u-boot常用命令

我的nand flash 分区情况:
dev:    大小    偏移量   erasesize  name
mtd0: 00100000  00000000  00004000  "Boot Agent"
mtd1: 00300000  00100000  00004000  "OS Kernel"
mtd2: 02800000  00400000  00004000  "File System"
mtd3: 01400000  02c00000  00004000  "Application"
启动方式:
1. 从nand flash 读取内核
   # setenv bootcmd nand read 30008000 100000 300000 \; go 30008000
   # saveenv
2. 从网络下载内核
   # setenv bootcmd tftp 30008000 zImage-2.6.22\; go 30008000
   # savenv
3. 使用cramfs作为根文件系统(只读),烧写在mtd2分区中
   # setenv bootargs root=1f02 init=/linuxrc console=ttySAC0,115200 devfs=mount display=sam240
   # saveenv
4. 使用mtd3分区烧写的jffs2作为根文件系统(可读写)
   # setenv bootargs root=1f03 rootfstype=jffs2 init=/linuxrc rw console=ttySAC0,115200 devfs=mount display=sam240
   # saveenv
5. 使用nfs作为根文件系统
   # setenv bootargs root=nfs nfsroot=192.168.1.140:/source/rootfs ip=192.168.1.145 console=ttySAC0,115200 init=/linuxrc devfs=mount display=sam240
   # saveenv

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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