版本!!!,版本!!!

方丈的寺院
优质创作者: Java技术领域
领域专家: 数据库技术领域
2012-11-07 08:14:05
之前也做过一个基于ARM+LINUX开发,但是因为是参加比赛负责的一个小部分,所以好多问题都没仔细思考。现在几个月后,重新来系统的学习时,第一步,就有点懵了。
问题主要有这些:
(1)我在虚拟机下安装的fedora14操作系统,linux内核版本是2.6.35.6-45.fc14.i686。我之前用来开发过s3c6410(arm11)现在用来开发arm7可以吗?操作系统平台和内核版本是什么样的一个关系?这个版本与移植到arm上的版本必须要一致吗?

(2)arm-linux-gcc编译器版本要求一定要和linux内核配套吧?

(3)我在之前编写的驱动模块的mkfile发现,程序指向的是我之前那块板子买来的配套内核子上的6410/SRC/kernel/linux-2.6.21_magic。我想此处的内核版本应该必须和移植到ARM上的linux系统内核要一致。不知看法可对

(4)我现在的想法是将linux-2.6.30的内核拷贝到我的linux系统下,然后进行编译,不知道可不可以

有没有人能够帮忙回答下上述问题/
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Panda_熊猫 2012-11-08
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1)现在用来开发arm7可以吗? 答:可以。 操作系统平台和内核版本是什么样的一个关系? 答:无关系。 这个版本与移植到arm上的版本必须要一致吗? 不是。 你要做的是从kernel.org下载一个你想移植的内核源码,然后在你的虚拟机平台配置好,进行编译。 2)arm-linux-gcc编译器版本要求一定要和linux内核配套吧? 答: 要和板子配套,不是Linux内核 3)我想此处的内核版本应该必须和移植到ARM上的linux系统内核要一致。不知看法可对 答: 很对。 4)我现在的想法是将linux-2.6.30的内核拷贝到我的linux系统下,然后进行编译,不知道可不可以 答:对
nadleeh 2012-11-08
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第一条,lz对arm一些名词不太清楚,s3c6410是基于arm11的核心,你的arm7我猜应该是ARMv7,这是指令版本.操作系统只提供5大功能,起着中间层的作用,对下管理硬件资源,对上相应各种app和driver的请求,你所能用的操作系统只是玩架在内核上的app而已.你如果要在6410上进行开发板的驱动开发,那么开发板用那个版本的内核,你构建内核树就得用哪个版本,这个很严格.和文件系统没什么关系. 第二条,编译器可以用最新的,但是可能有问题,最好也是版本匹配.新一点点没太大关系,旧的理论不行. 第三条,你说的对,原因请见我的第一条. 第四条,可以,arm性能相对pc本来就弱,试问pc都要编上小时的玩意儿,arm得编多久?这就是交叉编译的必要性,再说gcc是x86的软件,arm如何运行.因为你编的内核是要给arm用的,所以编译之前得把其他芯片的相关文件删除(在kernel源代码下的arch里面,把非arm的删除再编译). 第5条,光有内核没有文件系统你是看不到什么的,得找个文件系统,可以用busybox自己弄,也可译下别人现成的.
方丈的寺院 2012-11-08
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刚刚看了下这个板块的帖子,发现技术贴回复的都好像很少,是不是做这块的人挺少的啊
方丈的寺院 2012-11-08
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有没有路过的大神指点一二啊
随着元宇宙概念兴起与虚拟数字人技术快速发展,虚拟主播、在线教育虚拟助教、元宇宙社交等应用场景对实时动作表情驱动系统提出更高需求。当前主流动作捕捉方案多依赖专业光学动捕设备或深度相机,设备成本高昂、部署复杂,难以在普通用户场景普及。本研究设计并实现一套基于普通单目摄像头的虚拟数字人实时动作表情驱动系统,旨在降低数字人内容生产门槛。系统采用Unity作为主开发引擎,结合Blender进行数字人模型构建与BlendShape表情系统制作,使用MediaPipe框架实现人脸关键点检测与人体姿态估计,通过C#脚本完成实时数据处理与渲染控制。系统包含五个关键模块:人脸关键点检测(MediaPipe Face Mesh提取468个关键点)、人体姿态估计(MediaPipe Pose识别33个骨骼关键点)、表情迁移映射、动作平滑优化(卡尔曼滤波与贝塞尔曲线插值消除抖动)、实时渲染(60fps流畅渲染,支持直播推流与视频录制)。实验结果表明,系统在普通笔记本上可实现60fps实时驱动,人脸关键点检测准确率达98.7%,人体姿态估计平均误差小于5像素,表情迁移相似度达92.3%。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论基础 第3章 系统架构设计 第4章 关键模块设计与实现 第5章 实验与结果分析 第6章 总结与展望 参考文献
内容概要:本文提出了一种基于蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化策略,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多样化负荷场景,构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型;采用拉格朗日松弛法对耦合约束进行解耦,实现分布式求解,在保障用户隐私的同时提升计算效率。文中设计了详细的仿真场景,系统分析了该调度策略对电网负荷特性和用户经济性的影响,验证了所提方法在实际应用中的有效性与可行性。; 适合人群:具备电力系统运行、优化算法理论及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事智能电网与电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的有序充电管理,实现电网“削峰填谷”;②为电力公司制定科学合理的分时电价政策提供量化分析工具;③支撑智能电网中需求侧资源的分布式协同优化调度研究与系统设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现流程,重点掌握蒙特卡洛场景生成机制与拉格朗日松弛迭代求解过程,可通过调整参数设置复现不同工况下的仿真结果,以深化对分散式优化机制与调度效果之间关系的理解。
内容概要:本文研究了基于阶跃响应的V-Tiger自动增益调整PID控制器优化方法,并提供了完整的Matlab代码实现。通过深入分析PID控制的核心性能指标与V-Tiger控制器的动态特性,提出了一种融合阶跃响应特征提取与多目标协同优化的自动整定方案,设计了具备自适应迭代校正能力的优化机制,有效提升了控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中系统阐述了整定原理、算法架构设计及性能验证流程,通过仿真实验充分验证了该方法在复杂工业控制场景下实现高精度参数自整定的可行性与优越性,为智能PID控制提供了可复现、可拓展的技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、电气工程等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于需要高精度PID参数整定的工业控制系统中,如电机驱动、温度控制、电力电子变换器等;②为科研人员提供一种可复现、可扩展的智能PID整定方法,用于提升系统动态性能与鲁棒性;③作为教学案例帮助学生理解PID整定原理与现代优化算法的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐模块运行与调试,重点关注阶跃响应特征提取与增益优化策略的实现逻辑,同时可尝试将其应用于实际控制系统中进行对比验证,以深化对自动整定机制的理解。

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