openjdk编译

本文详细介绍了从源码编译OpenJDK的过程,包括下载OpenJDK源码、安装必要的构建工具、配置环境变量及编译过程中的常见错误解决方法。

1 下载 openjdk :  https://jdk7.java.net/source.html

2 build 依赖工具下载 : 1 gcc ,make  2 cpus 3 alsa 4 零碎工具

3 环境变量配置脚本:

#!/bin/bash
export LANG=C
export ALT_BOOTDIR=/usr/bin/ jdk  #!!!!!!!!! 用来编译的完整jdk  
export ALLOW_DOWNLOADS=true #是否需要自动下载,jaxp,jaws可以自动下载
export SKIP_DEBUG_BUILD=false #是否跳过编译debug版
export SKIP_FASTDEBUG_BUILD=false #是否跳过编译fastdebug版
export DEBUG_NAME=debug

#-------------------

export BUILD_LANGTOOLS=true
export BUILD_JAXWS=true
export BUILD_CORBA=true
export BUILD_JAXP=true
export BUILD_HOTSPOT=true
export BUILD_JDK=true


unset CLASSPATH
unset JAVA_HOME

make sanity && make

4 启动脚本

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!ps 遇到的 报错

1 hotspot :http://my.oschina.net/u/2358721/blog/525510  gamma: 去掉 hotspot/make/linux/MakeFile 中的所有test_gamma

2 hotspot  vim `find . -name 'CurrencyData.properties'` 把里面的时间改在10年之内  文件应该是 ./jdk/src/share/classes/java/util/CurrencyData.properties

3 hotspot X11/extensions/Xrender.h   --->install xrender ;  X11/extensions/shape.h -->install libxi-dev


总结:success build openjdk

 

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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