技术标签： arm开发 ARM 嵌入式硬件 arm 驱动开发
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立即数前面有“#”号，并且如果是十六进制数则在“#”后添加“0x”或“&”，二进制数“#”后面加“%”。
MOV R0，#0 //送0到R0中
ADD R3，R3，#1 //R3的值加1
CMP R7，#1000 //R7的值和1000比较
BIC R9，R8，#0xff00 //将R8中8~15位清0，结果保存在R9中
寄存器的值可以被直接用于数据操作指令
MOV R2，R0 //R0的值送R2
ADD R4，R3，R2 //R4 = R2 + R3
CMP R7，R8 //比较R7和R8的值
预处理和移位发生在同一周期内，有效使用移位寄存器，可以提供代码执行效率；
ADD R2，R0，R1，LSR #5
MOV R1，R0，LSL #2
RSB R9，R5，R5，LSL #1
SUB R1，R2，R0，LSR #4
以寄存器中的值作为操作数的地址，而操作数本身放在存储器中。
LDR R1，[R2] //将R2的数值作为地址，取出地址中的数据保存到R1中
STR R1，[R2] //将R2数值作为地址，取出R1中的值存入R2所指向的地址
基址变址是将基址寄存器的内容与指令中给出的偏移量相加，形成操作数的有效地址；
基址变址寻址常用于查表、数组操作、访问基址附近的存储单元等。
LDR R1，[ R0，#0xf ] //将R0的数值加0x0f作为地址，取出此地址的数值保存到R1
STR R1，[R0，#-2] //将R0的数值减2作为地址，将R1中的内容保存到此地址中
STR R1，[R0，+R2] //将R0的值加上R2的值作为地址，把R1的内容保存到该地址
一条指令可以完成多个寄存器值得传递，一条指令传送最多16个通用寄存器的值。
LDMIA R0，{R1，R2，R3，R4}
以程序计数器PC的值作为基地址，指令中的地址标号作为偏移量，将两者相加后得到的操作数的有效地址。
BL FUN1 //调用到FUN1的子程序
B LOOP //条件跳转到LOOP标号处
STMDA
STMDB
硬件中断是随机的，不可预测的
软件中断是事先安排的（如workQueue、task）
（１）复位异常（Reset）：处理器在工作时, 突然按下重启键, 就会触发该异常;
（２）数据异常（Data Abort）：读取数据失败;
（３）快速中断异常（FIQ）：快速中断要比普通中断响应速度要快一些；
（４）外部中断异常（IRQ）：普通中断;
（５）预取异常（Prefetch Abort）：预取指令失败, ARM 在执行指令的过程中, 要先去预取指令准备执行，如果预取指令失败, 就会产生该异常；
（６）软中断异常（SWI）：软件中需要去打断处理器工作, 可以使用软中断来执行 ;
（７）未定义指令异常（Undefined Instruction）：处理器无法识别指令的异常, 处理器执行的指令是有规范的,
如果尝试执行不符合要求的指令, 就会进入到该异常指令对应的地址中；
当异常发生时，分组寄存器R14和SPSR用于保存处理器状态，
异常返回时，SPSR内容恢复到SPSR，链接寄存器R14的内容恢复到程序计数器PC。
下图中每种异常对应一种内核的工作模式，当然每种异常产生，内核都会进入特定的工作模式；
（1）中断响应所做的工作
Ａ、保存短点：保存下一将要执行的指令的地址，也就是把这个地址送入堆栈；
Ｂ、寻找中断入口：根据不同的中断源产生的中断，查找不同的入口地址；
Ｃ、执行中断处理程序；
Ｄ、中断返回：执行完中断指令后，就从中断返回到主程序继续执行；
（2）异常向量表
每一个异常发生时，总是从异常向量表开始跳转，所谓的异常向量表，是指由7个异常向量及其处理函数跳转
关系组成的表：
0x00000000: b reset
0x00000004: ldr pc, _undefined_instruction
0x00000008: ldr pc, _software_interrupt
0x00000008: ldr pc, _software_interrupt
0x0000000c: ldr pc, _prefetch_abort
0x00000010: ldr pc, _data_abort
0x00000014: ldr pc, _not_used //保留
0x00000018: ldr pc, _irq
0x0000001c: ldr pc, _fiq
（3）当一个ARM异常返回时，需要完成如下任务
通用寄存器的恢复；
状态寄存器的恢复；
PC指针的恢复；
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文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
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文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
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