大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于怎样学习linux的uboot的问题,于是小编就整理了5个相关介绍怎样学习Linux的uboot的解答,让我们一起看看吧。
- 如何用CodeWarrior和USB-TAB在线调试VxWorks的Bootrom?
- uboot和kernel 哪个阶段可以加logo?
- linux下怎么烧写裸机程序?
- uboot的logo作用?
- 想学人工智能需要哪些基础呢?
如何用CodeWarrior和U***-TAB在线调试VxWorks的Bootrom?
它里面有个帮助,好像是讲linux调试还是什么,有讲如何调试uboot.其实比较简单,用codewarrior打开elf格式的bootrom(就是无后辍的那个,用二进制工具打开,最开始是elf字样),然后就会提示使用什么调试,选u***-tap,然后按提示操作即可.
uboot和kernel 哪个阶段可以加logo?
在Linux系统中,uBoot和kernel是两个不同的组件。uBoot是开机的引导程序,负责启动操作系统内核。而kernel是操作系统的核心部分,负责管理系统***和提供服务。
一般来说,加logo的操作是在uBoot阶段进行的。uBoot支持在启动过程中显示自定义的LOGO图片,可以在uBoot的配置文件中指定LOGO的位置和格式。当系统启动时,uBoot会加载并显示LOGO图片。
而kernel阶段通常不会直接显示LOGO图片,因为在阶段操作系统内核已经接管了显示设备并且开始了系统初始化工作。此时,可以通过用户空间程序、桌面环境或应用程序来显示LOGO图片。
linux下怎么烧写裸机程序?
用linux不能烧uboot的哦,只能用烧录工具J-link或者Jtag烧录器来烧,或者原先已经有uboot的,用uboot自己烧自己。
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uboot的logo作用?
U-Boot,全称 Universal Boot Loader,是遵循GPL条款的开放源码项目。U-Boot的作用是系统引导。U-Boot从FADSROM、8xxROM、PPCBOOT逐步发展演化而来。其源码目录、编译形式与Linux内核很相似,事实上,不少U-Boot源码就是根据相应的Linux内核源程序进行简化而形成的,尤其是一些设备的驱动程序,这从U-Boot源码的注释中能体现这一点。
想学人工智能需要哪些基础呢?
学人工智能需要哪些基础?
最近两年人工智能大火,很多企业和人才考虑转型人工智能,那么学人工智能需要哪些基础呢?
人工智能是当下很火的显学,英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一,其他两个技术是基因工程和纳米科学,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它的目的是了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是研究使机来模拟人的某些[_a***_]过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石,其背后都有人工智能的影子。
学习人工智能,主要掌握:概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学,同时也要学习高等数学微积分、线性代数,另外编程工具,例如:matlab,spss,c++或Java也必不可少。
实际说不好听的,任何人都是为了收入更高,职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树,最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱,那么怎么赚钱,无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么?答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手,什么项目直接找到对应的人工智能案例,迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建,遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络,人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络,如果这个神经元距离你学习的目的太远,迟迟得不到正向的激励,那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标,就是用40行左右的大量案例和实验,来高速迭代学习人工智能的案例,另外只有大量的案例练习和实践,才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的:机器学习,深度学习,神经元算法。傅里叶变换,小波算法,时间序列,甚至初级的高等代数,概率论等。计算机语言方面的:因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍,所以csh,bsh要会,那么标准c,C++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。
学完软件肯定你觉得这是不是基础呢?错了,硬件你应该了解编译原理,和操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,你对硬件不熟悉,怎么能在有限的***下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域,也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么?答案是否定的。
我们应该用案例切入,用最好的方法来实现应用,再回头优化当中不断实现基础的完善和提高。
到此,以上就是小编对于怎样学习linux的uboot的问题就介绍到这了,希望介绍关于怎样学习linux的uboot的5点解答对大家有用。