22、深入探索 Yocto:嵌入式 Linux 构建系统的奥秘

深入探索 Yocto:嵌入式 Linux 构建系统的奥秘

1. 技术要求

在开始之前,确保你具备以下条件:
- 基于 Linux 的系统主机,至少有 60GB 的可用磁盘空间。
- Yocto 3.1(Dunfell)LTS 版本。如果你还未构建该版本,请参考 Yocto 项目快速构建指南 中的兼容 Linux 发行版和构建主机软件包部分,然后按照相关说明在 Linux 主机上构建 Yocto。

2. 剖析 Yocto 的架构和工作流程

Yocto 是一个复杂的构建系统,理解它的第一步是剖析其架构。Yocto 的工作流程源自 OpenEmbedded 项目,源材料以 BitBake 配方的元数据形式作为输入进入系统。构建系统利用这些元数据来获取、配置和编译源代码,生成二进制包提要。这些输出包在暂存区组装后,生成完整的 Linux 映像和 SDK,并附带包含每个包许可证的清单。

Yocto 构建系统工作流程的七个步骤如下:
1. 定义策略、机器和软件元数据的层。
2. 从软件项目的源 URI 获取源文件。
3. 提取源代码,应用补丁并编译软件。
4. 将构建工件安装到暂存区以进行打包。
5. 将安装的构建工件捆绑到根文件系统的包提要中。
6. 在提交二进制包提要之前运行 QA 检查。
7. 并行生成最终的 Linux 映像和 SDK。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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