Android培训班(2)

本文介绍了一个完整的Android系统组成,包括bootloader、kernel和rootfs,并详细说明了它们各自的功能及在nandflash上的分区情况。

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前面介绍了怎么样配置编译环境、编译代码,那么现在就开始把编译出来的目标文件写到开发板里运行了,以便确认整个系统是可以成功运行的。一个完整的Android系统至少由三部分组成,分别是bootloaderkernelrootfs,这与典型的linux系统的结构是一致的。下面介绍如何烧写一个完整的Android操作系统。bootloaderkernelrootfs的镜像最后都要烧在nandflash下,因此先了解一下nandflash的分区情况以避免出现前后覆盖的情况:

分区名称

地址范围

分区描述

bootloader

0x00000000~0x0003FFFF

烧写Uboot的分区

kernel

0x00040000~0x003FFFFF

烧写linux内核的分区

cramfs

0x00400000~0x007FFFFF

烧写cramfs格式文件系统(用作备份)

Ubifs

0x00800000~0x3FFFFFFF

烧写ubifs格式文件系统(真正的文件系统)

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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