华硕服务器删除系统程序,ghost镜像中捆绑的程序怎么强制删除并修改?

本文介绍如何使用GHOST镜像浏览器去除系统安装镜像中不必要的捆绑程序,通过查找并删除指定文件,最后重新编译镜像,实现个性化系统安装。

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今天为大家分享利用一个简单方法就可删除并修改ghost镜像中捆绑的程序,遇到同样问题却不知道该如何解决的朋友可以参考本文,希望能对大家有所帮助!

方法/步骤

1、我们下载了一些GHOST镜像文件,用来安装系统。可是里面会捆绑了很多我们自己不需要也用不着的程序。比如默认安装的某数字卫士,还有它的浏览器等等吧,现在我来教大家去掉,还给我们一个整洁的系统。

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2、我们要修改GHOST镜像就需要用到,GHOST镜像浏览器文件可以在百度下载。32位系统就用32位的GHOST镜像浏览器,64位系统的就用64位的GHOST镜像浏览器不要弄错了。

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3、我们打开GHOST镜像浏览器,然后打开需要修改的GHOST镜像如果图正在加载中…………。然后我们打开这个GHOST镜像文件进进入桌面看看都有什么是捆绑在系统里面的,我们就拿这个红圈里的某数字浏览器来做演示删除它吧。

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4、我们点左面菜单中的放大镜,然后输入要删除的文件名称,回车进行查找当找到这个文件的时候我们就把它删除一定要整个文件夹都删除了。

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5、然后我们反复的查找几次直到咱们这个镜像文件中不在包含这个文件或文件夹,直到彻底删除完了为止,其他捆绑的软件也可以这样去掉的。

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6、然后我们到最后一步奏了,因为这样删除完了镜像文件是不可用的。我们要把它编译一下才行。大家按着下面的操作进行编译,点左上角的文件然后在弹出菜单里选择编译。

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7、在弹出窗口选择新的镜像保存的位置,还有给新镜像起一个名子吧。在弹出框里点是,然后我们就等着十分钟之后编译好了,拿去装系统试试吧。

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这个方法可以试用在很多镜像文件捆绑的删除。只要查找的时候多输入几个名子就行了,比如某浏览器某卫士等等。一定要编译了之后在用来安装系统哦。如果不编译我们在GHOST的时候就会出错了。

下面是我用手机拍的,我们来测试一下刚才修改过的GHOST镜像文件吧,看一切正常,GHOST的过程中也没有出错正常进入系统了亲们赶快来试试吧。

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以上就是ghost镜像中捆绑的程序怎么强制删除并修改方法介绍,大家看明白了吗?希望这篇教程是向脚本之家的朋友可以参考本文!

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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