reMarkable Linux 内核项目使用指南
2025-04-19 07:06:08作者:董宙帆
1. 项目介绍
reMarkable Linux 内核项目是一个开源项目,旨在为 reMarkable 1 和 reMarkable 2 设备提供定制的 Linux 内核。该项目的目的是优化设备性能,修复已知问题,并增加新功能。在这个项目中,zero-sugar 代指的是 reMarkable 2,而 zero-gravitas 代指的是 reMarkable 1。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统中已经安装了以下工具和依赖:
- GCC 编译器
- Git
- Make 工具
- Linux 内核头文件
克隆项目
使用 Git 命令克隆仓库:
git clone https://github.com/reMarkable/linux.git
编译内核
进入项目目录,并开始编译过程:
cd linux
make menuconfig
make
编译完成后,您将在目录中找到编译好的内核映像。
安装内核
安装内核到 reMarkable 设备的具体步骤可能会因设备型号和系统版本不同而有所差异。以下是一个通用的安装步骤:
- 将编译好的内核映像传输到 reMarkable 设备。
- 使用设备上的命令行工具或图形界面进行安装。
请注意,安装内核可能需要 root 权限,并且存在风险,请确保您了解相关步骤和后果。
3. 应用案例和最佳实践
定制内核配置
根据您的需求,您可能需要定制内核配置。在编译前运行 make menuconfig 命令,您可以根据提示进行配置。
问题调试
如果您在使用过程中遇到问题,可以查看内核日志以帮助调试。使用 dmesg 命令可以查看内核日志。
性能优化
针对特定应用场景,您可以尝试调整内核参数以优化性能。这通常涉及到调整 CPU 频率、内存管理等设置。
4. 典型生态项目
reMarkable 社区项目
reMarkable 社区中有许多基于本项目或其他相关项目的衍生项目,例如定制的文件系统、用户界面改进等。
开源工具和插件
社区中还提供了许多开源工具和插件,用于增强 reMarkable 设备的功能,例如自动笔记同步工具、设备管理工具等。
通过上述介绍,您应该能够开始使用 reMarkable Linux 内核项目,并根据需要对其进行定制。如果您对项目有任何疑问或建议,欢迎加入 reMarkable 社区进行讨论。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147