8、嵌入式系统中U-Boot移植、Barebox使用及内核配置编译全解析

嵌入式系统中U-Boot移植、Barebox使用及内核配置编译全解析

1. U-Boot移植到新开发板

假设硬件部门开发了一款基于BeagleBone Black的新开发板Nova,需要将U - Boot移植到该开发板上。首先要了解U - Boot代码的结构以及开发板配置机制的工作原理。

可以将已有的补丁文件应用到U - Boot 2017.01的干净副本上:

$ cd u-boot
$ patch -p1 < MELP/chapter_03/0001-BSP-for-Nova.patch

若要使用不同版本的U - Boot,需对补丁文件进行相应修改。

U - Boot代码的主要目录如下:
| 目录名 | 说明 |
| ---- | ---- |
| arch | 包含每个支持架构的特定代码,如arm、mips、powerpc等。每个架构下还有子目录,如arch/arm/cpu/下有amt926ejs、armv7、armv8等架构变体的目录 |
| board | 包含开发板特定的代码。若有多个来自同一供应商的开发板,可将它们放在一个子目录中。例如,BeagleBone基于的am335x evm开发板的支持代码在board/ti/am335x中 |
| common | 包含核心功能,如命令shell和可从其中调用的命令,每个命令在名为cmd_[命令名].c的文件中 |
| doc | 包含多个描述U - Boot各个方面的README文件 |
| include | 除了许多共享头文件外,

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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