22、软件更新机制全解析与Mender实践

软件更新机制全解析与Mender实践

1. 软件更新机制概述

软件更新是确保系统安全、稳定和功能不断提升的重要手段。常见的软件更新机制有对称(A/B)镜像更新、非对称镜像更新和原子文件更新三种。

2. 对称镜像更新
  • 原理 :系统存在操作系统的两个副本,分别标记为A和B,包含Linux内核、根文件系统和系统应用。引导加载程序有一个标志,初始设置为A,加载OS镜像A。更新时,更新程序覆盖OS镜像B,完成后将引导标志改为B并重启,下次更新则覆盖镜像A并改回标志A。若更新在引导标志更改前失败,引导加载程序继续加载正常的操作系统。
  • 开源项目实现
    • Mender客户端(独立模式) :后续会详细介绍其使用。
    • SWUpdate :可接收CPIO格式包中的多个镜像更新,并部署到系统不同部分。支持用LUA语言编写插件进行自定义处理,支持MTD闪存分区、UBI卷和SD/eMMC存储。
    • RAUC :支持原始闪存存储、UBI卷和SD/eMMC设备,可使用OpenSSL密钥对镜像进行签名和验证。
  • 缺点
    • 更新包大 :更新整个文件系统镜像,更新包体积大,对连接设备的网络基础设施造成压力。可通过对新文件系统与旧版本进行二进制差异比较,只发送更改
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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