WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Trace32: окно Var.watch не отображает обновления значений переменных, когда отладчик работает в режиме

Я использую Trace32 для отладки программного обеспечения микроконтроллера SPC58NXXX.

Я добавил переменные в окно Var.watch, и значения этих переменных будут изменены после запуска программного обеспечения.

Когда я запускаю программное обеспечение с отладчиком Lauterbach, даже значения переменных меняются, новые значения не отображаются в Var.watch.

Я вижу новые значения переменных, только когда останавливаю отладчик.

Нужно ли настраивать в настройках Trace32 отображение изменений значений переменных в окне var.watch, когда отладчик находится в рабочем режиме?

trace32 lauterbach
07.10.2019

Ответы:


1

Сообщите отладчику, что вы хотите, чтобы он обновлял значения переменных во время работы процессора. Есть три метода:

  1. % E в Var. * Windows: Var.View %E myVar

  2. Класс доступа E: для адресов: Data.dump E:0x40070000

  3. Глобальное включение (не рекомендуется): SYStem.Option.DUALPORT ON

08.10.2019
  • Привет, Рейнхард. Спасибо за ответ. Как только я включаю двойной порт, он работает. 31.10.2019
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]