Создание куба в visual studio

Обновлено: 02.07.2024

Область применения: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium

Создание модели интеллектуального анализа данных на основе куба OLAP или другого многомерного хранилища данных имеет множество преимуществ. Решение OLAP содержит огромное количество данных, которые уже хорошо организованы, очищены и правильно отформатированы. Однако сложность данных такова, что пользователи вряд ли смогут найти значительные шаблоны путем случайного перебора. Интеллектуальный анализ данных обеспечивает возможность выявления новых связей и принятия соответствующих решений.

В этом разделе содержатся сведения о создании структуры интеллектуального анализа OLAP, основанной на измерении и связанных мерах в существующем многомерном решении.

Требования к структуре и моделям интеллектуального анализа данных OLAP

При разработке модели интеллектуального анализа OLAP источник данных должен уже существовать в базе данных, которая использовалась для построения куба. Нельзя подключиться к удаленному кубу и построить объекты интеллектуального анализа данных. Объекты куба должны быть доступны внутри одного решения вместе с базой данных и создаваемой структурой интеллектуального анализа.

Если оригинальные файлы проекта отсутствуют или их изменение нежелательно, то можно выбрать в Visual Studio флажок Импорт с сервера (многомерный режим или интеллектуальный анализ данных) для получения копии метаданных и объектов решения. После выполнения команды можно изменить цель развертывания, источники данных и работать с объектами кубов, не затрагивая существующие объекты.

Общие сведения о процессе интеллектуального анализа данных OLAP

Запустите мастер интеллектуального анализа данных. Для этого щелкните правой кнопкой мыши узел Структуры интеллектуального анализа данных в обозревателе решений и выберите команду Создать структуру интеллектуального анализа данных. Мастер помогает выполнить следующие шаги по созданию структуры для новой структуры и модели.

Выбор метода определения. Здесь в качестве типа источника данных выберите На основе существующего куба.

Куб OLAP, используемый в качестве источника данных, должен существовать внутри одной базы данных вместе со структурой интеллектуального анализа, как было описано выше. Кроме того, куб, созданный надстройкой Power Pivot для Excel, не может использоваться в качестве источника интеллектуального анализа данных.

Создание структуры интеллектуального анализа данных. Определите, что следует создавать: просто структуру или структуру с моделью интеллектуального анализа данных.

Кроме того, необходимо выбрать соответствующий алгоритм анализа данных. Советы по выбору алгоритма для определенных целей см. в статье HYPERLINK «ms-help://SQL111033/as_1devconc/html/ed1fc83b-b98c-437e-bf53-4ff001b92d64.htm» «Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)».

Выбор измерения исходного куба. Этот шаг соответствует выбору источника данных. Нужно выбрать одно измерение, содержащее наиболее важные данные, используемые для обучения модели. Данные можно будет добавить и позже или отфильтровать измерение.

Выбор ключа варианта. В рамках выбранного измерения найдите атрибут (столбец), который будет служить уникальным идентификатором данных варианта.

Как правило, столбец выбирается автоматически, но можно выбрать и другой столбец, если есть несколько ключей.

Выбор столбцов уровня варианта. Здесь необходимо найти атрибуты из выбранного измерения и связанные меры, релевантные анализу. Этот шаг соответствует выбору столбцов из таблицы.

Мастер автоматически включает для просмотра и выбора меры, созданные с помощью атрибутов из выбранного измерения.

Например, если куб содержит меру, которая вычисляет стоимость доставки на основе географического расположения клиента, и вы выбрали измерение Customer в качестве основного источника данных для моделирования, то мера будет предложена как кандидат для добавления в модель. Будьте осторожны, добавляя слишком большое число мер, которые уже напрямую связаны с атрибутами, так как между столбцами уже существует одна явная связь. Сила ожидаемой корреляции может скрыть другие связи, которые могли быть выявлены в других случаях.

