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ARM非对齐操作异常解决过程

在测试MF固件时,发生一个非常诡异的异常,代码如下: CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory* cmd = (CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory*)msg->m_payload; debug_printf("EraseMemory addr=0x%08x len=%d\r\n", cmd->m_address, cmd->m_length); 指定第二行代码时,会跳到异常处理程序,发生了6号异常(用法异常Usage Fault) 我对ARM还是非常陌生,不知道怎么可能发生这个问题。 在今天之前,这行代码执行了无数次也未曾出错,最近也没有修改该函数或者相关函数的代码,昨天倒是大量修改了其它代码。 1,百度找资料 关键点是用法异常Usage Fault,以此为关键字搜索。有资料(http://www.docin.com/p-633872264.html)指出,用法异常包括:执行未定义指令、非对齐操作、除零。 前后两个显然不可能,中间这个非对齐操作倒是引起了我的注意。因为阅读MFPK代码的时候看到很...

旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用

背景 在物联网、监控、传感器、金融等应用领域,数据在时间维度上流式的产生,而且数据量非常庞大。 例如我们经常看到的性能监控视图,就是很多点在时间维度上描绘的曲线。 又比如金融行业的走势数据等等。 我们想象一下,如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点,一天就是864000个点。 而传感器或指标是非常多的,例如有100万个传感器或指标,一天的量就接近一亿的量。 假设我们要描绘一个时间段的图形,这么多的点,渲染估计都要很久。 那么有没有好的压缩算法,即能保证失真度,又能很好的对数据进行压缩呢? 旋转门压缩算法原理 旋转门压缩算法(SDT)是一种直线趋势化压缩算法,其本质是通过一条由起点和终点确定的直线代替一系列连续数据点。 该算法需要记录每段时间间隔长度、起点数据和终点数据, 前一段的终点数据即为下一段的起点数据。 其基本

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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