如何

Roosevelty 2017-06-19 07:31:00
小白求教。
系统是openwrt的,开发用到了netlink,但是openwrt中并没有netlink库。由于开发的是监测工具,不能把libnl安装在设备上,除非我的c代码中能直接包含进这部分代码。所以就想能不能将源代码编译进库什么的。搜到了libnl的源代码,但是源码包中有各种目录和各种文件(如下图)。从前只知道.c,.h那种文件如何编译成so,但不知道这种如何处理。
不知道编译进库这个方法是否可行,如果可行,该如何操作。是否需要大量修改其源码。。。
或者有没有什么其他的办法,能在不把库安装在设备的前提下,但能利用这个库
新手小白,一无所知,求大牛赐教。

...全文
154 2 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
trytry1992 2017-06-20
  • 打赏
  • 举报
回复
都会编译成.so,那还不会编译成.a,然后链进去不就完了
赵4老师 2017-06-20
  • 打赏
  • 举报
回复
百度、必应、谷歌搜相关关键字。
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

684

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
智能路由器通常具有独立的操作系统,包括OpenWRT、eCos、VxWorks等,可以由用户自行安装各种应用,实现网络和设备的智能化管理。
linuxpython 技术论坛(原bbs)
社区管理员
  • 智能路由器社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