基于S3C2440的Linux内核移植和yaffs2文件系统制作--Linux内核移植

本文介绍如何移植Linux 2.6.29.1内核至友善之臂mini2440硬件平台,包括搭建Redhat9.0系统、配置交叉编译环境、下载所需软件包等步骤。

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

1.3 Linux内核移植
1.3.1 移植内核和根文件系统准备工作
移植内核前,保证你已经装上了Linux系统,建立好了交叉编译环境,我用的是虚拟机,装的Redhat9.0系统,交叉编译工具用的是友善之臂的arm-linux-gcc-4.3.2。

开始移植Linux内核了,下面是我我使用的内核和文件系统,以及所用到的工具及获取方法:

1、Linux系统

我是在虚拟机上安装的Redhat9.0。XP系统下虚拟机设置的共享目录是D:\share,对应的Linux系统的目录是/mnt/hgfs/share。我将下面准备的压缩包和文件都统一放到该目录下。

2、Linux内核

www.kernel.org/主页,进入该网站中链接FTP ftp://ftp.kernel.org/pub/,在里面进入文件夹“linux->kernel->v2.6”,会出现很多版本的内核压缩包和补丁,选中Linux-2.6.29.1.tar.bz2下载。

3、交叉编译工具链

使用友善之臂提供的arm-linux-4.3.2工具链,没有的到http://www.arm9.net/下载。工具链也可以自己做,可以参考《构建嵌入式Linux系统》一书或其它资料。

4、yaffs2代码

进入http://www.aleph1.co.uk/cgi-bin/viewcvs.cgi/,点击“Download GNU tarball”,下载后出现cvs-root.tar.gz压缩包。

5、busybox-1.13.3

http://www.busybox.net/downloads/下载busybox,这里下载的是busy busybox-1.13.3.tar.gz。


 

6、根文件系统制作工具

到友善之臂http://www.arm9.net/ 网站下载根文件系统制作工具mkyaffs2image.tgz。

7、友善之臂的根文件系统

在制作根文件系统时,需要用到链接库,为保证链接库能用直接用友善之臂的根文件系统root_qtopia中的链接库lib,到友善之臂网站http://www.arm9.net/ 下载root_qtopia.tgz。

这些文件都下载到D:\share中,通过虚拟机进入Redhat9.0系统,进入/mnt/hgfs/share目录便可访问这些与XP共享的文件。

8、硬件平台

       友善之臂的mini2440


本文来自: http://www.zdh1909.com/html/MCS51/4393_8.html

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位检索。文中讨论了整数键值字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值