Использование столбцов для модели. Для каждого атрибута или меры, добавленных в структуру, следует указать, будет ли атрибут использоваться для предсказания или в качестве входных данных. Если этот параметр не будет указан, то данные будут обработаны, но не будут учтены при анализе. Однако они будут доступны в качестве фоновых данных для последующей детализации.

Добавить вложенные таблицы. Щелкните, чтобы добавить связанные таблицы. В диалоговом окне Выбор измерения группы мер можно выбрать одно из нескольких измерений, связанных с текущим измерением.

Далее, в диалоговом окне Выбор ключа вложенной таблицы определите, каким образом новое измерение связано с измерением, содержащим данные варианта.

В диалоговом окне Выбор столбцов вложенной таблицы выберите атрибуты и меры из нового измерения, которое будет использовано в анализе. Кроме того, нужно указать, будет ли вложенный атрибут использован для прогнозирования.

После добавления всех вложенных атрибутов, вернитесь на страницу Указать использование столбца модели интеллектуального анализа и нажмите кнопку Далее.

Определение содержимого и типа данных столбцов. К этому моменту были добавлены все данные, которые будут использованы в анализе, остается указать тип данных и тип содержимого для каждого атрибута.

В модели OLAP нельзя автоматически выявлять типы данных, поскольку тип данных уже определен многомерным решением и не может быть изменен. Ключи также определяются автоматически. Дополнительные сведения см. в разделе Типы данных (интеллектуальный анализ данных).

Тип содержимого , выбираемый для каждого столбца, который используется в модели, сообщает алгоритму, каким образом следует обрабатывать данные. Дополнительные сведения см. в разделе Типы содержимого (интеллектуальный анализ данных).

Срез исходного куба. Здесь можно определить фильтры в кубе, чтобы выбрать только подмножество данных и обучить более целевые модели.

Куб можно отфильтровать, выбрав измерение, уровень иерархии, содержащей используемые критерии, и введя условие, которое будет использоваться в качестве фильтра.

Создание проверочного набора. На этой странице указывается, какой объем данных следует выделить для использования в тестировании модели. Если данные будут поддерживать несколько моделей, то разумно создать набор контрольных данных, чтобы тестировать все модели по одним и тем же данным.

Завершение работы мастера. На этой странице задается имя новой структуры интеллектуального анализа данных и имя связанной модели интеллектуального анализа данных, а затем структура и модель сохраняются.

На этой странице можно задать следующие параметры.

Разрешить детализацию

Создать измерение модели интеллектуального анализа данных

Создать куб с использованием измерения модели интеллектуального анализа данных

Дополнительные сведения об этих параметрах см. далее в этом разделе Общие сведения об измерения интеллектуального анализа и детализации.

На данном этапе структура интеллектуального анализа данных и ее модель представляют собой лишь метаданные. Для получения результатов необходимо обработать структуру и модель.

Сценарии использования интеллектуального анализа данных с данными OLAP

Кубы OLAP часто содержат настолько большое количество элементов и измерений, что иногда бывает трудно понять, откуда следует начинать интеллектуальный анализ данных. Чтобы определить закономерности в организации данных куба, обычно определяется одно интересующее измерение, и затем начинают исследоваться связанные с ним закономерности. В следующей таблице содержится список нескольких обычных задач интеллектуального анализа данных OLAP, описывающих образцы сценариев, в которых можно применять эти задачи, и определяющих алгоритм интеллектуального анализа данных, используемый в каждой задаче.

