高通开发系列 - 制作非root用户权限的debian镜像

本文详细介绍了如何在非root权限下,利用debootstrap、fakechroot和chroot工具,制作适用于高通平台的ARM64 Debian 10(Buster)文件系统。内容涵盖环境配置、安装必要软件、创建用户、赋予sudo权限,以及root和非root权限下制作文件系统的步骤。

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By: fulinux
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概述

本篇文章我将记录如何在Ubuntu环境下制作Debian最小文件系统。最终可以在非root用户模式下实现文件系统的制作、更新和打包。

环境配置

我的PC是Ubuntu环境,但是后续要达成目标还需要Debian系统环境。

  1. 首先参考我之前的一篇文章:高通开发系列 - ubuntu中的docker安装debian镜像完成Ubu
内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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