况,其中有些进入系统后出现黑屏,有些人计算机启动后立即出现黑屏,无论是哪种问题,我们首先需要找出电脑启动黑屏的原因,为了更好地解决问题,到底是什么原因导致电脑黑屏,以下U编辑器将在电脑启动后共享黑屏的解决方案!打开计算机后,黑屏上只有鼠标图片计算机软件启动后黑屏的解决方法:如果计算机在进入桌面之前进入黑屏,则表明图形卡驱动程...

weixin_27256197的博客 686
上一篇: 搭建git服务器ssh免密码登录问题
下一篇: 道具价格查询异常的问题(类型转换)
yeah_lang
博客等级 码龄18年 0粉丝 22原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值