Задача	Пример сценария	Алгоритм
Группировка элементов в кластеры	Разделение на сегменты измерения потребителей на основе свойств элементов потребителей, продукции, покупаемой потребителями, и суммы денег, которую тратят потребители.	Microsoft )
Поиск требуемых или нестандартных элементов	Определение требуемых или нестандартных запасов в измерении запасов на основе продаж, прибыли, местоположения и размера запасов.	Microsoft )
Поиск требуемых или нестандартных ячеек	Определение продаж магазина, отличающихся от обычных трендов.	Microsoft )
Поиск корреляций	Идентифицируйте факторы, связанные с простоем сервера, включая регион, тип машины, ОС и дату покупки.	Microsoft Упрощенный алгоритм Байеса

Создание срезов куба и Фильтрация моделей

Создание среза куба во время построения модели похоже на создание фильтра для реляционной модели интеллектуального анализа данных. В реляционной модели фильтр для источника данных определяется в качестве предложения WHERE в инструкции SQL. В кубе нужно выбрать редактор для создания инструкции фильтра с помощью многомерных выражений.

Например, куб может содержать сведения о покупках продукции по всему миру, однако для маркетинговой кампании нужно создать модель на основе анализа клиентов-женщин в возрасте старше 30 лет, проживающих в Великобритании.

Для этого случая нужно создать два фильтра.

Для первого фильтра выберите измерение География, выберите иерархию для региона, а затем используйте список критерий фильтра , чтобы выбрать "Великобритания" из возможных значений.

Для второго фильтра необходимо выбрать измерение «Заказчик», выбрать атрибут «пол» и выбрать «женщина» из списка значений атрибутов.

После создания структуры интеллектуального анализа данных можно изменять как определение данных куба, так и критерии фильтра. Дополнительные сведения см. в разделе фильтры для моделей интеллектуального анализа данных.

Как на вкладке Структура интеллектуального анализа данных , так и на вкладке Модель интеллектуального анализа данных можно добавить фильтр к существующей структуре интеллектуального анализа, нажав кнопку Определить срез куба. Диалоговое окно Срез куба позволяет построить действительное многомерное выражение фильтра, выбрав значение из раскрывающегося списка.

Обратите внимание, что интерфейс для конструирования и просмотра кубов в среде SQL Server 2017был изменен. Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр данных и метаданных в кубе.

Для куба можно добавить столько фильтров, сколько потребуется для получения данных, необходимых для модели интеллектуального анализа данных. Также можно определить срезы на конкретных срезах куба. Например, если в структуре содержатся две вложенные таблицы, основанные на продуктах, то можно ограничить одну таблицу мартом 2004 года, а другую — апрелем того же года. В результате получится модель, которую затем можно использовать для прогнозирования объема покупок в апреле на основании покупок, совершенных в марте.

Использование вложенных таблиц в модели интеллектуального анализа данных OLAP

Если для построения модели на основе данных куба используется мастер интеллектуального анализа данных, то можно добавить таблицы, указав имена связанных измерений и сопоставив атрибуты или меры для добавления в модель.

Если, например, основным измерением для данных варианта является "Клиент", то можно добавить в качестве связанного измерения измерение "Продукты", поскольку есть вероятность, что один клиент мог заказывать разные продукты в течение какого-то времени, а куб уже связывает каждого клиента с некоторым множеством продуктов через таблицы фактических заказов.

Вложенные таблицы добавляются на странице мастера Использование столбцов модели интеллектуального анализа данных путем нажатия кнопки Добавить вложенные таблицы. Открывается диалоговое окно, где можно выбрать связанное измерение, а также необходимые меры. Вариант и вложенные измерения должны быть связаны внешним ключом, при этом меры должны использовать один из атрибутов, уже включенных в вариант или вложенные таблицы. К сожалению, эти ограничения на самом деле не позволяют значительно ограничить область, поэтому необходимо тщательно выбирать только те атрибуты, которые полезны для моделирования.

После задания этих параметров мастер добавит вложенную таблицу в таблицу вариантов. Именем по умолчанию для вложенной таблицы является имя вложенного измерения, но можно переименовать вложенную таблицу и ее столбцы. Для добавления нескольких вложенных таблиц в структуру интеллектуального анализа данных следует повторить эту процедуру.

