兼容M8/M16/M32/M64的BOOTLOADER工具及固件发布

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0 下载量 50 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 25KB RAR 举报
资源摘要信息: "API-tool.rar_m64 bootloader_tool" 在信息技术领域,特别是在嵌入式系统的开发和维护中,Bootloader扮演着至关重要的角色。Bootloader是嵌入式系统中一个小型的初始化代码,它在系统上电或者复位之后最先被执行。它的主要功能是初始化硬件设备,设置系统运行环境,并且最终负责加载并执行操作系统或应用程序。 本资源涉及的Bootloader工具主要用于与M8、M16、M32和M64这些型号的微控制器(MCU)兼容。这些微控制器可能属于同一系列,例如STMicroelectronics的STM8系列,或者是相似设计的其他制造商的产品。每个型号可能有着不同的内存容量和性能特性,但作为Bootloader,它们的基本功能和作用是一致的。 Bootloader的下载工具是开发者用来烧录或更新Bootloader固件到微控制器上的软件工具。这些工具通常提供了一套用户友好的界面,通过USB或其他通信接口与微控制器连接,并执行固件升级。 上位机串口调试是开发和调试嵌入式系统中的一个常见环节。上位机指的是连接到微控制器的电脑,而串口通常指的是微控制器上的UART(通用异步接收/发送器)端口。通过串口调试,开发者可以实时地与嵌入式设备进行通信,进行数据的发送和接收,以及查看运行状态和调试信息。串口调试工具可以帮助开发者检查、发送和解析串口通信数据。 压缩包子文件中的"API 串口调试",很可能是指这个Bootloader下载工具包含了一套API(应用程序编程接口),使得开发者能够在自己的上位机软件中实现串口通信和Bootloader操作的功能。开发者可以在自己的应用程序中调用这些API,以实现对Bootloader的控制,如查询设备状态、烧录固件等。 本资源所包含的"BOOTLOADER固件",是指嵌入在微控制器内部用于系统启动的代码。固件通常存储在微控制器的非易失性存储器(如闪存)中,并且在启动过程中被加载。Bootloader固件是特殊的固件版本,它被设计为可以通过串口或其他通信方式与上位机进行交互,从而实现远程或本地的固件更新。 综上所述,"API-tool.rar_m64 bootloader_tool"是一个为特定微控制器系列设计的Bootloader下载工具包,支持串口调试功能,并带有可直接烧录到微控制器中的Bootloader固件。开发者可以利用该工具包,实现微控制器的固件编程和更新,以及进行嵌入式系统开发和故障排除。 在使用这类工具时,开发者需要有对所使用微控制器硬件的深入了解,掌握相应的通信协议和编程知识,并具备一定的嵌入式软件开发经验。此外,工具的使用还需要符合相关的开发环境要求,并确保使用的固件版本与硬件兼容。使用这样的工具,可以帮助开发者更高效地进行产品的研发、测试和维护工作。

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

2023-07-08 上传