ARM7TDMI-S在嵌入式系统中的Bootloader代码设计

ARM7TDMI-S是ARM公司设计的一款32位精简指令集处理器内核,LPC210x系列是飞利浦半导体公司生产的基于ARM7TDMI-S内核的芯片。在嵌入式系统设计中,针对嵌入式处理器和操作系统的Bootloader代码的设计是一个难点。本文根据用LPC2106进行嵌入式系统设计的实际经验,总结出基于ARM7TDMI-S内核的嵌入式处理器芯片的Bootloader代码设计的一般流程;给出LPC2106芯片在基于μC/OS-II操作系统的嵌入式应用中,BootLoader程序的详细设计流程及其中的一些关键技术和代码。

基于ARM核的Bootloader代码的分析与设计

Bootloader是系统上电或复位后首先运行的一段代码,Bootloader代码(即启动代码)的好坏对整个系统的运行效率有着重要的影响,而Bootloader代码与芯片的特性有着紧密的联系。本文根据用LPC2210在ADS(ARMDeveloperSuite)开发环境下进行嵌入式系统设计的实际经验。

嵌入式系统中的Bootloader代码优化

嵌入式系统中的Bootloader代码与普通的C语言应用程序不同,在编译和链接程序时,不能使用glibc库中的任何支持函数,利用trampoline(弹簧床)的方法来解决main()函数中存在的问题,从而实现优化的Bootloader代码的高效执行。

基于CAN通信实现MBD代码下载的DSP Bootloader开发

为了实现DSP嵌入式系统在实际应用中便捷下载MBD(model-based design)代码的需求,文章设计了一种基于CAN通信实现MBD代码下载的Bootloader方案。以TMS320F28335为例,通过对MBD代码的结构进行分析,设计了Boot程序与MBD程序的内存划分方案,确保程序下载的有效性和稳定性;开发了相应的Boot程序和上位机程序,详细介绍了Bootloader的实现流程,并对关键步骤函数进行了分析与解释,利用CAN通信实现了程序的下载。实验结果表明,该方法稳定可靠且具有实用性,为DSP嵌入式系统在实际应用中的MBD代码下载提供了一种可行且高效的解决方案。

单Bootloader模式程序升级的方法

在嵌入式软件开发过程中,因架构设计和芯片内存限制,只能设计单Bootloader程序,文章阐述在这种情况下如何更新应用程序和Bootloader程序的方法。

Bagging异构集成的代码异味检测与重构优先级划分

代码异味是不良的设计和代码实现的症状,可能阻碍代码理解、增加代码更改和出错的可能性。以前的研究专注于单一模型在代码异味上的检测,并且无法为开发人员提供重构建议。针对上述问题,提出一种基于Bagging异构集成模型的代码异味检测与重构优先级划分方法,该方法利用分类器间的异质性,通过F1集成策略来检测Complex Class、Long Method、Spaghetti Code等三种代码异味,并将模型输出的异味概率转化为可能性分布后,为开发人员提供重构意见。实验在6个开源系统的32个版本上验证、评估:(1)基分类器的稳定性以及与代码异味的关系;(2)Bagging异构集成模型检测上述代码异味的性能;(3)将异味概率转化为可能性分布并作为重构优先级的有效性。实验结果表明,最佳基分类器因代码异味类型而异。同时,Bagging异构集成模型相较于基分类器,F1提高0.06~40.51个百分点,AUC提高0.45~28.37个百分点。最后将Bagging异构集成模型的重构优先级与6名受访者的重构优先级进行Kappa一致性检验,两者具有高度一致性。

基于学习的源代码漏洞检测研究与进展

源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技术的快速发展为实现基于学习的源代码漏洞自动检测提供了机遇.基于学习的漏洞检测方法是指使用基于机器学习或深度学习技术来进行漏洞检测的方法,其中基于深度学习的漏洞检测方法由于能够自动提取代码中漏洞相关的语法和语义特征,避免特征工程,在漏洞检测领域表现出了巨大的潜力,并成为近年来的研究热点.本文主要回顾和总结了现有的基于学习的源代码漏洞检测技术,对其研究和进展进行了系统的分析和综述,重点对漏洞数据挖掘与数据集构建、面向漏洞检测任务的程序表示方法、基于机器学习和深度学习的源代码漏洞检测方法、源代码漏洞检测的可解释方法、细粒度的源代码漏洞检测方法等五个方面的研究工作进行了系统的分析和总结.在此基础上,给出了一种结合层次化语义感知、多粒度漏洞分类和辅助漏洞理解的漏洞检测参考框架.最后对基于学习的源代码漏洞检测技术的未来研究方向进行了展望.

