Linux-3.4-sunxi 项目启动与配置教程
2025-04-30 11:20:39作者:段琳惟
1. 项目目录结构及介绍
Linux-3.4-sunxi 项目是基于 Allwinner(全志科技)芯片的 Linux 内核源码,该项目目录结构如下:
arch:存放与处理器架构相关的代码,如 ARM、MIPS 等。block:包含与块设备相关的代码。crypto:加密和解密相关的模块代码。drivers:设备驱动程序,包括硬件设备的驱动。firmware:固件相关的代码,通常是为特定硬件编写的。fs:文件系统相关的代码,如 ext4、nfs 等。include:包含内核头文件,这些头文件定义了内核接口和结构。init:内核初始化代码,包括启动时运行的函数。ipc:进程间通信相关的代码。kernel:核心代码,包括调度器、内存管理等。lib:通用库函数代码。mm:内存管理相关的代码。net:网络相关的代码。samples:示例代码,展示如何使用内核API。scripts:脚本文件,用于配置和编译内核。security:安全相关的代码,如 SELinux。sound:音频相关的驱动和核心代码。sysctl:系统控制相关的代码。tools:辅助工具,如内核模块编译工具。usr:包含用户空间代码,如 initramfs 文件系统。
这些目录包含了构建内核所需的所有源代码和配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 arch/arm/kernel/head.S 和 init/main.c。
-
arch/arm/kernel/head.S:这是内核的入口点文件,包含了 CPU 启动时的初始汇编代码,它设置了 CPU 的初始状态,并最终调用 C 语言编写的start_kernel函数。 -
init/main.c:该文件定义了start_kernel函数,它是内核初始化的起点。这个函数会调用一系列初始化函数,如time_init、mem_init、vfs_init、signal_init等,最终启动调度器,使系统开始运行。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于根目录下,名为 .config。这个文件是编译内核时使用的配置文件,它定义了内核的功能特性。
.config:这个文件包含了内核编译时的大量配置选项,如是否启用特定功能、使用哪种文件系统、是否支持特定硬件等。这些选项可以通过运行make menuconfig、make oldconfig或其他相关的配置脚本进行修改。
在编译内核之前,可以通过以下命令来生成或修改配置文件:
make menuconfig # 进入图形界面配置
make oldconfig # 根据已有的配置进行更新
make defconfig # 使用默认配置
了解和修改配置文件是定制内核功能的重要步骤。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218