23、设备树、eMMC 闪存部署与 Git 版本控制全解析

设备树、eMMC 闪存部署与 Git 版本控制全解析

1. 设备树相关知识

设备树是一种描述硬件的数据结构,在嵌入式系统中起着关键作用。几乎每个节点都有一个兼容属性,这个属性将节点与管理它的设备驱动程序连接起来。

设备树源代码会被编译成一种更紧凑的形式,即设备树 blob( .dtb ),也称为扁平化设备树(fdt)。设备树编译器是内核源代码树的一部分,生成的 am335x - boneblack.dtb 文件会和 MLO 以及 u - boot.img 存储在同一个闪存分区中。

在 u - boot 环境里,有一个变量 loadfdt 用于将设备树 blob 加载到 RAM 中。 bootz 命令用于将控制权转移给内核,它有三个地址参数,分别是内核的地址、初始 RAM 磁盘的地址以及设备树 blob 的地址。当内核加载设备驱动程序时,驱动程序会查询设备树,以确定各自设备的具体属性。

在 u - boot 中,可以使用 fdt 命令查看设备树。输入 help fdt 就能看到相关命令,你可以列出 fdt、创建新节点和属性,还能更改属性值。内核启动后,设备树会在 /proc/device - tree 中可见,但这个树是只读的。

2. 将应用程序放入 eMMC 闪存

前期已经根据具体需求配置好了内核和引导加载程序,并且设置了 systemd 和/或

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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