C6490的OTA升级中, 如何升级splash分区?

超级给力活动小助手 2024-06-20 18:46:36

C6490的OTA升级中, 如何升级splash分区?

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weixin_38498942 2024-06-21
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文档中并没有提到 splash分区的修改 高通不支持OTA升级splash

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因为splash不是在AB分区里面的,所以OTA不会升级splash。
因此我们需要修改这个升级的方案:
修改方案:
1、不再使用splash A/B分区的方式,而是使用一个splash分区,升级的时候直接升级splash分区即可,开机过程中加载图片也直接从splash分区加载;
2、将splash分区要升级的镜像打包放进系统对应目录/vendor/firmware/
3、定制postinstall的方式升级,在download完成vendor分区的时候,升级splash分区;
4、解决postinstall的selinux问题

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制的应用。书提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书提出的理论和技术。

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