目录一、bootloader、kernel、rootfs联系二、内核移植1.内核源码获取2.内核配置与编译🍍基础配置与编译🍍TF卡分区🍍内核烧录三、参考内容一、bootloader、kernel、rootfs联系kernel可以理解为一个庞大的裸机程序,和uboot以及其他比如点灯类似的裸机程序没有本质区别,只是kernel分为用户态和内核态,内存和设备操作与裸机程序不同。kernel是最底层,负责各种外设硬件的驱动,kernel类似于黑盒子,从外面只能看到接口,无法看到具体功能是如何实现的,内核初始化提供的接口后,将控制权通过init程序交给根文件系统。详见:一文讲解Linux内核中根文件系
五、EC20、BC20等模组指令和问题5.1EC205.1.1注册网络失败。5.1.2TCP连接指令流程:5.2BC205.2.1上电指令流程5.3EC21-KL5.3.1休眠异常5.3.2模组软件升级5.4EC200N-CN和EC200S-EU5.4.1设置模组休眠5.4.2ping谷歌5.4.3手动切换运营商5.4.3.1运营商代码-IMSI和QSPN5.4.3.2为什么要切换运营商5.4.4抓取TCP的log5.1EC20和5.2BC20是最开始接触4G模组的使用记录,参考意义不是很大。后来新工作转做Iot,开始慢慢扩充这篇笔记。5.1EC205.1.1注册网络失败。如下图所示:将APN
前言本文隶属于专栏《大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系WHATApacheAtlas是一个开源的元数据管理和数据治理工具,使数据团队能够从多个数据源摄取、发现、编目、分类和管理数据资产。大数据的现代数据治理超越了基于角色的访问控制和基于属性的访问控制,Atlas充分利用了额外的元数据来定义和传播新类型的分类。Atlas的核心是为敏捷地轻松建模新的业务流程和数据资产。ApacheAtlas目前支持从以下来源摄取元数据:HiveHBaseStormKafkaSqoopApacheAtlas使企业能够
我在一个显示大量照片(50-200)的应用程序中使用UICollectionView并且我在让它变得活泼时遇到了问题(例如像照片应用程序一样活泼).我有一个自定义UICollectionViewCell和一个UIImageView作为它的subview。我使用UIImage.imageWithContentsOfFile:从文件系统加载图像到单元格内的UIImageViews。我现在已经尝试了很多方法,但它们不是有问题就是有性能问题。注意:我正在使用RubyMotion,因此我将以Ruby风格编写所有代码片段。首先,这是我自定义的UICollectionViewCell类以供引用...
我在一个显示大量照片(50-200)的应用程序中使用UICollectionView并且我在让它变得活泼时遇到了问题(例如像照片应用程序一样活泼).我有一个自定义UICollectionViewCell和一个UIImageView作为它的subview。我使用UIImage.imageWithContentsOfFile:从文件系统加载图像到单元格内的UIImageViews。我现在已经尝试了很多方法,但它们不是有问题就是有性能问题。注意:我正在使用RubyMotion,因此我将以Ruby风格编写所有代码片段。首先,这是我自定义的UICollectionViewCell类以供引用...
当一个项目只有@2x图像,因为它只针对视网膜显示设备时,atlasSpriteKitatlas将RGBA8888_COMPRESSED设置的比例错误用于PVR纹理。RGBA8888_PNG(默认)有时工作正常。在切换到atlas之前,我将所有@2x图像放在一个组中并加载它们:sprite=[SKSpriteNodespriteNodeWithImageNamed:@"theImage.png"];没问题。尺寸正确。现在有了atlas和RGBA8888_COMPRESSED,我得到了SKTexture并且图像太大了。完全相同的节点和配置。仅使用atlas中的SKTexture。为什么会这
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在使用selenium做IE自动化操作时发现定位点击按钮无效,后来发现,人工点击按钮时,请求状态码为200,自动化点击时状态码为400,请问大家有什么方法可以尝试解决这个问题吗?对方可能使用了某些反爬虫处理,我也在网上查阅了一些资料,下图方法尝试无效selenium自动化操作时:状态码400人工点击按钮时:状态码200
文章目录前期准备1.以df的列名创建一个DataFrame2.打印所有换手率为非数字的行3.删除所有换手率为非数字的行4.重置df的行号5.绘制‘还手’密度曲线6.计算后一天和前一天收盘价的差值7.计算后一天与前一天收盘价的变化率8.设置时间索引9.使用时间索引,分别按年份,月份取值10.以5个数据作为数据滑动窗口在这5个数据上取均值(收盘价)本章使用还是金融数据集,不仅回顾的旧的知识点,还拓展了一些新的内容,主要的难点在于重置索引reset_index(),计算一列的差分diff(),时间索引的操作,滑动窗口的使用rolling()前期准备importpandasaspdimportnump