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我正在使用实时操作系统 Ecos。我在 ubuntu 上运行这段代码：

它工作正常：

但是当我在 ecos 上运行它（它在 qemu 上运行）它给了我这个结果

ecos（或 qemu）上是否缺少任何软件包，或者是否有任何特定的命令可以在 ecos（或 qemu）上获得时间

我需要用 u-boot 在新平台板上移植 ecos。在任何地方我都能找到带有redboot的生态移植指南。有人用 u-boot 启动 ecos 吗？我有一些链接告诉它可以用 u-boot 启动 ecos？ https://sourceware.org/ml/ecos-discuss/2010-06/msg00038.html 但我找不到任何相关文件。

我尝试按照以下程序使用 u-boot 启动 ecos

• 编译的ecos 3.0

• 生态配置新

• 生态配置树
• 制作

• 交叉编译和生成的示例 hello_world elf 链接库
  在以前的 make 中生成。

• 板上电并在 u-boot 处停止（预构建的 u-boot 已在闪存中）

• 通过 tftp 将 hello_world 传输到 load_addr（RAM 的入口点地址）
• bootelf load_addr

但它被绞死如下，

编辑 ：

但在上述行之后挂起。我的 ELF 文件大小约为 1.9 MB。会不会有问题？

注意：RAM 大小 - 8 MB (0x80000000 - 0x88000000)

我正在尝试使用 pip install 在我的 anaconda 中安装 fancyimpute。但错误显示由于“需要Microsoft Visual C++ 14.0”而无法安装ecos。提供的链接已过期。有谁知道如何解决这一问题？谢谢！

根据我的研究，我找不到 eCos 中使用的内核类型，例如单片内核或微内核。我从研究中只能发现内核是实时内核，或者网站只是将其描述为 eCos 内核，这是否意味着它是定制内核？

我对 eCos 的了解是，它是一个硬 RTOS，尽管在安全性、使用优先级、基于队列的调度方面有些脆弱。

我有一个带有两个线程的 C 程序，其中一个线程几乎一直在fgets()等待用户输入时被阻塞。当第一个线程被阻塞时，第二个线程可能需要打印到终端fgets()。

从我的测试看来，程序等待fgets()第一个线程返回，然后第二个线程可以打印。

这是它的工作原理还是我可以在另一个线程被阻塞时打印fgets()？

此实现在 eCos（嵌入式可配置操作系统）上运行。

线程锁定fgets()：

尝试打印的线程：

输出（我确定该消息之前存在）：

tl;dr 在具有大约 25,000 个变量的凸优化问题上，ECOS 运行到 max_iters 并以以下错误终止：

这是什么意思？

我正在尝试解决cvxpy中的凸优化问题，其中设置如下：

使用 and 运行时verbose=True，max_iters=500输出如下所示：

据我所知，这是一个完美标准的凸优化问题。然而，当我在它上面运行 ECOS 时，我达到了 max_iters 却没有收敛。重复max_iters = 500（与默认值 67 相比）并没有解决问题。

我的问题是，为什么会发生这种情况？ECOS 想告诉我什么？我的问题不可行吗？只是有太多变数需要处理吗？

使用 R，我正在运行混合整数优化，它在使用 CVXR 的标准求解或 psolve 函数时使用 ECOS_BB 求解器选项。

如何设置最大迭代次数？我到处都看过。当我将 ECOS_BB 本机选项添加到函数调用时，它们都没有做任何事情。

我使用的是 0.99-3 版本。

我有源代码包，其中包括 eCos 源、GSS-3.2.1 编译器和 GCC 工具链。我想为 MIPS32 目标 CPU 编译源代码。主机 PC 是 Ubuntu Linux x86/64。“Readme”文件包含构建 GCC 3.2.1 和 eCos 库的简短说明。如那里所述，为了编译 eCos，我需要下载 GCC 版本 3.2.1 (GCC 3.2.1)。另外，还有注释：“这里给出的构建指令是针对默认的GCC目标平台CPU（i686-linux）。这意味着这里创建的库文件不能加载到BRCM MIPS CPU上。” 然而，我想专门为 Broadcom MIPS32 CPU 创建文件。(BCM33xx) 所以，不清楚，如何在 Linux x86/64 主机 PC 上编译嵌入式 MIPS32 CPU 的源代码？

编辑：源包还包括 gcc 交叉编译器工具链（gcc-toolchain.tar），包含文件夹树：

然后不清楚是否需要为 MIPS32 编译代码和所有库文件？

我遇到了线性约束的最大化问题。CVXPY 使用 ECOS 求解器。优化算法适用于中型数据，但对于大型数据，该算法将永远运行。

问题是这样的，我提供快递服务，我将包裹从一个地方运送到另一个地方。对于“N”个包裹，我从“A”地运送到“B”地，我得到收入“K”，需要时间“T”。如果运送包裹所需的时间超过 2 天，我想停止从某个位置“X”运送到位置“Y”。同时，如果这条路线能为我带来更多收入，即使超过 2 天，我可能更愿意坚持这条路线。

根据选择变量，我选择是否应该保留或停止该路线的运输。

打开详细，有迭代日志，我还可以看到诸如最优、接近最优、达到最大迭代但算法继续运行之类的评论。

我是这些求解器的新手。我从哪里开始调试这个问题？

另外我想了解 feastol、reltol、abstol 的含义以及迭代次数如何影响求解器？

我正在尝试在 CVXPY 中使用 ECOS 解决以下 LP。但它告诉我'''求解器'ECOS'失败。尝试其他求解器，或使用 verbose=True 求解以获取更多信息。''' 当我尝试“verbose=True”时，它显示：

''' 检测到不可靠的搜索方向，恢复最佳迭代 (0) 并停止。

数值问题（达到 feastol=1.7e+00，reltol=-nan(ind)，abstol=3.9e+02）。运行时间：0.663398 秒。''' 这是我的代码：'''

'''

这个 LP 问题有什么问题？