bb.org-overlays 的安装和配置教程
2025-04-30 11:03:37作者:伍希望
1. 项目基础介绍和主要编程语言
bb.org-overlays 是一个针对 BeagleBone 开发板的开源项目,它提供了用于扩展 cape 和其他硬件的设备树 overlays。这些 overlays 能够让开发者轻松地添加或修改 BeagleBone 的硬件特性,比如 I2C、SPI、UART 和 GPIO 设备。该项目主要是使用 C 语言进行开发的,同时也涉及一些 Shell 脚本和 Makefile 用于构建和配置。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目使用的关键技术包括:
- 设备树(Device Tree):用于描述硬件设备和它们的属性,让操作系统知道如何配置硬件。
- Makefile:一个特殊的文件,用来描述构建过程,告诉编译器如何编译源码。
- u-boot:用于引导加载 Linux 内核的引导程序,本项目中的某些 overlays 可能需要与 u-boot 交互。
- Kernel overlays:Linux 内核模块,用于在运行时添加或修改硬件设备的功能。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 bb.org-overlays 之前,您需要确保:
- 您已经安装了 Git,用于克隆和更新项目。
- 您有一台安装了 Linux 操作系统的计算机,或者是能够运行 Linux 环境的虚拟机。
- 您熟悉基本的命令行操作。
安装步骤
-
克隆项目仓库:
打开终端,运行以下命令:
git clone https://github.com/beagleboard/bb.org-overlays.git这将会在当前目录下创建一个名为
bb.org-overlays的文件夹,其中包含了项目的所有文件。 -
进入项目目录:
cd bb.org-overlays -
检查 Makefile 是否适用于您的系统:
打开 Makefile 文件,查看是否有任何系统特定的配置需要修改。
-
编译 overlays:
在项目目录中,运行以下命令来编译 overlays:
make -
安装 overlays:
编译完成后,运行以下命令来安装 overlays 到您的系统:
make install注意:根据您的系统配置,您可能需要使用
sudo来执行安装命令。 -
加载 overlays:
要使用特定的 overlay,您需要加载相应的内核模块。例如,要加载
bbCAPE-00A0,运行:sudo modprobe bbCAPE-00A0如果您需要加载多个 overlays,请确保它们之间的依赖关系得到满足。
-
验证安装:
检查
/sys/class或/dev目录下是否出现了您预期的设备节点,以验证 overlays 是否成功加载。
以上就是 bb.org-overlays 的详细安装和配置指南。按照上述步骤操作后,您应该能够在 BeagleBone 开发板上使用新的硬件功能了。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322