如何使MID中的G-Sensor起效果

本文介绍如何为RK292x系列设备配置并刷写新的内核固件。通过使用makemenuconfig命令配置内核选项,选择合适的传感器驱动,编译生成kernel.img,并利用RKTools工具包制作update.img文件来更新设备。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/kernel$ make menuconfig

进入如下界面



进入

然后选择:Input device support-->



再选择handle gsensor,compass,gyroscope,lsensor psensor etc -->



继续选择g_sensor device support-->



由于机器的固件和驱动不同,我选择的是于机器匹配的 gsensor mac6255



配置好后 一步一步的退出 最后选择yes 保存刚才的配置


之后退回到/kernel目录下 输入命令

$ make kernel.img –j4

重新进行编译

生成的固件在sdk_root/kernel/kernel.img


将生产的kernel.img 拖到RKTools\RK292xDevelopTool\rockdev\Image下


然后点击RKTools\RK292xDevelopTool\rockdev 下的mkupdate.bat批处理文件

在该目录下生成一个新的update.img文件




之后重新捎入到MID平板电脑中

使用RKBatchTool.exe

在目录中找到update.img文件进行刷机




之后连接平板电脑 点击升级 即可完成刷机






资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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