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1.SRS4.0源代码分析之WebRTC服务总体介绍
2.想看exe文件的码分源码如何破解？
3.ICD和ICE的区别
4.谁知道Iceworks(飞冰ice)官方版软件在哪里下载的？
5.python明明能import icetk，运行却提示没有icetk库的码分解决方法
6.Get技能 | 嵌入式软件测试的10条秘诀

SRS4.0源代码分析之WebRTC服务总体介绍

       SRS4.0的WebRTC服务提供了一种强大的实时音视频通信解决方案，它基于Web标准，码分支持浏览器之间的码分双向通信。SRS4.0引入WebRTC的码分主要目的是为了增强服务器的SFU（服务器转发单元）功能，以优化客户端接入和降低音视频处理对服务器CPU的码分断崖下跌指标源码负担。通过部署SFU，码分客户端可以将本地音视频数据推送到服务器，码分同时服务器根据需要拉取数据，码分实现低延迟的码分直播连麦场景。

       WebRTC涉及的码分知识点广泛，包括SDP报文处理、码分ICE连接建立、码分DTLS加密等，码分但SRS4.0的码分重点在于简化用户对WebRTC的理解。SRS4.0 WebRTC服务的核心模块在`srs_app_rtc_server.cpp`中初始化，主要负责自签名证书生成、UDP端口监听（如）和推拉流API接口注册。tp源码加密RTMP与WebRTC的不同在于，WebRTC通过P2P/ICE技术建立UDP连接，而RTMP则通过socket复用控制命令和数据流。

       SRS4.0通过HTTP(S)接口提供对外API，如/rtc/v1/publish/和/rtc/v1/play/，用于接收和发送音视频数据。当客户端发起推流或拉流请求时，SRS会创建相应的对象（如SrsRtcPublishStream和SrsRtcPlayStream），并处理SDP交换和ICE连接建立。推流和拉流过程涉及SDP报文协商，ICE用于客户端和服务端建立数据传输通道，确保安全性和稳定性。

       最后，总结SRS4.0 WebRTC的处理流程：首先，监听端口并提供API接口；其次，根据API请求创建相应的数据流对象；接着，通过SDP和ICE建立连接；最后，影视源码社区音视频数据在服务器和客户端之间按此流程传递：客户端→服务器→SRS对象→客户端。理解这些核心流程有助于深入研究SRS4.0的WebRTC功能和实现机制。

想看exe文件的源码如何破解？

       1. exe文件通常不提供源代码查看。如果你希望修改程序的资源，可以使用eXescope这样的工具来查看文件。

       2. 如果你想要破解exe文件，可以尝试使用OllyICE这样的破解工具。

ICD和ICE的区别

       ICD与ICE的区别

       åœ¨è¿›è¡ŒåµŒå…¥å¼ç³»ç»Ÿå¼€å‘的过程中，经常会用到 ICD和ICE。从字面上讲，ICD的全称为：In Circuit Debugger，ICE为：In Circuit Emulator，中文分别为“在线调试器”和“在线仿真器”。笼统地说，二者都可用于硬件调试和软硬件联调。市面上常见的产品包括ARM公司的Multi-ICE，WindRiver公司的VisionICE和VisionProbe，以及Lauterbach公司的Trace-ICD和 Trace-ICE。

       é‚£ä¹ˆäºŒè€…之间究竟有什么区别和联系呢？回答这个问题这要从嵌入式系统调试手段的演化说起。

       åœ¨æ—©æœŸçš„嵌入式开发中，尤其是8位机和位机占主流的时代，ICE是最为常用的调试设备，它的核心思想是完全模拟CPU工作，通过外围电路捕获CPU的各种状态信息，输送到PC端，也就是说它相当于CPU＋调试电路，可以从物理上完全替代CPU。所以最早的ICE在使用时需要将CPU从插口上拔下来，再将ICE的电缆插进去。

       ICE的出现，给嵌入式开发人员带来了极大的便捷。但随着芯片制造技术的飞速发展，ICE也逐渐显露出一些无法回避的缺陷

       1、ICE必须比被调试 CPU运转更快，这样才能在模拟CPU的同时向外输送调试信息，而CPU主频的不断提高使得实现这一点越来越难；

       2、日渐复杂的封装技术导致ICE替换CPU的难度不断增大；

       3、ICE的先天特性决定它总是落后于CPU发布；

       4、ICE的价格通常非常昂贵。

       è¿™äº›ç¼ºé™·ç»™ICE的发展带来了一定的阻碍，在这种情况下，EmbeddedICE应运而生。

       EmbeddedICE是ARM公司提出的一种面向系统的解决方案，其关键技术是在处理器芯片内部加入一个EmbeddedICE单元，提供传统ICE的诸多功能，例如实时寻址、断点、单步以及对CPU核的控制，使用边界扫描链和JTAG接口与PC交互信息，从而实现硬件调试。EmbeddedICE解决了传统ICE的种种难题，从而得到了广泛的应用。ARM7TDMI系列就是基于该方案的典型产品，其名称中的字母I即指示EmbeddedICE。

       æœ‰äº†EmbeddedICE，相应的也就出现了新的调试工具ICD。与复杂的ICE不同，ICD的核心硬件只包括一个EmbeddedICE接口盒，用于在PC和处理器芯片的JTAG接口之间搭起一座桥梁，实现PC端调试器指令与JTAG协议的转换，例如将PC端的一次鼠标点击转换成JTAG指令和数据序列，并最终通过EmbeddedICE实现对CPU核的控制。