基于低代码的综合管理平台设计与开发

企业管理模式创新需要新的数字技术将企业组织、管理、运营等行为数字化、网络化、体系化,以突破企业管理边界与协同壁垒,低代码的配置灵活与高复用性的特点,更贴合企业数字化转型所需的敏捷迭代的业务创新。文章针对科研院所的综合管理业务需求,采用“前台-中台-后台”的架构思想,基于低代码技术,设计并研发了一套数据互联、流程高效、智能推送的综合管理平台,实现了信息门户、公文办理、重大决策、项目管理、IT中心等业务功能。该平台有效地提升了企业的管理工作效率与决策水平,实现了企业运营的数字化、规范化、科学化,具有一定的借鉴意义。

数字资本主义技术代码视域下功绩主体的自我剥削与自由悖论

数字技术作为数字资本主义的重要基点,既承载了数字生产力的纯粹要素方面,也维持和重塑着数字生产关系。数字资本主义的技术代码表征了数字技术生产力与生产关系、技术需求与社会需求的内聚统一,形塑了数字资本主义下崭新的功绩社会。功绩社会下,驯化主体被功绩主体所代替,功绩主体将传统的否定禁止和他者剥削翻转为肯定示好和自我剥削,自我剥削打着自我发展、自我实现、自我优化和自我完善的幌子,实际却是自我征服、自我促逼、自我耗散和自我毁灭,由此呈现出自由的功绩主体不自由的悖论景象。对此,我们需要求教和回归马克思历史唯物主义和技术批判的原则方法,透视和掌握数字资本主义的技术代码和技术本质,识破功绩主体自我剥削的不自由真相,分析其深层本质和致因逻辑,并在此基础上阐明一种真正自由的可能的未来方向。

基于TMS320F28335的二次Bootloader在线升级方法

为避免TMS320F28335在程序升级过程中需要执行打开嵌入式设备、额外配置GPIO管脚电平或单独开发专用上位机软件的操作,提出了一种二次Bootloader方法来实现应用程序的在线升级。将TMS320F28335配置为Flash启动模式,通过预烧写二次Bootloader程序,将通用串口上位机软件下发的应用程序bin文件存储在TMS320F28335的外扩SRAM中,执行将应用程序烧写到片上Flash指定区域的操作,并跳转执行应用程序,实现应用程序的在线升级功能。实验结果表明,该方法有效可行,具有较强的通用性和可靠性。

低代码开发平台发展现状及标准化研究

当前,低代码开发平台迎来快速发展期,已成为应用软件开发的重要技术趋势。通过对低代码开发平台发展以及标准化现状进行梳理,提炼低代码开发平台的通用能力要求标准,并提出进一步的发展建议,为相关者开展低代码开发平台的开发、采购与使用提供参考。

基于低代码云平台的低碳园区负荷聚集商系统的研究及实现

中小型负荷分布不集中,弹性水平低是造成负荷侧能源利用效率低、调度困难及需求侧响应难以有效开展的因素之一。针对上述问题,将新兴IT技术与智能电网、虚拟电厂建设等电力行业的需求结合起来,梳理并完成负荷聚集商业务主线逻辑设计,并充分利用低代码云平台上开发效率高、开发周期短、架构灵活、扩展性强和运营维护成本低的特点,基于低代码云平台,设计出一套完整的负荷聚集商系统并加以实现。该系统完整实现了负荷聚集商的业务逻辑,验证了基于低代码云平台系统研发的技术可行性,为负荷聚集商技术支持系统的建设提供了有价值的参考方案。

基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型

针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征提取并构建多粒度特征集,引入序贯三支决策理论对恶意代码进行检测。为改善检测模型整体性能,避免阈值选取的主观性,本文在上述模型的基础上,同时考虑模型的综合分类性能、决策效率和决策风险代价建立高维多目标序贯三支决策模型,并采用高维多目标优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,模型在保证检测性能的同时,有效地提升了决策效率,降低了决策时产生风险代价,更好地拟合了真实动态检测环境。

MC9S12X系列单片机PE生成代码的串口Bootloader设计

基于减轻研发工作量和降低维护难度的目的,鉴于很多电路系统不能使用BDM工具更新程序,使用Processor Expert开发应用工程简单快速,只需要对代码进行简单的配置修改即可应用于其他的MC9S12X系列单片机,效率很高。因此,设计一种基于串口的Bootloader升级方法,以Proces-sor Expert开发的工程为基础,通过图形化方式简单修改存储空间设置,然后将生成的代码转换格式后,利用系统本身RS-485总线进行更新。实验和实际应用表明,该方法简单可靠,通用性强,至少可将开发和维护时间减少50%。

