树莓派内核源安装器(rpi-source)使用教程
2025-04-21 09:11:27作者:管翌锬
1. 项目介绍
rpi-source 是一个用于安装树莓派内核源代码的脚本,它可以帮助用户获取构建内核模块所需的源代码。这个项目是为了方便开发者在树莓派上构建和加载自定义内核模块而设计的。
2. 项目快速启动
安装步骤
-
使用
wget命令下载rpi-source脚本:sudo wget https://raw.githubusercontent.com/RPi-Distro/rpi-source/master/rpi-source -O /usr/local/bin/rpi-source -
赋予脚本执行权限:
sudo chmod +x /usr/local/bin/rpi-source -
运行
rpi-source脚本:/usr/local/bin/rpi-source -q --tag-update
构建和加载内核模块
-
创建一个简单的内核模块(例如,Hello World 模块):
mkdir hello && cd hello -
创建
Makefile文件:obj-m := hello.o -
创建
hello.c文件:#include <linux/module.h> #include <linux/kernel.h> int hello_init(void) { pr_alert("Hello World :)\n"); return 0; } void hello_exit(void) { pr_alert("Goodbye World!\n"); } module_init(hello_init); module_exit(hello_exit); -
构建模块:
make -C /lib/modules/$(uname -r)/build M=$(pwd) modules -
加载模块:
sudo insmod hello.ko -
查看模块加载信息:
dmesg | tail -1 -
卸载模块:
sudo rmmod hello
3. 应用案例和最佳实践
案例一:使用 spi-config 配置 SPI 设备
-
克隆
spi-config仓库:git clone https://github.com/msperl/spi-config -
进入
spi-config目录并构建:cd spi-config make -
安装
spi-config:sudo make install
案例二:构建和加载 ENC28J60 SPI 网络驱动
-
在内核配置中启用 ENC28J60 支持:
make menuconfig确保 "Device Drivers" -> "Network device support" -> "Microchip devices" -> "ENC28J60 support" 被设置为模块。
-
更新内核配置并构建模块:
make prepare make SUBDIRS=drivers/net/ethernet/microchip modules -
安装并加载模块:
sudo make SUBDIRS=drivers/net/ethernet/microchip modules_install sudo modprobe enc28j60
4. 典型生态项目
spi-config:用于不重新编译内核的情况下配置 SPI 设备。ENC28J60:用于在树莓派上实现 SPI 网络驱动。mcp2515a:用于构建和加载基于 MCP251x 芯片的 SPI CAN 控制器模块。
以上是 rpi-source 的基本使用教程,开发者可以根据具体需求进行相应的调整和扩展。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
684
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
882
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++
1.08 K
1.1 K
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
439
用户可使用该项目在 OpenHarmony 平台开发应用,支持通过 IDE 或终端用 Flutter Tools 指令编译构建,基于 Flutter 3.27.4 版本,新增 impeller-vulkan 渲染模式,兼容多种开发指令与环境配置。
Dart
1.01 K
261
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
998
609