6410烧写内核及文件系统

本文介绍如何使用ncurses和menuconfig配置并编译6410内核,包括烧写zImage和ubifs文件系统的详细步骤。

内核部分

编译内核

1.使用命令

apt-get install libncurses5-dev

安装ncurses(这是支持menuconfig的图形库)

2.进入内核源码目录s3c-linux-2.6.28.6-TOP6410下,使用命令

make menuconfig

进入配置界面

3.(此步骤只适用于老版28内核,新版不需要)进入配置界面后,选择

Load an Alternate Configuration File

load名为TOP6410-qtopia-43.config的配置文件

4.在menuconfig界面里更改模块配置,更改完毕后save,配置文件名必须为.config

5.使用命令

make

s3c-linux-2.6.28.6-TOP6410/arch/arm/boot/目录下获得zImage文件,即烧写内核的目标文件

烧写内核

1.连接串口线和MINI-USB线,插入SD卡,开关1-8全部OFF

2.进入dnw,选择Serial Port->Connect,激活串口(可能要先在Configuration->Options里指定串口和数据率)

3.启动板子,进入u-boot菜单,选择k(Download zImage)

4.选择USB Port->Transmit->Transmit,选择之前编译好的zImage文件,烧写开始

5.烧写完成后,将状态开关6和7拨至高位,重启6410


文件系统部分

6410文件系统分为cramfs和ubifs两类,cramfs用于引导烧写ubifs,也就是说烧写的主要目标是ubifs

制作ubifs

ubifs本质上只是根文件系统的一个压缩包

1.进入文件系统根目录

2.使用命令

tar -zcvf qtopia.tar.gz *

获得的压缩文件qtopia.tar.gz即为烧写ubifs的目标文件

烧写ubifs

1.将qtopia.tar.gz拷入u-boot所在的SD卡,开关1-8全部OFF

2.将SD卡插入6410,连接串口线(此处不需要MINI-USB线)

3.进入putty,启动6410,进入u-boot菜单,选择q(Burn qtopia image),烧写开始

4.烧写完毕后,将开关6-7拨至ON,重启6410

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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