Возможность использования данных вложенной таблицы — это очень мощная функция интеллектуального анализа данных SQL Server, при этом в кубе возможности использования связанных подмножеств данных практически не ограничены.

Основные сведения об измерениях и детализации интеллектуального анализа данных

Параметр Разрешить детализацию позволяет отправлять запросы к данным базового куба во время просмотра модели. Эти данные не содержатся в новом измерении интеллектуального анализа данных, однако база данных служб Службы Analysis Services может использовать привязки к данным для получения сведений из исходного куба.

Параметр Создание измерения модели интеллектуального анализа данных позволяет сформировать новое измерение внутри существующего куба, содержащего шаблоны, выявленные алгоритмом. Иерархия внутри нового измерения определяется в основном по типу модели. Например, представление модели кластеризации является в целом плоским, при этом узел «Все» находится наверху иерархии, а все кластеры — на следующем уровне. В отличие от этого измерение, создаваемое для модели дерева решений, может иметь очень глубокую иерархию, представляющую ответвления дерева.

Параметр Создание куба с помощью измерения модели интеллектуального анализа данных позволяет экспортировать новое измерение интеллектуального анализа данных в новый куб. Любые объекты, необходимые для детализации в измерении интеллектуального анализа данных, включаются автоматически.

Создание измерений интеллектуального анализа данных поддерживается только следующими типами моделей: модели на основе алгоритма кластеризации (Майкрософт), алгоритм деревьев принятия решений (Майкрософт) или алгоритм взаимосвязей (Майкрософт).

Запускаем Business Intelligence Studio, меню File->New->Project, выбираем Analysis Services Project в закладке Business Intelligence Projects:

Называем проект (я назвал HabraCube).
В созданном проекте, в Solution Explorer видим:

Что-то подсказывает, что надо просто «заполнять» папочки сверху вниз – и таки да, правый клик на папке Data Sources –> New Data Sources.
В окне Data Source Wizard создаем connection к базе данных HabraDW, как видим – хранилищем может выступать все что угодно, лишь бы был драйвер, через который можно достать данные.

Переходим на следующий уровень – правый клик на папочке Data Source Views –> New Data Source View.
В окне Data Source View Wizard выбираем нами созданный connection к HabraDW (по умолчанию он у вас будет называться Habra DW), и на следующей странице видим таблички нашего хранилища.

Замечу, удобство кнопочки Add Related Tables — в случае, если ваше хранилище содержит очень много таблиц, иногда сложно выбрать именно те, которые будут нужны для куба. Кнопка Add Related Tables добавляет все таблицы, от которых зависит выбранная в данный момент, то есть, выбрав, например, таблицу фактов, можно за один клик перенести таблицы измерений, которые нужны для данных фактов.

Итак, завершаем визард, видим знакомую схему таблиц и переходим на следующий уровень.

Правый клик на папочке Cube -> New Cube (знаю-знаю, пока что все очень просто, но никто же и не говорил, что будет сложно ;-)).

В окне Cube Wizard оставляем, выбранный по умолчанию, режим создания куба из Data Source-а, и Auto build, Create attributes and hierarchies. Далее, выбираем наш Habra DW data source view, созданный на предыдущем шаге, и после коротенького анализа студией метаданных хранилища, переходим к идентификации фактов и измерений.

Year -> CalendarYear
Month -> MonthName
Date -> FullDate
Day of Week -> DayNameOfWeek
Day of Month -> DayNumberOfMonth

Далее, переходим на страницу Review New Dimensions, убеждаемся, что измерения выглядят так, как мы хотим, и удивляемся, что в измерении DimTime студия сама определила иерархию Calendar Year — Month Name — Full Date, состоящую из года, месяцев и дней.

Замечу, что факт определения иерархии никак не связан с тем, что перед этим мы указали таблицу DimTime как измерение времени, то есть если бы у нас в данных, например, в таблице DimPost, была логическая иерархия, скажем Category->Blog->Post Title, то студия ее бы тоже определила и построила с большой вероятностью, проанализировав все или часть самих данных.

