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【飞桨开发者说】侯继旭，海南师范大学本三自动化专业在读，人工智能开发爱好者，曾获2019中国高校计算机大赛-人工智能创意赛海南省一等奖、2019年度海南省高等学校科学研究“人工智能”优秀成果奖
对于没有做过嵌入式编程的人, 可能不太理解交叉编译的概念, 那么什么是交叉编译？它有什么作用？
这个作品很多年前就做了，经过了长达七八年的完善，当然也不是全身心的投入完善，也就是根据实际项目的需求不断完善的，尤其是模拟设备回复数据的功能，这个在很多用Qt做上位机开发非常实用，毕竟很多软硬件的项目都是同时开工的，不会说是等硬件或者软件都完工了才去搞另外一部分，所以软件工程师就需要根据一开始约定好的通信协议来先把软件搞起来，没有硬件实地测试怎么办呢，只能自己写工具来模拟设备回复数据咯，基本上都是要求收到什么数据回复什么数据，所以这就有了通用的串口设备回复数据的可能。
ida反编译so文件，注意事项：ida版本最好是7.0往上的版本，否则有些so文件反编译之后，f5不能查看伪代码。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
注意：so的动态调试与脱壳在步骤上有很多的相似之处,关于脱壳在后面会详细介绍加壳以及脱壳的发展历程。
好久没有更新技术文了，年后一直忙于其他事情，空闲时间，就在反思，规划，谈一些人生感悟。今天终于提起笔来，继续在代码的世界里，埋头耕耘。 今日我来进行一个分享大会，主要分享的是view 窗口相关的流程讲解，相信下面的链接，会帮你建立起来完备的知识体系。 当然了，在此之前，我先来概括性的进行下描述，如有描述不当之处，欢迎留言交流。 TextView Button ImageViewView 完成内容的展示,同时处理一些输入事件,加入逻辑,可以产生动画等一系列其他行为。View 既然有多个,那么在使用的过程中
作为飞桨开源深度学习平台的重要组成部分，Paddle Lite和EasyEdge通过有机组合，可以快速实现基于FPGA的嵌入式AI解决方案，具有高性能、高通用、低成本、易开发等四大优点，适用于开发验证、产品集成、科研教学、项目落地等应用方向，以及安防监控、工业质检、医疗诊断、农作物生长监控、无人驾驶、无人零售等应用场景。
（本文发表于1月份）最近Windows和Linux都发送了重大安全更新，为防范这个尚未完全公开的问题，在最坏的情况下，它可能会导致性能下降多达一半。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
本节主要学习: 详细分析UBOOT中"bootcmd=nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;bootm 0x30007FC0" 中怎么实现bootm命令启动内核.
本文介绍了从裸机程序、操作系统和硬件抽象层三个方面分析Linux内核，并详细介绍了Linux内核的初始化过程、进程管理、内存管理、设备驱动、中断处理、性能优化等方面的知识。
从 arm-linux-gnu-gcc -v 中看到 sysroot目录 /usr/arm-linux-gnu/sys-root/ 为空。 从 yum search 中，也没找到对应的包。看来只能手工去下载编译用的head文件和库文件。
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历，XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。
The GNU Compiler Collection，通常简称GCC，是一套由GNU开发的编译器集，为什么是编辑器集而不是编译器呢？那是因为它不仅支持C语言编译，还支持C++, Ada, Objective C等许多语言。另外GCC对硬件平台的支持，可以所无所不在，它不仅支持X86处理器架构, 还支持ARM, Motorola 68000, Motorola 8800, Atmel AVR, MIPS等处理器架构。
Uboot 1.16/lib_arm/board.c中start_armboot()函数调用/common/main.c中main_loop()函数，在main_loop()中有uboot启动内核的代码：
玩python期间，看到好多用python做的爬虫，感觉挺好玩，就开始了爬虫之旅的学习，期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统，可惜登录需要验证码，于是四处寻找解决方法，最终找到这个大致能看懂的。
