uboot移植pdf

时间: 2023-11-04 15:51:30 浏览: 42
抱歉,我无法提供特定的PDF文件,因为我无法查看互联网上的内容。但是,您可以通过搜索引擎在各种网站上找到有关U-Boot移植的PDF文件。常见的U-Boot移植文档通常由U-Boot社区或嵌入式开发社区提供。您可以在这些网站上寻找相关的文档: - U-Boot官方网站: https://www.denx.de/wiki/U-Boot - Git仓库: https://github.com/u-boot/u-boot 您还可以通过搜索引擎搜索特定的U-Boot移植教程和指南,以获取更多关于U-Boot移植的信息。希望这些资源能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题

uboot移植详细教程pdf

U-Boot是一种广泛使用的开源引导加载程序,用于在嵌入式系统中启动操作系统。移植U-Boot到特定的硬件平台上需要一定的技术指导。以下是一个简要的U-Boot移植详细教程: 1. 准备工作: - 获取目标硬件平台的技术资料,包括处理器型号、芯片组、存储器配置等相关信息。 - 下载U-Boot源代码,通常可以从U-Boot官方网站或开源软件社区获取。 2. 配置U-Boot源代码: - 进入U-Boot源代码所在目录,执行配置命令,如"make menuconfig"。 - 在配置界面中选择目标硬件平台的相关配置项,包括处理器架构、存储器映射、串口配置等。 3. 修改U-Boot源代码: - 根据目标硬件平台的技术资料,修改U-Boot源代码中与硬件相关的部分,如引导设备、时钟设置、外设控制等。 4. 编译U-Boot: - 执行编译命令,如"make",根据目标平台架构进行交叉编译,生成可执行的U-Boot镜像文件。 5. 烧写U-Boot镜像: - 根据目标硬件平台的烧写工具和流程,将生成的U-Boot镜像烧写到目标设备的启动介质中,如闪存、SD卡等。 6. 测试和调试: - 在目标设备上启动U-Boot,连接串口终端工具,观察启动信息和日志输出,确保U-Boot正常工作。 - 进行各种功能测试,如引导其他操作系统、网络启动等,确保U-Boot在目标硬件平台上能够正常工作。 通过以上步骤,就可以完成U-Boot的移植工作。当然,具体的移植过程还会受到目标硬件平台的特殊性和软件环境的影响,这只是一个大致的教程概述,具体操作过程中还需要根据实际情况进行调整和优化。同时,可以参考U-Boot官方文档、社区论坛和其他技术资料,进一步了解和掌握U-Boot的移植技术。

uboot移植 Linux

对于U-Boot移植Linux的问题,我可以给你一些简要的指导。以下是大致的步骤: 1. 获取U-Boot源代码:从U-Boot官方网站(https://www.denx.de/wiki/U-Boot)下载适用于你的目标板的U-Boot源代码。 2. 配置U-Boot:根据你的目标板的处理器架构和配置要求,进入U-Boot源代码目录,执行`make <board_name>_config`命令进行配置。这将生成对应的配置文件。 3. 编译U-Boot:执行`make`命令来编译U-Boot。这将生成一个可执行的U-Boot二进制文件。 4. 获取Linux内核源代码:从Linux内核官方网站(https://www.kernel.org)下载适用于你的目标板的Linux内核源代码。 5. 配置Linux内核:进入Linux内核源代码目录,执行`make <board_name>_defconfig`命令进行配置。这将生成对应的配置文件。 6. 自定义内核配置(可选):根据你的需求,可以通过执行`make menuconfig`命令来进行更详细的内核配置。 7. 编译Linux内核:执行`make`命令来编译Linux内核。这将生成一个可引导的内核镜像文件。 8. 将U-Boot和Linux内核烧录到目标板:使用烧录工具,将U-Boot二进制文件烧录到目标板的启动设备上。然后,将编译好的Linux内核镜像文件烧录到适当的位置。 9. 配置U-Boot引导参数:在U-Boot中设置适当的引导参数,以便正确启动Linux内核。 10. 启动目标板:重启目标板,并观察控制台输出以确保U-Boot能够成功引导Linux内核。 这些是大致的步骤,具体的细节可能因为目标板的不同而有所变化。在实际移植过程中,你可能还需要进行一些其他的配置和调试。建议参考U-Boot和Linux内核的官方文档以获取更详细的指导。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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