Ну что же, на последнем странице, даем красивое название нашему кубу (например, HabraCube) и нажимаем кнопку Finish.

Куб готов, и наш Solution Explorer теперь принимает следующий вид:

Не вдаваясь пока в подробности того, что у нас в итоге сгенерилось (об этом в следующей статье), давайте запаблишим наш куб на сервер и подготовим его к работе.
Правый клик на проекте HabraCube (да-да, тут почти все делается правым кликом) – выбираем Properties и на закладке Deployment, указываем Server, на котором запущены Analysis Services и имя базы данных куба (по умолчанию HabraCube – нам подходит).
Итак, еще один правый клик на проекте HabraCube, выбираем Process. и через несколько секунд – кнопочку Run…

Если вы все сделали правильно, на сервере запущены сервисы и у вашего Windows — аккаунта есть туда доступ и права на создание многомерной базы данных, то вы получите радостное окошко и надпись Process succeeded.

Мои поздравления!
А что теперь? Ну… я бы оставил сам анализ куба для следующих постов, но кому очень нетерпится – после закрытия окон Process, перейдите на сааамую дальнюю закладку Browser в открытом окне редактирования куба (если вы ничего не трогали, то оно как раз должно быть открыто перед вами):

Ну а дальше – полностью на вашу фантазию. Вот что, например, получилось у меня:

Заключение.

Одним из источников данных для показателей KPI является OLAP-куб. Настройке интеграции уже созданного OLAP-куба и системы ELMA посвящена статья «Настройка интеграции ELMA + OLAP». Для того, чтобы произвести такого рода интеграцию необходимо иметь уже созданный куб. О том, как это сделать можно из данной статьи.

Чтобы создать OLAP – куб необходимо иметь установленную MS Visual Studio и установленные службы SSAS.

Создание нового проекта.

В Visual Studio выбрать меню Файл->Создать->Проект;

в окне выбора типа проекта (рис. 1) выбрать «Проект служб SSAS» и указать директорию, в которой будут сохранены файлы проекта;

После того как проект будет создан появится новое окно (рис. 2)

Проектирование OLAP куба.

Для создания многомерного хранилища данных (OLAP куба) необходимо последовательно создать объекты в обозревателе решений (рисунок 3, 4)

Рис.3

Подключение к источнику данных ElewiseDW.

Для создания нового подключения к БД нажмите правой кнопкой мыши на «Источник данных». В появившемся меню необходимо выбрать «Создать источник данных». Далее с помощью «Мастера источников данных» (рис. 5) необходимо осуществить подключение к хранилищу ElewiseDW.

После нажатия кнопки «Далее» появиться окна выбора подключений (рис. 6).

Если нет существующих подключений к данным, то необходимо их создать. Нажмите на кнопку «Создать» (рис. 6).

Выберите имя сервера и базу данных в которой содержатся данных для куба (рис. 7)

Чтобы убедиться в корректности введенных данных для подключения нажмите на кнопку «Проверить соединение» (Рис. 7). В случае успешного соединения вы увидите следующее окно (рис. 8)

После выбора источника данных нажмите «Далее» и введите сведения о используемых учетных данных для подключения (рис. 9). Выбрав нужную учетную запись нажмите «Далее».

После завершения настройки источника данных и нажатия кнопки «Готово» в обозреватели решений должен быть появиться новый источник данных, как показана на рис. 11

Создание представления источника данных.

Для создания нового представления источника данных необходимо переместить курсор мыши в область «Представления источника данных» и нажать правой кнопкой мыши. В появившемся меню необходимо выбрать «Создать представление источника…». Далее с помощью «Мастера представления источника данных» (рис. 12, 13) необходимо создать представление для хранилища ElewiseDW.