CloneIRD:面向代码溯源的克隆代码继承关系判定方法

随着开源软件的广泛使用,代码溯源成为管理软件源代码、降低潜在风险的重要技术手段。基于代码克隆检测的大规模代码溯源分析,从其检测结果中鉴别代码克隆对之间的继承关系,对代码来源追踪、组件依赖关系分析、软件脆弱性分析以及代码缺陷修复等具有重要意义。目前,已有方法在原始代码片段存在微小修改的情况下,会产生许多误判,并且检测克隆对的效率也有待提高。针对上述问题,提出了代码溯源中克隆代码继承关系的判定方法CloneIRD,包括一个基于自研快速分布式克隆检测工具FastDCF的代码溯源分析框架,以及该框架的核心算法——基于代码演化信息的克隆代码继承关系判定算法EIHR。为验证框架和算法的有效性,首先设计并实现了CloneIRD方法,并在Linux内核V4.9和V4.12的开源代码上进行了实验。实验结果表明,CloneIRD方法能够有效判定代码溯源结果中克隆对的继承关系,且基于FastDCF的溯源分析框架能够胜任大规模代码的溯源分析任务。

基于Ymodem的GD32固件升级Bootloader设计

针对调试、后续升级和拆封维护困难的问题,设计了基于Ymodem协议GD32平台下位机IAP软件。选用异步串口通信方式,通过Ymodem协议保证了传输数据的可靠性,利用蓝牙实现了ECU固件无线升级。测试结果表明IAP技术实现了嵌入式产品的无线升级。

基于ARM的嵌入式BootLoader设计与启动过程

本文总结了基于S3C44B0X芯片的Bootloader代码设计的一般流程,具体说明了Bootloader完成的主要任务,实现方法和地址重映射的概念;给出了S3C44B0X在基于uCLinux操作系统的嵌入式应用中,Bootloader的引导过程及关键技术和代码,有着很好的借鉴价值。

代码相似性检测技术综述

代码复用为软件开发带来便利的同时也引入了安全风险,如加速漏洞传播、代码恶意抄袭等,代码相似性检测技术通过分析代码间词法、语法、语义等信息计算代码相似程度,是判断代码复用最有效的技术之一,也是近年发展较快的程序安全分析技术。首先,系统梳理代码相似性检测的近期技术进展,根据目标代码是否开源,将代码相似性检测技术分为源码相似性检测和二进制代码相似性检测,又根据编程语言、指令集的不同进行二次细分;其次,总结每一种技术的思路和研究成果,分析机器学习技术在代码相似性检测领域成功的案例,并讨论现有技术的优势与不足;最后,给出代码相似性检测技术的发展趋势,为相关研究人员提供参考。

基于深度学习的代码生成方法研究进展

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人员查询文档或使用其他工具才能完成的代码编写工作.代码生成作为最直接辅助开发人员完成编码的工作受到学术界和工业界的广泛关注.让机器理解用户需求,自行完成程序编写也一直是软件工程领域重点关注的问题之一.近年来,随着深度学习在软件工程领域任务中的不断发展,尤其是预训练模型的引入使得代码生成任务取得了十分优异的性能.系统梳理当前基于深度学习的代码生成相关工作,并将目前基于深度学习的代码生成方法分为3类:基于代码特征的方法、结合检索的方法以及结合后处理的方法.第1类是指使用深度学习算法利用代码特征进行代码生成的方法,第2类和第3类方法依托于第1类方法进行改进.依次对每一类方法的已有研究成果进行系统的梳理、分析与总结.除此之外,汇总并分析已有的代码生成工作中常用的语料库与评估方法,以便于后续研究进行实验设计.最后,对代码生成方法研究进展进行总结,并针对未来值得关注的研究方向进行展望.

CodeScore-R:用于评估代码合成功能准确性的自动化鲁棒指标

评估指标在代码合成领域中至关重要.常用的代码评估指标可以分为3种类型:基于匹配、基于语义和基于执行.其中,基于执行的Pass@k指标通过执行测试用例,能够准确判断预测代码的功能准确性.然而,该指标的计算需要大量开销,因此亟需设计一种自动化评估指标,在无需测试用例时仍可评估预测代码的功能准确性.此外,好的评估指标应当具有鲁棒性,即预测代码发生微小改变时,评估指标仍能保持其准确性.为此,提出了一种基于UniXcoder和对比学习的自动化鲁棒指标CodeScore-R,用于评估代码合成的功能准确性. CodeScore-R采用草图化处理、语法等价转换和变异测试等技术手段,有效减轻了标识符、语法结构和运算符对评估结果的干扰.实验结果表明,在Java和Python语言上的代码生成和迁移任务中,CodeScore-R的表现优于其他无需测试用例的评估指标,且更接近Pass@k指标,并具有更强的鲁棒性.