转载请注明文章地址 http://wiki.100ask.org/Linux_devicetree
在前面文章中，我们介绍了实时性的基本模型、并分析了实时性窗口内不同位置的时间对整个系统的价值，得出了一个结论——实时性窗口中越靠前的时间对系统中的其它任务越有价值；当一个有实时性要求的事件发生时，如果“不顾其它任务、自私自利”——只“单纯”考虑以越快越好的速度尽快完成当前的事件处理，会给整个系统的实时性带来毁灭性的结果——事实上，当所有任务都采取这一策略时，系统中没有任何一个任务的实时性是可以确定得到保证的。关于以上的结论，如果你还没有阅读过前一篇文章、或是对上述结论仍然抱有疑惑，可以阅读《实时性迷思(1)——”快是优点么“？》。
在问为什么之前，要先问一下“是不是”。为了证明推荐系统实时性和推荐系统效果的关系，Facebook曾利用GBDT+LR模型和单纯的树模型进行过实时性的实验。
在本系列的第一篇文章《实时性迷思(1)——快是优点么？》中，我们介绍了实时性的基本模型：
不知道你发现没有，平时我们讨论嵌入式软件开发时总绕不开与实时性（Real Time）相关的话题。相信不少朋友和我一样是通过实时性操作系统（Real Time Operating System, RTOS）第一次接触到实时性概念的——我记得那还是大学时代、参加机器人竞赛的时候。工作以后自信地以为加深了不少对实时性的本质认识——现在看来其实还未摸到门道。就这样浑浑噩噩一直到毕业后的第八年，因为工作变动的原因，我被迫要在一周内要做一个实时性原理相关的研究报告，也就在那时，我体会到了疯狂练功走火入魔的感觉：走路在思考、吃饭在看资料、头一直发烧一样的微微发热、甚至连睡觉都在梦中推演模型——头发一把一把的掉，幸好有截稿时间，否则真的要秃了。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
本文在编写时参考了博客作者“鹿呦呦”和在线课程“即时消息技术剖析与实战”的相关资料，一并表示感谢。
在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
版权声明：本文主要内容基于“北京盟通科技有限公司”授权提供的文件，由“创龙科技”进行整理得出。感谢“盟通科技”的慷慨支持，让更多人了解Linux系统的“实时拓展”选择知识。
【本帖是安富莱电子原创贴】 RTOS三要素，实时性，可靠性，安全性。这次我们分享下实时系统中的硬实时性。 硬实时系统是必须在设置的截止时间内对环境中的事件做出反应的系统。 一、背景知识： 1、实时系统和非实时系统区别的几个显著特征： （1）时间限制，每个任务都与一些些时间限制想关联，一种常见的时间限制是与任务相关的最后期限。 指定任务必须截止时间内完成。 （2）安全可靠性，特别是在安全关键领域的应用。 （3）高实时并发性：实时系统通常需要在非常短和严格的时间范围内响应多个独立的事件。 （4）任务关键性：根据任务的不同安全等级和实时性要求，保证关键性任务得到及时执行并且可靠。 还有很多其它特性，就不一 一列举了。 2、硬实时，强实时和软实时 RTOS实时系统的特点是在设定截止时间内完成所需的操作，根据是否在这个时间内完成此操作分为如下三种： Hard real time system 硬实时系统 在设置的截止时间内可完成相应功能的，如果完不成，系统会崩溃。 Firm real time system 强实时系统 强实时性比硬实时要求弱一些，如果在截止时间内完不成，系统不会崩溃，忽略这次执行。 Soft real time system 软实时系统 软实时比强实时弱一些，如果在截止时间内没有完成，完全不受影响，继续运行。 二、纵览各种RTOS，哪家是硬实时系统 1、VxWorks： https://www.windriver.com/products/vxworks VxWorks官方描述：VxWorks is a deterministic, priority-based preemptive RTOS with low latency and minimal jitter : VxWorks是确定性，基于优先级的抢占式RTOS，具有低延迟和最小抖动。
在计算机网络中，UDP（User Datagram Protocol）是一种面向无连接、无状态的传输层协议。与TCP相比，UDP具有独特的特点和适用场景。本文将深入探讨UDP协议的特点、常见应用场景以及市面上一些常见软件中UDP的使用案例。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知，并且及时采取应对措施呢？
搜索数据流程如下图所示，从内容生产到生成索引经历了复杂的数据处理流程，中间表多达千余张，实时数据消费即消失，难以追踪和复现。
