BCR项目在LineageOS 21上的安装问题分析与解决方案
2025-07-05 02:17:15作者:蔡怀权
问题背景
在索尼Xperia XZ2 Compact设备上安装LineageOS 21系统后,用户尝试安装BCR(一个自动通话录音应用)时遇到了安装失败的问题。这个问题表现为在恢复模式下通过ADB sideload方式安装时出现签名验证失败和状态1错误。
问题分析
通过详细的技术分析,我们发现问题的根源在于设备分区结构的特殊性。虽然Xperia XZ2 Compact不是传统的A/B分区设备,但它采用了类似A/B分区的命名方式,系统分区被命名为system_a而非传统的system。
在恢复模式下,安装脚本尝试挂载/dev/block/bootdevice/by-name/system时失败,因为实际存在的分区路径是/dev/block/bootdevice/by-name/system_a。这种特殊的命名方式导致安装程序无法正确识别和挂载系统分区。
解决方案
针对这个问题,BCR项目开发者进行了以下修复:
- 修改了安装脚本,使其能够识别和处理这种特殊的单槽A/B分区命名方式
- 增加了对
system_a和system_b分区的检测逻辑 - 确保在没有找到传统
system分区时,能够正确回退到检查A/B风格的分区
修复后的版本(BCR-1.66.r7.ga19a8d2)成功解决了安装问题。
安装过程中的其他注意事项
- ADB授权问题:在LineageOS恢复模式下,需要进入"高级选项"手动启用ADB功能才能执行adb pull等操作
- pm命令使用:安装APK时需要在正常启动的Android系统中执行,而非恢复模式
- 分区检查:可以通过
ls /dev/block/bootdevice/by-name/命令查看设备实际的分区命名方式
技术要点总结
- 现代Android设备的分区命名可能存在多种变体,开发兼容性安装脚本时需要考虑到这些特殊情况
- LineageOS恢复模式与原生Android恢复模式在某些功能实现上存在差异
- 对于特殊分区结构的设备,安装程序需要具备更灵活的分区检测和挂载逻辑
这个案例展示了在Android生态系统中处理设备兼容性问题的重要性,也为类似问题的解决提供了参考思路。开发者通过分析具体错误日志和了解设备特性,能够快速定位并解决这类安装兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
369
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
183
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
254
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
617
暂无简介
Dart
613
138
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++
644
255