Broadcom CFE Linux v2.13.6接口与错误处理解析

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0 下载量 150 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"Broadcom Common Firmware Environment (CFE) for Linux v2.13.6 是一个为基于Broadcom芯片组的设备提供固件环境的软件包。这个版本的CFE,即V2版本,是专门针对Linux操作系统环境设计的。CFE是一种预操作系统软件,通常嵌入在设备的ROM或Flash中,它为设备提供了一个初始化平台,以便加载和运行操作系统。" 在深入讨论之前,需要对Broadcom和CFE做一个基础介绍。Broadcom是一家以设计、开发、制造和供应半导体产品著称的跨国公司,其产品广泛应用于数据通信、宽带、无线、存储和工业等领域。CFE是Broadcom公司开发的一个固件环境,用于其多种网络处理器、路由器、交换机等设备上。 CFE固件在设备启动过程中扮演着关键角色,它负责进行硬件的初始化工作,包括CPU、内存以及其他外设。在硬件初始化之后,CFE会加载操作系统的引导加载程序(Bootloader),再由引导加载程序加载操作系统内核。 这次提供的资源是一个压缩包文件,名为"cfe_api_int.rar_Broadcom cfe_V2 _cfe",它包含了与CFE相关的源代码文件,具体到本例中是两个C语言源文件:"cfe_api_int.c"和"cfe_error.c"。 "**cfe_api_int.c**"很可能包含了一些特定于Broadcom CFE的内部API实现,这些API负责提供接口给其他软件模块使用,比如引导加载程序或者系统软件,以便实现各种功能,比如访问硬件资源、内存管理、网络操作等。这些内部API的实现对于理解CFE的工作机制以及如何在CFE环境下进行软件开发非常重要。 "**cfe_error.c**"则很可能是包含用于CFE环境的错误处理机制的源代码。在这部分代码中,我们可能会发现各种错误码的定义、错误日志记录、错误信息的显示以及错误恢复机制等。错误处理在任何软件开发中都是关键的一环,尤其是在嵌入式系统或固件开发中,因为这些环境的资源通常更加有限,且错误的处理机制对系统稳定性和安全性有着极大的影响。 从这两个文件的名称,我们可以推断出压缩包中的内容很可能是Broadcom CFE固件环境的部分源代码,或者是针对该固件环境开发的一些关键组件。这些代码对于有兴趣在Broadcom平台上进行固件级别的软件开发的工程师来说,是非常有价值的参考。 此外,从版本号"v2.13.6"可以看出,这是一个经过多次迭代和更新的版本,可能包括性能改进、新功能的添加以及安全漏洞的修补等。版本号为用户和开发者提供了关于软件包成熟度和稳定性的重要信息。 对于"**标签**",我们可以看出这些文件被标记为"**broadcom_cfe v2_ cfe**",这进一步强调了这些文件与Broadcom公司的CFE固件环境的第二版有关。这使得在搜索引擎中搜索与特定版本相关的文档和信息变得更加容易,也方便了开发者们在讨论或者寻求帮助时,能够更准确地指明他们所使用的软件版本。 总的来说,这个资源对于想要理解或者在Broadcom平台上进行软件开发的工程师而言,提供了宝贵的第一手资料。通过分析和理解这些源代码,开发者可以深入学习CFE的工作机制,以及如何在这个固件环境下开发稳定可靠的软件系统。

class MSMDAERNet(nn.Module): def init(self, pretrained=False, number_of_source=15, number_of_category=4): super(MSMDAERNet, self).init() self.sharedNet = pretrained_CFE(pretrained=pretrained) # for i in range(1, number_of_source): # exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') # exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') for i in range(number_of_source): exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') def forward(self, data_src, number_of_source, data_tgt=0, label_src=0, mark=0): ''' description: take one source data and the target data in every forward operation. the mmd loss is calculated between the source data and the target data (both after the DSFE) the discrepency loss is calculated between all the classifiers' results (test on the target data) the cls loss is calculated between the ground truth label and the prediction of the mark-th classifier 之所以target data每一条线都要过一遍是因为要计算discrepency loss, mmd和cls都只要mark-th那条线就行 param {type}: mark: int, the order of the current source data_src: take one source data each time number_of_source: int label_Src: corresponding label data_tgt: target data return {type} ''' mmd_loss = 0 disc_loss = 0 data_tgt_DSFE = [] if self.training == True: # common feature extractor data_src_CFE = self.sharedNet(data_src) data_tgt_CFE = self.sharedNet(data_tgt) # Each domian specific feature extractor # to extract the domain specific feature of target data for i in range(number_of_source): DSFE_name = 'self.DSFE' + str(i) data_tgt_DSFE_i = eval(DSFE_name)(data_tgt_CFE) data_tgt_DSFE.append(data_tgt_DSFE_i) # Use the specific feature extractor # to extract the source data, and calculate the mmd loss DSFE_name = 'self.DSFE' + str(mark) data_src_DSFE = eval(DSFE_name)(data_src_CFE) # mmd_loss += utils.mmd(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) mmd_loss += utils.mmd_linear(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) # discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) )) # domain specific classifier and cls_loss DSC_name = 'self.cls_fc_DSC' + str(mark) pred_src = eval(DSC_name)(data_src_DSFE) cls_loss = F.nll_loss(F.log_softmax( pred_src, dim=1), label_src.squeeze()) return cls_loss, mmd_loss, disc_loss中data_tgt_DSFE的长度

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头信息示例如下vbf_version = 2.6; header { sw_part_number = "8895913857"; sw_version = "B"; sw_part_type = DATA; data_format_identifier = 0x00; ecu_address = 0x1012; erase = { { 0x00B60000, 0x00010000 }, { 0x40200300, 0x00000D00 } }; verification_block_start = 0x40200300; verification_block_length = 0x0000002C; verification_block_root_hash = 0x3AB70E8A9C521B370E37D6FF03263770426297167C495C80C8AF3EA0B9AC3C7C; file_checksum = 0xEDB03AFF; sw_signature_dev = 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sw_signature = 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}, 请用c写代码 把头信息都解析出来

2023-06-09 上传