15、嵌入式Linux构建系统:Buildroot与Yocto Project详解

嵌入式Linux构建系统:Buildroot与Yocto Project详解

1. 引言

Linux的强大之处在于它能支持多种根文件系统,可根据不同需求进行定制。手动构建简单根文件系统虽能让我们了解Linux系统的基本工作原理,但随着设备复杂度增加,手动构建变得难以管理,还可能存在安全隐患。为简化和优化这一过程,嵌入式构建系统应运而生。本文将重点介绍Buildroot和Yocto Project这两个构建系统。

2. 选择构建系统

之前我们逐步构建了嵌入式Linux的四个要素:工具链、引导加载程序、内核和根文件系统,并将它们组合成基本的嵌入式Linux系统,步骤繁多。现在,我们需要寻找自动化方法来简化这一过程。嵌入式构建系统可以帮助我们实现这一目标,下面将介绍Buildroot和Yocto Project这两个系统。

2.1 构建系统概述

手动构建系统(Roll Your Own,RYO)虽能让用户完全控制软件,实现特殊需求或最小化内存占用,但在大多数情况下,手动构建是浪费时间的,且会产生质量不佳、难以维护的系统。构建系统的理念是自动化之前描述的所有步骤,它应能从上游源代码构建以下部分或全部内容:
- 工具链
- 引导加载程序
- 内核
- 根文件系统

从上游源代码构建有诸多重要原因,如可随时重建、便于调试以及满足代码分发的许可要求。为完成工作,构建系统需具备以下能力:
1. 从上游下载源代码,可直接从源代码控制系统或作为存档下载,并在本地缓存。
2. 应用补丁以实现交叉编译、修复架构相关的错误、应用本地配置策略等。
3. 构建各个组件。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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