Далее необходимо настроить параметры нового представления (рис. 14-17)

Создание куба.

Для создания нового куба необходимо переместить курсор мышки в область «Куб» и нажать правой клавишей мыши (рис. 19). В появившемся меню необходимо выбрать «Создать куб…». Далее с помощью «Мастера кубов» (рис. 20) необходимо создать и настроить новый куб.

После нажатия кнопки «Далее» необходимо выбрать способ создания куба (рис. 21). Эта может быть как создание пустого куба, так и создание на основе существующих таблиц и данных.

Затем необходимо выбрать таблицы, которые будут использоваться в качестве групп мер (рис. 22).

Остальные настройки можно оставить без изменения (Рис. 23, 24, 25)

После завершения работы «Мастера создания кубов» в окне обозревателя решений появиться новый куб и выбранные измерения (Рис. 26). Все настройки созданного куба можно будет в дальнейшем изменить.

Для того, чтобы можно было начинать использование данного куба необходимо выполнить обработку (рис. 27)

Нажмите на кнопку «Выполнить» (рис. 28)

После успешного выполнения состояние будет «Обработка выполнена». Обработка куба произведена успешно (Рис.29).

Таким образом, куб создан и полностью настроен. Теперь его можно использовать для настройки интеграции с показателями ELMA KPI. См. описание следующего этапа: «Настройка интеграции ELMA + OLAP»

Как на форме нарисовать куб
Добрый вечер! Пожалуйста,подскажите ,как на форме можно нарисовать куб( заданием ребра и верхнего.

Как нарисовать простейший куб?
Как нарисовать простейший куб ? просто даже для примера. Добавлено через 37 минут На сколько.

Нарисовать куб, используя примитивы
построИть изображение из примитивов. Помогите пожалуйста. спасибо заранее

Нарисовать куб или параллелепипед в PictureBox
подскажите,как нарисовать куб или параллелепипед в pictureBox?

Если нужно будет расположить на окне WinForms или WPF, то сделаем. Нужно будет расположить контрол OpenTK.GLControl на форме.

Как нарисовать куб в visual studio windows form, чтобы пользователь мог перепещать его А можнл сделать все это в visual studio в winform, я е знаю как нарисовать там куб

Добавлено через 1 минуту

Как нарисовать куб в visual studio windows form, чтобы пользователь мог перепещать его Ваша программа слишком сложная, нужна из простых линий нарисовать куб, он не должен быть 3d 2d, а простой как на листочке, и чтобы пользователь мог передвинуть его как в игре клавишами нужна из простых линий нарисовать куб, он не должен быть 3d 2d, а простой как на листочке 8Observer8,к Вам пара вопросов.В какой версии VS написано приложение, и как вам удалось всё превратить в GIF.

Возможно-ли такое в VS 2010 или 2012 .

Добавлено через 2 минуты
Diamante,Вы намекаете поискать инфу об изометрии в интернете .

Версия 2015. А у вас какая? Запускается?

Делаю я так. Установил Camtasia Studio. Она устаналивает Camtasia Recoder, который можно запустить из поиска программ на Win10. Нажимаю Play. Когда записал, то нажимаю F10, чтобы остановить съёмку. Автоматически запускается Camtasia Studio, в которую копируется видео. Из верхнего меню в "Camtasia Studio" выбираю "Share" -> "Custom Production" -> "New Custom Production" -> "GIF - animation file", далее просто нажимаем всегда "Next". Создаётся GIF-файл и открывается папка куда он сохранился.

Добавлено через 41 секунду

Я думаю, что в 2010 вряд ли, а в 2012 должно работать.

В одной из предыдущих статей рассказывалось о том, как в Visual Studio + VisualGDB писать программы для микроконтроллеров. Все бы ничего, но настройкой выводов и периферии микроконтроллера заниматься вручную не хочется. Так что для удобства лучше воспользоваться утилитой STM32CubeMX, ведь с ее помощью можно настроить абсолютно все в микроконтроллерах фирмы STMicroelectronics и в пару кликов сгенерировать проект. Пробный проект будем настраивать для микроконтроллера STM32F407VGT6.

