以下转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php FreeRTOS 的任务栈设置不管是裸机编程还是 RTOS 编程,栈的分配大小都非常重要. 局部变量,函数调用时的现场保护和返回地址,函数的形参,进入中断函数前和中断嵌套等都需要栈空间,栈空间定义小了会造成系统崩溃.裸机的情况下,用户可以在这里配置栈大小: 为什么是堆中的?因为我们采用的就是动态创建任务的方式.如果静态创建,就和我们自己开辟的空间有关,通常静态创建任务用数组作为容器,但是通常静态创建的方式

由数据库导出的数据是格式化数据,如下所示,每两个<REC>之间的数据是一个记录的所有字段数据,如<TITLE>.<ABSTRACT>.<SUBJECT_CODE>.但是每条记录中可能某些字段信息为空, 在导出的文本文件中,就会缺失这个字段,如记录3,缺失<ABSTRACT>这个字段,记录4,缺失<SUBJECT_CODE>这个字段. <REC>(记录1) <TITLE>=Regulation of the pr

原文:C# 读取大文件 (可以读取3GB大小的txt文件) 在处理大数据时,有可能 会碰到 超过3GB大小的文件,如果通过 记事本 或 NotePad++去打开它,会报错,读不到任何文件. 如果你只是希望读取这文件中的前几行,怎么办,下面的工具会帮您解决这个问题. 而且读取时间很快. 截图: 工具下载地址: http://pan.baidu.com/s/1y34wt      (15KB左右, 备注:要运行这个工具,需要您的机器已装过 .netFramework4.0 ) 源代码下载地址:htt

在配置freertos的情况下,cubemx会自动计算每个任务.信号,队列和软件定时器的使用堆栈大小,因此要合理规划 信号量默认是88byte 任务根据设定来计算,我默认配置是128,则最终是624byte,肯定是大于128*4=512了.多出来的112字节应该用在任务堆栈指针和寄存器上了,具体没细查..

代码如下,执行完之后被分配的动态内存的指针会保存到result中.由于是动态分配内存,读取内容不再使用之后注意用free 释放掉,如不明白,请多搜索以下动态内存分配的资料. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <sys/stat.h>#include <sys/types.h>#include <string.h>#include <fcntl.h> //从文件读取所有数据,并且

为了 解决这个坑~ 已经 累傻了.. 周末再 写吧..

每个STM32有一个独立的ID,这个ID可以用来: 产品唯一的身份标识的作用:    ●  用来作为序列号(例如USB字符序列号或者其他的终端应用):    ●  用来作为密码,在编写闪存时,将此唯一标识与软件加解密算法结合使用,提高代码在闪存存储器内的安全性:    ●  用来激活带安全机制的自举过程: 以STM32F103CBT6来说,使用四个寄存器来存储这个ID,读取方式为: void GetChipUniqueID(void) { u32 chipUniqueID32[]; chipUn

1. 读取文本文件 代码: f = open('test.txt', 'r') print f.read() f.seek(0) print f.read(14) f.seek(0) print f.readline() print f.readline() f.seek(0) print f.readlines() f.seek(0) for line in f: print line, f.close()   运行结果: root@he-desktop:~/python/example# p

数据量大带来的问题就是单个文件很大,能够打开这个文件相当不容易,记事本就不要指望了,果断死机   去年年底的各种网站帐号信息的数据库泄漏,很是给力啊,趁机也下载了几个数据库,准备学学数据分析家来分析一下这些帐号信息.虽然这些数据信息都已经被“整理”过的,不过自己拿来学习也挺有用的,毕竟有这么大的数据量. 数 据量大带来的问题就是单个文件很大,能够打开这个文件相当不容易,记事本就不要指望了,果断死机.用MSSQL的客户端也打不开这么大的SQL文件,直接 报内存不足,原因据说是MSSQL在读取数据的

如何有效的使用C#读取文件  你平时是怎么读取文件的?使用流读取.是的没错,C#给我们提供了非常强大的类库(又一次吹捧了.NET一番),里面封装了几乎所有我们可以想到的和我们没有想到的类,流是读取文件的一般手段,那么你真的会用它读取文件中的数据了么?真的能读完全么? 通常我们读取一个文件使用如下的步骤: 1.声明并使用File的OpenRead实例化一个文件流对象,就像下面这样 FileStream fs = File.OpenRead(filename); 或者 FileStream fs =