       è¯´åˆ°è¿™é‡Œï¼ŒICE和ICD的区别就不言自明了：ICE通过自身仿真CPU进行调试，而ICD则是利用芯片内部的EmbeddedICE单元对CPU进行调试。特别需要指出的是，上面的讨论都集中在硬件部分，实际上，不管是ICE还是ICD，都离不开一个优秀的集成开发环境；只有通过开发环境对二进制机器码的翻译，开发人员才能够轻松地查看寄存器，查看地址空间，设置断点，将机器指令转换为汇编指令甚至对应到高级代码、实现源码级调试。

       å¼„清楚了二者的区别，现在回到第一段，给市面上的产品归归类。虽然名字看起来都像是ICE，其实未必：

       ARM公司的Multi-ICE实际上是ICD，对应的开发环境是ARM SDT或者ADS；

       WindRiver的visionICE和visionProbe也是ICD，开发环境是 visi；

       Lauterbach的Trace-ICD和Trace-ICE倒是都货真价实，开发环境统一叫TRACE，Lauterbach另外还有一款产品叫 Trace-FIRE，同属ICE范畴；

       ç›®å‰å›½å†…不少公司也陆续开发了一些针对ARM芯片的JTAG仿真器，不过功能都比较简单，还不能称之为 ICD。

谁知道Iceworks(飞冰ice)官方版软件在哪里下载的？

       1、通过的创建项目新建一个项目

       2、界面会跳转到模板市场，鼠标移动到指定的模板上，点击以该模板创建项目进入项目配置页面

       3、新建一个文件夹或者选择已有的空文件夹,给项目起一个项目名,点击开始创建项目即可开始创建,默认会在创建的时候同时安装项目依赖，时间上会相对久一些，也可取消勾选，后续自行安装

       4、项目创建完成后，源码自动同步会自动添加到项目列表中，并打开当前项目管理面板。通过项目管理面板，可执行“启动调试服务、新建页面、构建项目”等操作

       5、点击“启动调试服务”等待完成后出现服务地址，点击可以预览当前项目

       6、点击“新建页面”可使用新建页面来搭建页面，通过 block 的组合完成页面的创建

       7、点击“构建项目”将开发的构建出最终的资源，构建完成后，会在项目目录下生成build文件夹，里面存在了index.html、index.js、index.css文件。使用你熟悉的源码泄露扫描方式，上传到对应的cdn服务器即可

       8、上线过程即发布HTML文件的过程，index.html文件存在在build目录中，将index.html文件复制到对应的服务服务器，并修改 html 源码中的地址，是上一步中得到的 cdn 地址以及站点标题

       Iceworks(飞冰ice)官方版 

python明明能import icetk，运行却提示没有icetk库的解决方法

       近期尝试在Linux环境运行ChatGLM-6B模型时，遇到了未能识别icetk库的问题。尽管在Python命令行中能够成功导入icetk，但在执行代码时却收到“环境里没有icetk库”的错误提示。经过多轮排查与尝试，问题逐步被定位。

       通过分析错误调用栈，发现程序在尝试检查库导入情况时抛出异常。查看报错信息，了解到是由于某些库未能在环境中正确导入，导致了ImportError。此时，进一步探索发现问题与GPU环境相关，特别是与PyTorch和CUDA有关。

       深入源代码，发现`transformers/dynamic_module_utils.py`文件中有代码段用于检查库导入状态，并提示未在环境中找到的库需使用pip安装。然而，此方法在遇到任何导入异常时，都会笼统地给出“未在环境里找到”提示，忽略了具体的错误原因。

       尝试直接导入icetk库后，再次遇到错误，但这次提供了更深层的错误信息：与PyTorch的CUDA版本不兼容。具体错误提示指出，`libtorch_cuda.so`中存在`cudaGraphInstantiateWithFlags`未定义的符号，对应版本为libcudart.so..0。

       结合错误信息，明确指出问题根源在于CUDA环境配置不当。为解决此问题，使用conda重新安装CUDA环境。重装后，程序运行顺利，问题得以解决。最后，删除了调试时留下的代码行，确保代码简洁无误。

Get技能 | 嵌入式软件测试的条秘诀

       在嵌入式软件开发过程中，软件测试是至关重要的环节。本文将介绍嵌入式软件测试的十项秘诀，以帮助开发者提高测试效率和质量。首先，熟悉和掌握各种测试工具是必不可少的。这些工具能够帮助开发者深入了解系统运行状态，查看资源使用情况，以及系统与外部交互情况。工具包括源码级调试器、简单实用的打印显示工具、ICE或JTAG调试器、ROM监视器、Data监视器、OS监视器、性能分析工具、内存测试工具、运行跟踪器和覆盖工具等。其次，及早发现和处理内存问题，特别是内存泄露、内存碎片和内存崩溃，这些都可能严重影响系统性能和稳定性。利用内存管理工具可以帮助开发者定位和解决问题。再者，深入理解代码优化对于提高代码效率至关重要，了解代码优化的策略和方法，有助于开发者在代码中找到真正需要优化的部分。使用性能分析工具可以帮助开发者分析和优化代码。避免大海捞针式的调试方法，针对可能出现的问题进行系统性检查和错误跟踪，可以有效提高问题定位的效率。确保问题重现后可以进行隔离处理，使用#ifdef等方法关闭无关代码，缩小问题范围。在开发过程中，使用代码控制系统记录修改，以便在出现问题时进行回溯。确定测试的完整性，使用覆盖率工具验证代码执行的覆盖率，确保测试的全面性。提高代码质量可以节省调试时间，养成良好的编码和测试习惯。面对难以发现的复杂问题，需要深入理解异常表现和数据输出，寻找问题根源。初学者的思维方式往往能带来新的视角，帮助解决复杂问题。最后，推荐使用嵌入式半实物仿真测试开发环境，它能提供图形化的测试用例开发环境和测试脚本生成，帮助开发者快速构建测控系统，并实现自动化测试。