keil linker control string:--cpu Cortex-M0 *.o --library_type=microlib --ro-base 0x00000000 --entry 0x00000000 --rw-base 0x20000000 --entry Reset_Handler --first __Vectors --strict --map --first='startup_NUC123.o(RESET)' --datacompressor=off --info=inline --entry Reset_Handler --summary_stderr --info summarysizes --map --info sizes --info totals --list ".\lst\Device_Audio_NAU8822.map" -o .\obj\Device_Audio_NAU8822.axf

时间: 2023-08-27 14:17:53 浏览: 61
这是Keil MDK中链接器控制字符串的一个例子。它指定了链接的目标CPU为Cortex-M0,并使用微型库(microlib)进行链接。接下来是指定代码和数据的起始地址,以及定义Reset_Handler作为程序的入口点。--first选项指定了链接的第一个输入文件,这里是startup_NUC123.o(RESET),它包含了Reset_Handler的实现。--map选项生成链接地图文件,--list选项生成链接器列表文件,-o选项指定输出文件名为Device_Audio_NAU8822.axf。其他的选项包括关闭数据压缩,输出一些有用的信息等。这个链接器控制字符串的目的是将多个目标文件链接成一个可执行的ARM Cortex-M0程序。
相关问题

Keil : Error-Flash Download failed Cortex-M4

根据引用\[1\]和\[2\]的内容,当在Keil中下载时出现"Error: Flash Download failed - Cortex-M4"的错误时,可以尝试以下方法解决。首先,可以参考官方教程进行解决,但有时可能不容易解决。其次,可以结合网上一些教程的方法,总结如下。如果方法一有问题,可以尝试使用方法二的J-Flash。使用J-Flash一次后,再在Keil中进行烧录,这样可以完美解决Cortex-M4错误。\[1\]\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Keil : Error-Flash Download failed Cortex-M4错误解决方案整理(J-Flash擦除下载教程)](https://blog.csdn.net/Alilicsdn/article/details/120204931)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

--library=arm_cortexM0l_math --library=arm_cortexM0_math这个添加在哪里?

在Keil中,可以在工程的 Options for Target 中设置编译器和链接器选项。 具体操作如下: 1. 打开 Keil 工程,选择菜单栏中的 Project -> Options for Target。 2. 在弹出的对话框中,选择 C/C++ Tab。 3. 在 C/C++ Tab 中,将 C99 Mode 选项设置为 C99,并勾选 Use C99 inline functions 选项。 4. 在弹出的对话框中,选择 Linker Tab。 5. 在 Linker Tab 中,在下方的命令行选项中添加链接器选项 `--library=arm_cortexM0l_math --library=arm_cortexM0_math`。 6. 点击 OK 按钮保存设置即可。 添加链接器选项后,重新编译工程,应该可以解决 undefined symbol __mulsc3 和 undefined symbol __divsc3 错误。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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