39、初探 BusyBox runit

初探 BusyBox runit

1. 简介

BusyBox runit 在经典的 System V init 的简单性和先进的 systemd 的灵活性之间取得了合理的平衡。对于许多嵌入式 Linux 系统来说,systemd 往往过于复杂,而 BusyBox runit 提供了诸如服务监督和专用服务日志等高级功能,同时避免了 systemd 的复杂性和开销。

2. 技术要求

要跟随示例操作,请确保具备以下条件:
- 基于 Linux 的主机系统
- 适用于 Linux 的 Etcher
- microSD 卡读卡器和卡
- USB 转 TTL 3.3V 串口线
- 树莓派 4
- 5V 3A USB - C 电源

你应该已经安装了 2020.02.9 LTS 版本的 Buildroot。如果尚未安装,请参考 Buildroot 用户手册的系统要求部分(https://buildroot.org/downloads/manual/manual.html),然后按照相关说明在 Linux 主机上安装 Buildroot。

所有示例代码可在 GitHub 仓库的 Chapter14 文件夹中找到:https://github.com/PacktPublishing/Mastering-Embedded-Linux-Programming-Third-Edition 。

3. 获取 BusyBox runit

为了准备系统,需要执行以下步骤:
1. 导航到第 6 步克隆 Buildroot 的目录:


                
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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