ARM A64 LDR指令

ARM A64 LDR指令

  • 1 LDR (immediate)
    • 1.1 Post-index
    • 1.2 Pre-index
    • 1.3 Unsigned offset
  • 2 LDR (literal)
  • 3 LDR (register)
  • 4 其他LDR指令变体
    • 4.1 LDRB (immediate)
      • 4.1.1 Post-index
      • 4.1.2 Pre-index
      • 4.1.3 Unsigned offset
    • 4.2 LDRB (register)
    • 4.3 LDRH (immediate)
      • 4.3.1 Post-index
      • 4.3.2 Pre-index
      • 4.3.3 Unsigned offset
    • 4.4 LDRH (register)
    • 4.5 LDRSB (immediate)
      • 4.5.1 Post-index
      • 4.5.2 Pre-index
      • 4.5.3 Unsigned offset
    • 4.6 LDRSB (register)
    • 4.7 LDRSH (immediate)
      • 4.7.1 Post-index
      • 4.7.2 Pre-index
      • 4.7.3 Unsigned offset
    • 4.8 LDRSH (register)
    • 4.9 LDRSW (immediate)
      • 4.9.1 Post-index
      • 4.9.2 Pre-index
      • 4.9.3 Unsigned offset
    • 4.10 LDRSW (literal)
    • 4.11 LDRSW (register)

Arm Architecture Reference Manual Armv8, for Armv8-A architecture profile

1 LDR (immediate)

Load Register (immediate) loads a word or doubleword from memory and writes it to a register. The address that is used for the load is calculated from a base register and an immediate offset. The Unsigned offset variant scales the immediate offset value by the size of the value accessed before adding it to the base register value.

1.1 Post-index

在这里插入图片描述

1.2 Pre-index

在这里插入图片描述

1.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

2 LDR (literal)

Load Register (literal) calculates an address from the PC value and an immediate offset, loads a word from memory, and writes it to a register.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3 LDR (register)

Load Register (register) calculates an address from a base register value and an offset register value, loads a word from memory, and writes it to a register. The offset register value can optionally be shifted and extended.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4 其他LDR指令变体

4.1 LDRB (immediate)

4.1.1 Post-index

在这里插入图片描述

4.1.2 Pre-index

在这里插入图片描述

4.1.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

4.2 LDRB (register)

在这里插入图片描述

4.3 LDRH (immediate)

4.3.1 Post-index

在这里插入图片描述

4.3.2 Pre-index

在这里插入图片描述

4.3.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

4.4 LDRH (register)

在这里插入图片描述

4.5 LDRSB (immediate)

4.5.1 Post-index

在这里插入图片描述

4.5.2 Pre-index

在这里插入图片描述

4.5.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

4.6 LDRSB (register)

在这里插入图片描述

4.7 LDRSH (immediate)

4.7.1 Post-index

在这里插入图片描述

4.7.2 Pre-index

在这里插入图片描述

4.7.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

4.8 LDRSH (register)

在这里插入图片描述

4.9 LDRSW (immediate)

4.9.1 Post-index

在这里插入图片描述

4.9.2 Pre-index

在这里插入图片描述

4.9.3 Unsigned offset

在这里插入图片描述

4.10 LDRSW (literal)

在这里插入图片描述

4.11 LDRSW (register)

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/81112.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2.安卓逆向2-adb指令

免责声明:内容仅供学习参考,请合法利用知识,禁止进行违法犯罪活动! 内容参考于:图灵Python学院 工具下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1bb8NhJc9eTuLzQr39lF55Q?pwdzy89 提取码&#xff1…

Obsidian Callouts标注框语法

Obsidian 从 0.14 版本开始原生支持 Callouts: 语法基于 Markdown 引用块(>)扩展: 语法格式如下: > [!类型] 可选标题 > 内容支持 **Markdown 格式**、[[内部链接]] 和嵌入文件。预览 可选类型一览&#xf…

nt!MiAllocateWsle函数分析之设置Wsle[WorkingSetIndex]

第一部分: 1: kd> p nt!MiAddValidPageToWorkingSet0xa9: 80a83c13 e8da9afcff call nt!MiAllocateWsle (80a4d6f2) 1: kd> t nt!MiAllocateWsle: 80a4d6f2 55 push ebp 1: kd> dv WsInfo 0x8953a1f8 PointerPte …

docker 命令操作大全

1 Docker Hello World 简单命令 docker run ubuntu:15.10 /bin/echo "Hello world" docker run:启动一个新容器。 ubuntu:15.10:使用的 Docker 镜像(Ubuntu 15.10 版本)。 Docker 首先从本地主机上查找镜像是否存在&a…

【软件工程】基于机器学习的多缺陷定位

基于机器学习的多缺陷定位(Multi-Dault Localization, MDL)是软件工程和自动化测试领域的重要研究方向,旨在通过机器学习技术高效识别代码中多个潜在缺陷的位置。以下从方法、挑战、应用场景及未来方向展开分析: 一、核心方法 监督…

用MCP往ppt文件里插入系统架构图

文章目录 一、技术架构解析1. Markdown解析模块(markdown_to_hierarchy)2. 动态布局引擎(give_hierarchy_positions)3. PPTX生成模块(generate_pptx)二、核心技术亮点1. 自适应布局算法2. MCP服务集成三、工程实践建议1. 性能优化方向2. 样式扩展方案3. 部署实践四、应用…