嵌入式系统（Embedded Systems）是指：“嵌入到对象体系中的、用于执行独立功能的专用计算机系统”。定义为以应用为中心，以微电子技术、控制技术、计算机技术和通讯技术为基础，强调硬件软件的协同性与整合性，软件硬件可剪裁的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗和应用环境有等严格要求的专用计算机系统。
本文详细介绍了如何使用京东JD商品详情API实现实时数据获取。文章首先概述了京东JD商品详情API的特性和优势，然后介绍了实时数据获取的原理、技术要求和步骤。最后，结合具体代码，详细阐述了如何实现实时数据获取，包括API调用、数据处理和存储等关键技术。
实时操作系统（Real-time Operating System, RTOS）是针对有实时性要求的应用而设计的操作系统。所谓“实时性”，就是能否在确定时间内完成指定操作与响应。实时系统的应用通常包括汽车引擎控制、轨道交通、工业机器人、飞行器控制系统、医疗、制造等。实时操作系统一般提供抢占式调度机制，重要的高优先级任务可以剥夺低优先级任务对CPU的使用权；同时，任务在等待使用资源时，RTOS可以将其CPU的使用权释放给其他就绪的任务，从而使得系统的总体响应速度更快。随着物联网的普及以及新的消费电子的发展，RTOS将会进入规模化部署阶段。
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
我们在《VxWorks是啥？》里提到过VxWorks是一种实时系统。很多朋友总是纠结什么是实时，以及为什么要用VxWorks。说一说个人的一点拙见。
早期的操作方式是由程序员将事先已穿孔的纸带（或卡片），装入纸带输入机（或卡片输入机），再启动它们将纸带（或卡片）上的程序和数据输入计算机，然后启动计算机运行。
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在船舶制造行业做出的实践。
当前，企业对于数据实时性的需求越来越迫切，因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1，并且调度频率以天为单位，无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时，也仅能解决部分时效性要求较低的场景，对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此，实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题，通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
前面两篇讲即时通讯核心技术的文章 《微信为什么不丢消息？》 《http如何像tcp一样实时的收消息？》 反馈还可以，故继续即时通讯这一个系列吧，今天聊聊即时通讯中的“状态”。 需求缘起 “在线状态一致
导语:在快速发展的数字时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介，企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
所谓实时，就是一个特定任务的执行时间必须是确定的，可预测的，并且在任何情况下都能保证任务的时限（最大执行时间限制）。实时又分软实时和硬实时，所谓软实时，就是对任务执行时限的要求不那么严苛，即使在一些情况下不能满足时限要求，也不会对系统本身产生致命影响，例如，媒体播放系统就是软实时的，它需要系统能够在1秒钟播放24帧，但是即使在一些严重负载的情况下不能在1秒钟内处理24帧，也是可以接受的。所谓硬实时，就是对任务的执行时限的要求非常严格，无论在什么情况下，任务的执行实现必须得到绝对保证，否则将产生灾难性后果，例如，飞行器自动驾驶和导航系统就是硬实时的，它必须要求系统能在限定的时限内完成特定的任务，否则将导致重大事故，如碰撞或爆炸等。
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性，并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
随着数字经济发展，各行业数字化转型的深入和万物互联的发展趋势下，“数据即资产”成为企业共识，数据价值挖掘成为企业关注的重点。与此同时，随着企业对决策与分析时效性要求的日益提升，能够传递实时、可用信息的“热数据”价值逐步凸显。
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