墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
600+累计阅读
630平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
操作：
就是一开机的时候点任意键进入 overo界面
然后运行那个eraseps:
这个链接最下面那个命令,可以恢复很多情况下不能正常开机的问题
原理：
这样epuck就知道要用你的卡启动了，而不是默认的overo
在#overo环境下可以打boot（或reboot）继续启动
总结注意事项：
一是正常应该怎么做。二是常见问题怎么troubleshoot。
粤嵌GEC6818开发板 手动制作64位Linux系统启动SD卡
之前的帖子中也提到了，可以用FriendlyARM提供的。
zynqMP SD卡启动卡在end Kernel panic - not syncing: VFS: Unable to mount root fs on unknown-block(179,2)：
zynqmpsoc SD卡启动失败
Vitis开发笔记：使用官方例程进行SD卡启动
0. 准备 1. 已经在ubuntu18.04.4上安装了PetaLinux工具，PetaLinux版本：2020.2 2.vitis、vivado版本：2020.2（各工具包版本要对相应） 3. 已经在ubuntu18.04.4上安装了PetaLinux BSP，BSP版本：ZCU102BSP(2020.2) 4.已经安装了串行通信程序(如：putty、gtkterm)，串行通信程序的波特率已设置为115200 1.用SD卡在硬件上启动PetaLinux镜像的步骤 1. 在你的ubu..
SD卡启动并更新emmc
由于项目需求需要对开发板更新固件，但对板子寄来寄去过于麻烦，因此制作一个SD卡，对emmc更新固件。这样制作的SD卡要先是一个系统卡，然后再对emmc更新固件。 1.制作SD系统卡 制作SD系统卡需要先对SD烧录UBOOT。将SD卡插入电脑，虚拟机识别后将其umount，我的识别后是/dev/sdb；umount是umount分区，有2个分区就要umount /dev/sdb1；umount ...
DM8168-DVRRDK sd启动卡制作
DVRRDK sd启动卡制作 1)系统的启动 a)NFS网络挂载 该种方法主要是将BOOT loader 以及内核代码烧录到flash中去，最终的镜像文件主要通过网络通信中的NFS挂载来引导文件系统的最终启动，该种方法的缺点是每次配置稍微麻烦一点，而且需要网线等支持。 b)SD卡 鉴于以上方法的局限性，我准备采用SD的方式来启动整个系统，但是DVRRDK中没有提供制作SD启动卡...
新手教程：树莓派系统烧录与SD卡启动详解
手把手教你完成树莓派系统烧录，从镜像下载到SD卡启动的每一步都清晰呈现，适合新手快速上手。掌握树莓派系统烧录技巧，让开发更高效。
EMMC版本的IMX6从EMMC启动接SD卡则卡死
解决方法：先要从SD卡启动一次，来初始化硬件。之后再从EMMC启动，挂载SD卡就可以识别和启动了。
Zynq7020 EMMC与SD卡之间的问题
我们的开发板是有一个EMMC和一个SD卡的，自带的uboot默认是从SD0启动，然而刚好我的EMMC就是在SD0上，但为了调试方便我希望在SD卡上启动，也就是在SD1上启动，这就存在了问题，我该如何修改才能实现此功能呢？ 从官网下载下来的源码都是从SD0启动的，那么我们首先要修改设备树，以我的为例子，我的设备树文件在u-boot-xlnx-master/arch/arm/dts/zynq-zc7...
Exynos4412——SD卡启动
CSDN仅用于增加百度收录权重，排版未优化，日常不维护。请访问：www.hceng.cn 查看、评论。 本博文对应地址: https://hceng.cn/2017/11/07/Exynos4412——SD卡启动/ 实现Tiny4412从SD卡的启动内核与根文件系统。 前面启动开发板时，需要从SD卡启动Uboot，然后从DNW下载内核和根文件系统到RAM，或者NFS挂载根文件系统。 Uboot应...
阉割版BeagleBone Black从SD卡运行Debain操作系统
阉割版BeagleBone Black从SD卡运行Debain操作系统 大家好，我是无极。这是我第一次写博客，有点小紧张。在此我来记录一下从领导给我安排在阉割过的BBB板子上运行Debain操作系统吧，我还是硬件新手哦，对硬件真的一点都不太了解。 我就称为这个领导为gu吧。gu给我一个阉割的BBB板子，这个板子上只有简单的接口。让我通过pc下面的来安装运行Debain操作系统。 首先gu让我通...
AArch64 ARM64 寄存器介绍
除了上述通用寄存器，还有FPSR（浮点状态寄存器）和 FPCR（浮点控制寄存器）等。X29寄存器和X30寄存器在函数调用和堆栈帧的管理中扮演着关键角色。AArch64架构提供了31个通用寄存器，每个寄存器都可以用作64位X寄存器（X0～X30）或32位W寄存器（W0～W30）。使用X寄存器将导致64位的计算，使用W寄存器将导致32位的计算。EL0、EL1、EL2和EL3是AArch64架构中定义的四个特权级别（Exception Levels），用于支持不同的执行环境和特权级别。
衡山派Luban系统SD卡三模式详解：卡启动、卡刷机与卡升级
本文详细解析了衡山派Luban系统中SD卡的三种核心操作模式：卡启动、卡刷机与卡升级。卡启动模式便于系统调试与测试；卡刷机模式用于为开发板烧录全新系统，关键在于准备FAT32单分区的SD卡；卡升级模式则结合OTA方案实现轻量级固件更新。掌握这三种模式能显著提升嵌入式开发与部署效率。
adas硬件_ADAS智能辅助驾驶系统硬件在环（HIL）测试之硬件介绍
这篇主要分享的是ADAS融合系统的HIL测试系统的硬件结构及其作用，其主要包括上位机、机柜、雷达模拟器系统、雷达暗箱系统以及视频暗箱。 上位机 上位机主要运行HIL测试系统的相关软件，测试人员所有的前期准备工作与测试操作均在上面进行，并监控测试结果，其通过网口实现与NI实时机的通信，上位机将VeriStand项目工程下载至NI实时机运行。机柜 机柜主要由可编程电源...
