u-boot manual翻译第二章

本文详细介绍在Power架构、ARM和MIPS系统上使用U-boot和Linux的操作流程,包括安装交叉编译工具、配置终端模拟程序、设置TFTP和DHCP服务器、创建U-boot和Linux镜像等关键步骤。

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2.序言

        本文章的目的是介绍怎么在嵌入式Power架构(Power Architecture),ARM和MIPS系统上使用固件程序U-boot和操作系统。

        在此过程中会有很多步骤,所以深度挖掘每一个步骤几乎是不可能的,但是我们会尝试提供所有让嵌入式操作系统从0开始跑起来的所有必要信息。这些信息包括你在配置、创建和运行U-boot、linux系统镜像时所需要的所有工具。

       首先,我们会介绍如何安装交叉编译工具——嵌入式linux开发套件。当你使用运行着linux或者Sun Solaris2.6 的x86 PC作为开发环境时,你是需要这些工具的。

       然后,我们会介绍怎么连接到你目标板的串口,你也应该配置一个像cu或者kermit这样的终端模拟程序。

       在很多情况下,你希望使用以太网来下载镜像到你的目标板中;因此,你需要TFTP和DHCP/BOOTP服务器。我们会简要介绍一下这些服务器的配置。

       接下来我们会介绍给一个特定的板子配置和创建U-boot镜像时,我们需要怎么做,以及怎么安装镜像并使这个镜像在这个特定的板子上运行起来。

     接着我们会配置、创建并安装linux镜像到已经安装好U-boot镜像的板子上。我们用SELF——简单嵌入式linux架构(simple Embedded Linux Framework)来说明怎么创建开发系统(使用NFS作为根文件系统)和嵌入式目标配置(启动一个基于busybox的ramdisk镜像)。

     本文档不会介绍怎么一直U-boot活着Linux到新的硬件平台。相反,本文档默认U-boot和Linux已经支持你的板子。

2.1 版权

 

2.2免责声明

         

2.3文档源

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2.4参与者

      本文档的很多信息都是来源于几个邮件列表。感谢所有以不同方式为此做出贡献的人。

2.5 翻译版本

     无

2.6反馈

  如果有任何的评论或者建议都可以给作者发邮件。Wolfgang Denk at wd@denx.de.

2.7约定

 

 

  

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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