CS016-2-unity ecs

目录 【23】射击改进 【24】僵尸生成器 ​编辑【25】随机行走 【27】射击光效 【23】射击改进 a. 当距离目标太远的时候,要继续移动。而当距离目标到达攻击距离之后,则停止移动。 上图中的if:判断自身和目标的距离是否大于攻击距离&#…

新能源汽车制动系统建模全解析——从理论到工程应用

《纯电动轻卡制动系统建模全解析:车速-阻力拟合、刹车力模型与旋转质量转换系数优化》 摘要 本文以纯电动轻卡为研究对象,系统解析制动系统建模核心参数优化方法,涵盖: 车速-阻力曲线拟合(MATLAB实现与模型验证&…

函数专题1

函数的定义 函数的基本写法如下所示: def function_name(parameter1, parameter2, ...):"""Docstring: 描述函数的功能、参数和返回值 (可选但强烈推荐)"""# 函数体: 实现功能的代码# ...return value # 可选,用于返回结…

红黑树:数据世界的平衡守护者

在 C 算法的神秘森林里,红黑树是一棵充满智慧的 “魔法树”。它既不像普通二叉搜索树那样容易失衡,也不像 AVL 树对平衡要求那么苛刻。作为 C 算法小白,今天就和大家一起深入探索红黑树的奥秘,看看它是如何成为数据世界的平衡守护…

【hot100-动态规划-139.单词拆分】

力扣139.单词拆分 本题要求判断给定的字符串 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典 wordDict 中出现的单词,且不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用,这是一个典型的动态规划问题。 动态规划思路 定义状态: 定义一个布尔类型的数组 dp,其中…

ZFile与Cpolar技术结合实现远程数据实时访问与集中管理的可行性分析

文章目录 前言1.关于ZFile2.本地部署ZFile3.ZFile本地访问测试4.ZFile的配置5.cpolar内网穿透工具安装6.创建远程连接公网地址7.固定ZFile公网地址 前言 在信息爆炸的年代,每个现代人都在数字浪潮中扮演着独特的角色。不论是商务精英、影像创作者还是学术达人&…

Vue2在子组件上使用v-model实现数据的双向绑定、.sync修饰符

1、v-model 先看示例&#xff1a; //父组件<template><ChildComponent v-model"parentData" /> </template><script> import ChildComponent from ./ChildComponent.vue;export default {components: {ChildComponent},data() {return {pa…

自学嵌入式 day 18 - 数据结构 1

数据结构 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合 1.特定关系&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;逻辑结构&#xff1a; ①集合&#xff1a;所有在同一个集合中&#xff0c;关系平等。 ②线性关系&#xff1a;数据和数据之间是一对一的关系。&#xff08;数组…

《Java 大视界——Java 大数据在智能电网分布式能源协同调度中的应用与挑战》

随着风电、光伏等分布式能源大规模接入电网&#xff0c;传统调度系统面临数据规模激增、响应延迟显著、多源异构数据融合困难等核心问题。本文聚焦Java生态下的大数据技术体系&#xff0c;深入探讨其在智能电网实时监测、负荷预测、资源优化配置等场景中的落地实践。通过分析Sp…

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术:MCP、A2A、Reasoning LLMs-MCP大模型上下文解析

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术&#xff1a;MCP、A2A、Reasoning LLMs-MCP大模型上下文解析 我们首先来看一下 整个MCP的一个基本的一个流程&#xff0c;他解决的一个问题。我们回到这里&#xff0c;他解决的一个问题是什么呢&#xff1f;他解决这个问题就是你的大…

25.5.15

没有比水题更令人开心的事情了 典型的并查集题目&#xff0c;并查集分为并和查&#xff0c;并就是把有关系的父亲根结点设为同一个&#xff0c;查就是在成功构造后对其进行查询 查通过递归实现 if (x f[x])return x; return f[x] find(f[x]); 由于并查集的特点&#xff0…

低损耗高效能100G O Band DWDM 10km光模块 | 支持密集波分复用

目录 前言 一、产品概述 100G QSFP28 O Band DWDM 10km光模块核心特点包括&#xff1a; 二、为何选择O Band DWDM方案&#xff1f; 1.低色散损耗&#xff0c;传输更稳定 2.兼容性强 三、典型应用场景 1.数据中心互联&#xff08;DCI&#xff09; 2.企业园区/智慧城市组网 3.电信…

CentOS 7 内核升级指南:解决兼容性问题并提升性能

点击上方“程序猿技术大咖”&#xff0c;关注并选择“设为星标” 回复“加群”获取入群讨论资格&#xff01; CentOS 7 默认搭载的 3.10.x 版本内核虽然稳定&#xff0c;但随着硬件和软件技术的快速发展&#xff0c;可能面临以下问题&#xff1a; 硬件兼容性不足&#xff1a;新…

计算机视觉----基础概念、卷积

一、概述 1.计算机视觉的定义 计算机视觉(Computer Vision)是一个跨学科的研究领域,主要涉及如何使计算机能够通过处理和理解数字图像或视频来自动进行有意义的分析和决策。其目标是使计算机能够从视觉数据中获取高层次的理解,类似于人类的视觉处理能力。 具体来说,计算机…