【单片机与嵌入式系统】目录汇总贴

本文介绍了嵌入式系统及其开发的相关知识,包括单片机种类、指令集、开发语言选择等内容,并列举了多种嵌入式操作系统及其应用场景。此外,还提供了丰富的学习资源和技术资料。

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该贴是单片机与嵌入式系统的汇总贴,里边的东西包罗万象,有的偏门到你想也想不到的,而且不断
更新中。该帖所指向的内容全部是为了51CTO第一个嵌入式开发新板块而收集的,该版块可能在你的热情
期盼中出现,也可能在你的冷眼围观中夭折。如果你是一个嵌入式系统的设计师,如果你是一个单片机爱
好者,或者你有什么好的资料,请给该新板块注入一点点心血,为大家构建一个单片机与嵌入式系统的交
流平台。
    你们对单片机与嵌入式系统可能很陌生,也许你可能只知道瘟倒死,但它们却存在于我们的生活的方
方面面。大到智能大厦、航天飞机,小到你的手机电子表,而且在一些人命关天的系统里边都有一个微控
制器(MCU)。MCU和我们普通的台式机的CPU不同,为了实现小功耗小体积等性能,通常运算能力都不很强
,而且集成了存储器、A/D、D/A等一些设备到芯片里边,不过现在有些单片机的性能也不比早年的台式机
差多少了。
    单片机的种类繁多,指令集也各种各样,如有ARM、MCS51、MCS96、MIPS、6502、x86、x86-64等,
不要奇怪,x86-64的MCU比AMD的64位早出好多年。可能有些学电子的半桶水人士还以为开发单片机还在用
MCS51汇编指令掰着手指算着写8051单片机的程序,其实我们有更好的东西——C语言。现在除非你是进行
嵌入式系统在不同的构架移植才用到点汇编,其他情况和你开发PC的应用程序没什么区别。而且更多的情
况你就是在开发应用程序,因为连系统都有人给你做好了——嵌入式系统。
    嵌入式系统和瘟倒死等台式机一样管理着系统资源,把这些资源抽象出来提供给上层程序。一般常用到
的嵌入式系统有Linux/uCLinux、Hopen、Delta、QNX、uC/OS-II、eCOS、VxWorks、pSOS、WinCE等等。
用来学习的话最好用开源的嵌入式系统,这样可以加深你对硬件系统的认识,不要像商业开发贪图方便而用
了一些成品。一般推荐用Linux/uCLinux、eCOS、uC/OS-II,这些都是开放源代码的,不过uC/OS-II在商业
用的时候要收费的。做人命关天的系统还是选用VxWorks,或做系统的时候使用Ada语言。
    最后轻轻的引诱一下你们,做嵌入式开发的工资高高滴……
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C/C++板块嵌入式开发汇总目录
LinuxuClinux + MiniGUI 嵌入式系统开发原理、工具及过程
ARM Bootloader 的实现
ARM 指令集
ARM+LINUX路线,主攻嵌入式Linux及应用软件
arm培训资料
ARM嵌入式Linux网卡驱动开发
ARM嵌入式系统C语言编程
ARM微处理器概述
ARM芯片mmu详解
ARM指令全称以及含义
ARM中C和汇编混合编程及示例
cC++嵌入式系统编程
GPS测量数据处理教程
JTAG+调试原理(中文PDF)
KEIL ARTX小型实时操作系统
Keil+uV3快速入门
keil实例教程和编译器手册
Linux+BOOTLOADER全程详解
Linux+系统开发技术详解——基于ARM
自制GPS天线
Linux系统下USB20设备驱动程序的开发
MCU解密全攻略
miniGUI编程指南(中文版)
使用NFS服务开发嵌入式的配置方法
u_boot的启动流程分析及移植步骤
常用ARM指令集及汇编
动态内存分配的实现
利用SPD实现嵌入式系统中内存的自动识别和配置
嵌入式C精华
嵌入式操作系统FreeRTOS的原理与实现
人工神经网络在ARM 平台上的应用
设计自己的isp程序
微控制器之串列燒錄功能應用
嵌入式系统开发要素的选择分析
eCos系统移植分析与应用
嵌入式操作系统uClinux和eCos的比较
嵌入式实时操作系统μCOS-II与eCos的比较
uCOS-II电子书(使用教材)
单片机在超声波测距中的应用
基于8051的CF卡文件系统的实现
基于单片机通信网络的分布式数据采集与控制系统的实现
硬件汉字库设计原理与应用
基于QT的触摸屏驱动在LINUX下的应用设计
应用非易失性铁电存储器(FRAM、FeRAM)快速存储关键数据
硬实时操作系统ThreadX资料收集

不用开发板也能实践嵌入式开发,SkyEye介绍

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嵌入式Linux系统开发技术详解--基于ARM(完整版)
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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