BufferedReader的readLine方法,只要读到流结束或者流关闭,就会返回null 在读取文件的时候,文件结尾就是流的结尾,但对于Socket而言不是的.不能认为流中数据读完了就是流的结尾了.Socket流还在,还是能够继续读写的.所以用Socket的输入流封装的BufferedReader调用readLine方法,是不会返回null的.也就发生阻塞了. 解决方案: 第一种:读取socket流不用BufferedReader,就用InputStream 第二种:客户端发送的时候,末尾

1.上传 private void Button_Click_1(object sender, RoutedEventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog() { //弹出打开文件对话框要求用户自己选择在本地端打开的图片文件 Filter = "Jpeg Files (*.jpg)|*.jpg|All Files(*.*)|*.*", Multiselect = false //不允许多选 }; if

你平时是怎么读取文件的?使用流读取.是的没错,C#给我们提供了非常强大的类库(又一次吹捧了.NET一番), 里面封装了几乎所有我们可以想到的和我们没有想到的类,流是读取文件的一般手段,那么你真的会用它读取文件中的数据了么?真的能读完全么? 通常我们读取一个文件使用如下的步骤: 1.声明并使用File的OpenRead实例化一个文件流对象,就像下面这样 FileStream fs = File.OpenRead(filename); 或者 FileStream fs = FileStream(fi

GDAL的C#版本虽然在很多算法接口没有导出,但是在读写数据中的接口基本上都是完全导出了.使用ReadRaster和WriteRaster方法来进行读写,同时对这两个方法进行了重载,对于常用的数据类型可以不用指定数据类型直接进行读取即可.但是对于复数类型就有点复杂了.下面就针对GDAL如何来读取复数数据来进行一个简单的说明.   我们知道,在使用GDAL读取数据的时候使用的是ReadRaster这个函数,这个函数重载了6个,函数声明分别如下,以Dataset的ReadRaster为例,Band类

移动应用在处理网络资源时,一般都会做离线缓存处理,其中以图片缓存最为典型,其中很流行的离线缓存框架为SDWebImage. 但是,离线缓存会占用手机存储空间,所以缓存清理功能基本成为资讯.购物.阅读类app的标配功能. 今天介绍的离线缓存功能的实现,主要分为缓存文件大小的获取.清除缓存文件的实现. 1. 获取缓存文件的大小-( float )readCacheSize{    NSString *cachePath = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains (

在使用java对文件进行读写操作时,有多种方法可以使用,但不同的方法有不同的性能. 此文对常用的读写方法进行了整理,以备不时之需. 1.文件的读取 主要介绍两种常用的读取方法.按行读取和按字符块读取. 1.1 一次读取一行作为输入 //按行读取文件内容 public static String Read1(String infile) throws Exception //infile="data/in.txt" { StringBuffer sb = new StringBuffer

1    引言 应需求,在海思板子上测试SATA读写速度,用dd指令,每次分别读/写不同大小的块    (bs),同时检测运行dd命令CPU占比,记录读/写速度和CPU占比. 2    实验过程 2.1     用dd指令对SATA分区进行多次文件写入,写入总大小分别为320M, 640M, 1280M, 2560M,单次写入块大小分别为512B, 1K, 2K, 4K, 8k, 16K, 32K, 64K, 128K, 256K, 512K, 1024K, 2M, 4M, 8M, 16M, 3

目录 文件读取 文件队列构造 文件阅读器 文件内容解码器 开启线程操作 管道读端批处理 CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程: 一般数据文件格式有文本.excel和图片数据.那么TensorFlow都有对应的解析函数,除了这几种.还有TensorFlow指定的文件格式. TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord,二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件.模型训练前图像等文本信息转换为TFRecord格式.TFRecord文件是protobuf格

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

最近在学习python的过程中接触到了python对文件的读取.python读取文件一般情况是利用open()函数以及read()函数来完成: f = open(filename,'r') f.read() 这种方法读取小文件,即读取远远大小小于内存的文件显然没有什么问题.但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理就有问题了,会造成MemoryError ... 也就是发生内存溢出. 发生这种错误的原因在于,read()方法执行操作是一次性的都读入内存中,显然文件大