linux 一运行build卡,Buildroot自制文件系统sd卡启动成功--Apple的学习笔记
前言：因为总是用芯片官网的驱动觉得太简单了，学不到什么东西，定制才比较好玩。所以uboot和驱动之前玩过，唯独文件系统没玩过。网上了解到Buildroot很爽，官网看了下，觉得不错，而且官方实验资料正好对应BB black开发板。本着资源充分利用的原则，从学习方案角度来看必须选择Buildroot。因为我手上有bb black开发板。一，编译制作文件系统Buildroot官网资我参考的是build...
SAP PP未清生产订单关闭物料退料、新工单发料批量处理
( werks = '1001' lgort = 'A004' lgobe = '组装-成品组装' )( werks = '1002' lgort = 'C006' lgobe = '组装-二车间' )( werks = '1002' lgort = 'C007' lgobe = '组装-二车间' )( werks = '1001' lgort = 'A007' lgobe = '组装-MS' )( werks = '1001' lgort = 'A008' lgobe = '组装-GW' )
TCN实战：用Python手把手搭建时序预测模型（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用Python搭建TCN（Temporal Convolutional Network）时序预测模型，包括数据预处理、模型架构实现、训练调优及预测评估。通过完整的代码示例和实用技巧，帮助开发者快速掌握TCN在时间序列预测中的应用，特别适合处理长期依赖问题。
SD卡引导制作与烧写方法总结
使用SD卡给S5pv210烧写系统时问题总结及解决方法： SD卡之前制作成Android系统，然后想改成wince系统给开发板烧写系统，没有使用分区软件（我使用的是Paragon Partition Manager），直接使用SD_Writer三星.exe中的format 格式化，然后就是将需要的文件拷贝到SD卡中，将SD卡插到开发板上，并将开发板设置成SD卡启动，烧写成功。断开电源，将启动方式
如何用 ABAP 以程序方式把指定表项写入 Transport Request
本文探讨了在SAP系统中运输自定义配置表数据时如何确保主表和相关文本表数据同步运输的问题。文章分析了两种实现方案：一是直接操作CTS表结构（E071和E071K）手动添加运输条目，二是使用SOBJ对象类型自动推导依赖关系。重点阐述了第一种方法的实现细节，包括如何正确拼接表键值到TABKEY字段，并提供了示例代码说明如何将ZXA_HEADER主表和ZXA_HEADERT文本表数据同时加入运输请求。文章特别指出在全球化交付场景中，文本表缺失会导致界面显示异常，强调理解底层运输机制对解决此类问题的重要性。
zynq 7000 sd linux 镜像,zynq从SD卡启动Linux失败
我们自己定制了一个zynq-7000板，当从SD卡启动Linux的时候，出现UncompressingLinux...信息后，就一直挂起了，是什么原因造成的呢U-Boot2012.04.01-svn35(Oct172014-07:56:55)DRAM:512MiBWARNING:CachesnotenabledMMC:SDHCI:0Usingdefaultenvir...
YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子（效果完爆CARAFE）
本文给大家带来的改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比，DySample采用了一种基于点采样的方法，相比于以前的基于内核的动态上采样器，DySample具有更少的参数、浮点运算次数、GPU内存和延迟。此外，DySample在包括语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计在内的五个预测任务中，性能均优于其他上采样器（截至目前最有效的上采样算子）。
【单片机】STM32F103C8T6 最小系统板原理图
STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器，由STMicroelectronics（ST）公司生产。它是STMicroelectronics的STM32系列微控制器中的一员，被广泛应用于嵌入式系统和电子设备中。LQFP48封装（Low-profile Quad Flat Package，48引脚）SRAM（静态随机访问存储器）：20 KB。支持JTAG调试和编程接口（可选）多个通用输入/输出口（GPIO）USB接口（用于USB设备模式）内置调试和编程接口（SWD）
MX51开发板利用LINUX主机和BSP包重新制作SD卡启动
1、 在WINDOWS下FAT32格式化整个SD卡； 2、 切换到虚拟机下，在UBUNTU9。04的环境下，系统能识别出SD卡，其中/dev/sdc即为SD卡存储设备；glose@glose-desktop:/media$ cat /proc/partitions maj
斯坦福大学3D点云模型下载
本文整理了斯坦福大学10个经典的点云(pcd)及其模型(ply)，方便日后使用，欢迎免费下载！
zynq 文件系统在sd卡启动，需要注意的一些事项
1、zynq对应的内核，是把bootargs写到u-boot代码中，需要修改bootargs参数，改成从sd分区2读取文件系统。重新编译uboot 1.1 进入u-boot，打开include/configs/zynq-common.h，将sdboot的参数修改如下：即，去除原来在分区1读取ramdisk的命令，修改bootm，去除ramdisk部分。[1] "sdboot=if mmcinfo; then " \ "run uenvboot; " \
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
OMAPL138制作SD卡启动介质及重装Linux系统
OMAPL138制作SD卡启动盘及重装Linux系统 手里的创龙的OMAPL138平台的系统SSH坏掉了，我重新移植了openssh还是不好使，没有办法了只能重装OMAPL138的系统了，按照创龙给的文档《SD卡启动盘制作》按照步骤进行，当执行一个叫做mksdboot-tl.sh文件时候出现以下报错:（倒数第4行） sfdisk 无效选项 – D，然后我进入到了这个脚本文件中查看了这一步骤...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2600
扫一扫
