瑞芯微2.61固件烧录

时间: 2023-08-30 14:08:20 浏览: 49
瑞芯微2.61固件的烧录可以通过进入Maskrom模式进行,这是芯片在未烧录固件时的引导模式。在开发调试过程中遇到无法正常启动的情况,也可使用Maskrom模式进行固件烧写。具体步骤可以参考引用中提到的Maskrom模式的使用方法。另外,在烧录固件时,可以根据需要选择是否包含oem等第三方依赖的固件,将其归入userdata中,同时recovery.img也不一定需要。在固件烧录过程中,可以参考引用中提到的分区的设置方式,例如以uboot为例,可以设置分区的大小、起始位置和名称。以上是关于瑞芯微2.61固件烧录的一些基本信息和操作方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [嵌入式linux-系统篇for固件分区和烧录](https://blog.csdn.net/HomeByte/article/details/109478092)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/cnn-lstm改.py 本车ID 时间 总帧数 全局时间 ... 原车道后车x坐标 原车道后车y坐标 原车道后车速度 原车道后车加速度 1595 1499 7053 1604 1.113440e+12 ... 56.283 1602.157 15.27 -2.61 1596 1499 7054 1604 1.113440e+12 ... 56.294 1603.665 15.07 -1.53 1597 1499 7055 1604 1.113440e+12 ... 56.304 1605.152 14.99 0.24 1598 1499 7056 1604 1.113440e+12 ... 56.314 1606.649 15.03 0.64 1599 1499 7057 1604 1.113440e+12 ... 56.325 1608.171 14.95 -1.65 [5 rows x 27 columns] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 97, in <module> myModel = cnn_lstm_model() # 建立模型 File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 78, in cnn_lstm_model inputs = Input(shape=(windows, amount_of_features)) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 214, in __init__ raise TypeError( TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method, got value '(4,)' with type '<class 'tuple'>' 本车加速度 车头间距 原车道前车速度 本车速度 1554 0.00 43.58 17.68 11.75 1555 0.00 44.29 17.82 11.75 1556 0.00 45.07 17.82 11.75 1557 0.08 45.39 17.82 11.76 1558 0.43 45.72 17.82 11.79 (1401, 2, 4) (156, 2, 4) (1401,) (156,) Process finished with exit code 1

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数(万人)') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果:') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

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