17、Buildroot与Yocto Project入门指南

最新推荐文章于 2025-11-06 00:33:36 发布
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分类专栏： 嵌入式Linux开发精要 文章标签： Buildroot Yocto Project 嵌入式Linux
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Buildroot与Yocto Project入门指南

1. Buildroot简介

1.1 关键目录介绍

Buildroot构建过程会生成几个重要的目录，各目录的作用如下：
- images/ ：最为重要，包含构建结果，如引导加载程序、内核以及一个或多个根文件系统映像。
- staging/ ：是工具链sysroot的符号链接，名称易引起误解，它并非指向第5章所定义的暂存区。
- target/ ：是根目录的暂存区，但不能直接用作根文件系统，因为文件所有权和权限设置不正确。Buildroot在 image/ 目录创建文件系统映像时，会使用设备表来设置所有权和权限。

1.2 运行Buildroot构建的系统

部分示例配置在 board/ 目录中有对应条目，包含自定义配置文件和在目标设备上安装结果的信息。以刚构建的系统为例，相关文件为 board/qemu/arm - versatile/readme.txt ，它会指导如何使用此目标启动QEMU。

假设已按第1章所述安装 qemu - system - arm ，可使用以下命令运行： 

$ qemu-system-arm -M versatilepb -m 256 \
-kernel output/images/zImage \
-dtb output/images/ver
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16、Buildroot与Yocto Project：嵌入式Linux构建系统指南
x8y9z0的博客
07-24 117
本文详细介绍了Buildroot和Yocto Project两个嵌入式Linux构建系统。从安装、配置、构建流程到运行和定制化开发，分别对Buildroot和Yocto Project的功能特性进行了全面分析。Buildroot适合快速构建轻量级系统，而Yocto Project则更适合复杂系统的开发并提供完整的Linux发行版支持。文章还比较了两者的异同，并强调了版本管理与许可证合规的重要性，为开发者选择合适的嵌入式开发工具提供了实用指南。
17、嵌入式系统构建：Buildroot 与 Yocto 项目入门
ice55的博客
08-06 40
本文介绍了嵌入式Linux系统构建的两种主流工具：Buildroot和Yocto项目。详细讲解了Buildroot的基本使用、系统运行、真实硬件部署、自定义BSP创建、代码集成方式及许可证合规性检查；同时阐述了Yocto项目的构建流程、食谱编写方法，并对比了两者在复杂度、功能、灵活性和适用场景等方面的差异，帮助开发者根据项目需求选择合适的构建系统。
17、嵌入式系统构建：Buildroot与Yocto Project入门指南
algae的博客
06-16 59
本文详细介绍了嵌入式系统构建的两种主流工具Buildroot和Yocto Project。首先讲解了Buildroot的基本概念、目录结构、运行构建结果的方法，以及为Raspberry Pi 4和自定义Nova板创建BSP的步骤。同时涵盖了如何添加自定义代码和许可证合规性检查。随后，深入解析了Yocto Project的核心组件、构建流程、优势与适用场景，并对Buildroot与Yocto Project进行了全面对比。文章旨在帮助开发者根据项目需求选择合适的嵌入式Linux构建工具。
17、构建系统：Buildroot与Yocto Project入门
alice7model的博客
10-03 7
本文介绍了两种主流的嵌入式Linux系统构建工具——Buildroot和Yocto Project。详细讲解了Buildroot的目录结构、系统运行方式、针对真实硬件（如树莓派4）的构建流程、自定义BSP创建、添加自定义代码的方法以及许可证合规性检查。同时，概述了Yocto Project的背景、核心组件、工作流程及其优势与适用场景，并对两者在复杂度、定制性、社区支持和适用场景等方面进行了对比。最后给出了根据项目需求选择合适工具的建议，帮助开发者高效开展嵌入式系统开发。
18、Yocto Project 入门指南
numpy6sculptor的博客
08-13 54
本文是一份Yocto Project的入门指南，介绍了其基本概念、版本发布与支持策略、安装配置流程、使用BitBake构建镜像的方法，以及如何通过元层和配方扩展功能。涵盖了从环境搭建到在QEMU中运行镜像的完整操作流程，并提供了常见问题的解决方法和进一步学习资源，适合嵌入式Linux开发者快速上手Yocto Project。
18、嵌入式系统构建：从Buildroot到Yocto Project
b9c0d的博客
06-19 93
本文深入介绍了Buildroot和Yocto Project在嵌入式系统构建中的应用。涵盖Buildroot基础操作、添加自定义代码、许可证合规性检查，以及Yocto Project的配置、构建流程、层管理与BitBake任务依赖。同时提供了优化构建过程的方法，如缓存机制、并行构建和选择性构建，并结合实际项目案例说明如何为Nova板定制镜像及实现多板支持。适合希望掌握嵌入式Linux系统构建的开发者参考。
3天搞定嵌入式Linux构建：Buildroot与Yocto实战指南
gitblog_00575的博客
11-06 595
你还在为嵌入式系统构建耗时一周而烦恼？本文将通过Buildroot与Yocto两大主流工具，带你实现从源码到可烧录镜像的全流程自动化，3天内掌握嵌入式Linux定制技能。读完本文你将获得： - 两种构建工具的选型决策指南 - 最小系统镜像的裁剪优化技巧 - 驱动与应用程序的集成方法 - 常见构建错误的排查方案 ## 嵌入式Linux构建工具对比 嵌入式Linux构建工具主要分为两类：轻量级的B
2、嵌入式 Linux 入门指南
hadoop5ranger的博客
06-30 71
本文是一篇嵌入式Linux的入门指南，介绍了为何选择Linux作为嵌入式系统的操作系统，分析了其增长趋势和优势，探讨了开源与GPL许可的特点，以及相关标准和组织。同时，文章详细剖析了嵌入式系统的定义、特点以及开发中涉及的存储设备和嵌入式Linux发行版的选择。最后总结了嵌入式Linux的发展趋势，并为初学者提供了学习建议。
Buildroot与YoctoProject入门指南
# Buildroot与Yocto Project入门指南 ## 1 Buildroot介绍 ### 1.1 Buildroot输出目录 Buildroot构建完成后，会生成多个重要的目录，这些目录包含了构建的关键结果： - **images/**：这是最重要的目录，包含构建的...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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