Для работы нам потребуется:

Шаг 1. Скачиваем и устанавливаем вышеперечисленные программы. Запускаем STM32CubeMX, нажимаем "New project", в открывшемся окне выбираем нужную модель микроконтроллера и нажимаем "OK".

Шаг 2. Перед вами открывается схема расположения выводов микроконтроллера. Выбираем 3 вывода "PD12", "PD13", "PD14" (эти выводы подключены к светодиодам на плате (плата Discovery F4)), кликаем по ним левой кнопкой мыши и настраиваем их на выход (GPIO_Output). Это вся настройка, больше ничего в микроконтроллере не настраиваем.
Шаг 3. Переходим к настройкам генерации проекта. Нажимаем "Project" -> "Settings".

В открывшемся окне делаем следующие настройки:

Вводим название проекта.
Выбираем расположение создаваемого проекта (тут нюанс папка с проектом должна находится рядом с папкой компилятора "SysGCC").
В выпадающем списке нужно выбрать для какой "IDE" будет генерироваться проект, выбираем "True Studio".

Далее переходим на вкладку "Code Generator" и ставим следующие настройки:

В области "Stm32Cube Firmware Library Package" отмечаем пункт меню, указанный на рисунке. Это добавит ссылки на файлы проекта в конфигурационный файл.
Я обычно включаю генерацию заголовочных файлов для каждой используемой периферии в проекте.

Готово, нажимаем "ОК".

Шаг 4. Теперь необходимо сгенерировать проект. Для этого нажимаем на значок шестеренки, и после генерации проекта закрываем диалоговое окно.

Шаг 5. Пришло время VisualStudio. Открываем Visual Studio, нажимаем "Создать проект". В открывшемся окне в разделе "Шаблоны" выбираем "VisualGDB" -> "Embedded project wizard", в поля "Имя" и "Расположение" вводим название проекта и расположение, которое вводили в STM32CubeMX, снимаем галочку, чтобы не создавался отдельный каталог решения, и нажимаем "ОК".

В окне мастера настройки переключаем меню на импорт проекта и снимаем галочку (нам копирование файлов не требуется). Нажимаем "Next".

Указываем модель используемого микроконтроллера, остальное оставляем по умолчанию и нажимаем "Next".

После успешной проверки вводим путь к папке сгенерированного проекта, нажимаем "Next".

На следующем шаге мастера подключаем плату к компьютеру, выбираем метод отладки "OpenOCD", выбираем свой программатор (если он не определился автоматически), нажимаем "Finish".

Шаг 6. Остались последние штрихи. Кликаем правой кнопкой мыши по названию проекта, выбираем "VisualGDB project properties" и в открывшемся окне переходим на вкладку "Embedded Frameworks". Снимаем галочку с "STM32F4 Default System Init Files". Переходим на вкладку "Makefile Settings", находим "Include Directories", напротив этого поля ввода жмем кнопку "Edit List". В появившемся диалоговом окне нажимаем большой зеленый плюс. В очередном окне вводим путь к папке "Inc", находящейся в корне проекта. Нажимаем "ОК", еще раз "ОК", потом "Применить" и "ОК". Квест почти пройден :-)

Шаг 7. Время кодить! Открываем файл "main.c", находим цикл "while(1)" и в нем пишем следующий код:

Все готово! Нажимаем кнопку "Локальный отладчик" или "F5", проект компилируется и программа записывается в микроконтроллер. Студия переходит в режим отладки. Можно поставить точку останова и протестировать, как работает отладка. Если при переходе в отладку выскочило окно с ошибкой - не паникуйте. Просто перезапустите Visual Studio.

Читайте также: