如何下载并编译Android4.0内核源码goldfish

本文提供了一个详细的图文教程,指导读者如何下载、编译Android4.0内核源码goldfish,并在模拟器中启动编译后的内核。教程包括创建目录、克隆源码、配置编译环境、编译内核、以及在模拟器中启动内核等步骤。

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[置顶]如何下载并编译Android4.0内核源码goldfish(图文)

分类: Android   563人阅读  评论(7)  收藏  举报

关于如何下载Android4.0源码,请查看我的博客内另一篇文章(同样是图文教程):

http://blog.youkuaiyun.com/flydream0/article/details/7036156

如何编译Android4.0源码请看:

http://blog.youkuaiyun.com/flydream0/article/details/7046612


下面进入正题:

第一步:下载goldfish源码

在Android源码根目录下新建kernel文件夹

[html]  view plain copy
  1. $mkdir kernel  
  2. $cd kernel  
下载源码:

[html]  view plain copy
  1. $git clone http://android.googlesource.com/kernel/goldfish.git   

下载完毕如下图:

此时在kernel目录下会生成一个goldfish文件夹。进入此目录:

[html]  view plain copy
  1. $cd goldfish  

此目录下有一个隐藏的目录.git,通过

[html]  view plain copy
  1. $ls -al  

可看到此目录:


查看所有分支:

[html]  view plain copy
  1. git  branch -a  
如下图:


check out:

[html]  view plain copy
  1. $git checkout remotes/origin/android-goldfish-2.6.29  


此时你会看到goldfish目录下会出现很多文件:

[html]  view plain copy
  1. $ls  

 这个时候goldfish源码就已经下下来了,接下来的事情就是编译了.


第二步:编译goldfish

导出交叉编译工具目录到$PATH环境变量中去.

[html]  view plain copy
  1. export PATH=$PATH:~/WORKING_DIRECTORY/prebuilt/linux-x86/toolchain/arm-eabi-4.4.3/bin  

我们将使用上述这个目录下的交叉编译器 arm-eabi-gcc

然后在glodfish目录下用gedit打开Makefile文件,找到这两行文字:

 # ARCH ?= (SUBARCH)

 # CROSS_COMPILE ?=
修改为:
ARCH ?= arm
CROSS_COMPILE     ?= arm-eabi-
[html]  view plain copy
  1. $gedit Makefile  

注意:ARTH ?=arm,的arm后边不要有空格,不然就会出现如下类似错误:
Make:...../kernel/goldfish/arch/arm: Is a directory.  Stop.
害我白白浪费了几个小时.


关闭gedit,接下来就开始make了,执行如下指令:
[html]  view plain copy
  1. $ make goldfish_armv7_defconfig  
  2. $ make  
注:用 $make goldfish_defconfig 这样配置也可以编译通过,模拟器也可以启动,但是Android的开机画机就显示不了,$adb shell也死活连不上,原因就是这个goldfish_defconfig这个配置文件问题.

提示:
$make goldfish_armv7_defconfig指令的意思是将目录WORKING_DIRECTORY/kernel/goldfish/arch/arm/configs/下的goldfish_armv7_defconfig文件内的Kconfig配置内容复制到WORKING_DIRECTORY/kernel/goldfish/目录下的.config文件中,.config文件是一个隐藏目录,保存着各个目录下Kconfig文件的配置.
最终结果如下图所示:


这样就表示编译成功了.

[html]  view plain copy
  1. $ ls arch/arm/boot/  
可以看到zImage文件.


第三步:在模拟器中启动编译好的内核
[html]  view plain copy
  1. $ export PATH=$PATH:~/WORKING_DIRECTORY/out/host/linux-x86/bin  
  2. $ export ANDROID_PRODUCT_OUT=~/WORKING_DIRECTORY/out/target/product/generic  
  3. $ emulator -kernel ~/WORKING_DIRECTORY/kernel/goldfish/arch/arm/boot/zImage &   
模拟器启动界面:



进入模拟器从设置里看版本信息:

从上图可以看出当前Android版本是4.0.1,内核版本是2.6.29,说明成功了.

同样也可以通过adb shell来查看内核版本信息,如下图:

[html]  view plain copy
  1. $adb shell  
  2. #cd proc  
  3. #cat version  


完!

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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