SmartisanOS Kernel Source 使用教程
1、项目介绍
SmartisanOS Kernel Source 是基于 Linux 内核的一个定制版本,专为 Smartisan 系列智能手机设计。该项目包含了从底层驱动到上层接口的所有关键组件,让开发者可以直接接触到系统的“心脏”,进行个性化的调整和改进。通过这个开源项目,开发者可以深入研究、定制和优化系统性能,为 Smartisan 系列手机提供更好的用户体验。
2、项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要从 GitHub 上克隆 SmartisanOS Kernel Source 项目到本地:
git clone https://github.com/SmartisanTech/SmartisanOS_Kernel_Source.git
2.2 安装依赖
在编译内核之前,确保你已经安装了所有必要的依赖工具。你可以通过以下命令安装这些依赖:
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libncurses-dev bison flex libssl-dev
2.3 配置内核
进入项目目录并配置内核:
cd SmartisanOS_Kernel_Source
make menuconfig
在 menuconfig 界面中,你可以根据自己的需求选择或取消选择内核功能。
2.4 编译内核
配置完成后,开始编译内核:
make -j$(nproc)
-j$(nproc) 选项会根据你的 CPU 核心数来并行编译,加快编译速度。
2.5 安装内核
编译完成后,安装内核模块:
sudo make modules_install
sudo make install
最后,更新 GRUB 以确保新内核被加载:
sudo update-grub
3、应用案例和最佳实践
3.1 性能优化
通过修改内核参数,开发者可以针对特定任务(如游戏、多任务处理)优化系统的响应速度和电池寿命。例如,可以通过调整调度器参数来提高特定应用的优先级。
3.2 新功能集成
如果你想在 SmartisanOS 上添加新的硬件支持或软件特性,可以直接在内核源码中进行实现。例如,添加对新型传感器或外设的支持。
3.3 故障排查
对于遇到的系统级问题,查看内核源码可以帮助定位并修复问题。通过分析内核日志和源码,开发者可以快速找到问题的根源并进行修复。
4、典型生态项目
4.1 SmartisanOS SDK
SmartisanOS SDK 提供了丰富的 API,开发者可以利用这些 API 开发定制的应用程序,与 SmartisanOS 深度集成。
4.2 Wrench
Wrench 是一个脚本化的桌面工具,用于控制你的 Android 设备。它可以帮助开发者自动化测试和调试过程,提高开发效率。
4.3 SmartisanOS_ffmpeg
SmartisanOS_ffmpeg 是 Smartisan 开源的 ffmpeg 代码库,用于处理多媒体文件。开发者可以利用这个库来增强 SmartisanOS 的多媒体功能。
通过这些生态项目,开发者可以更好地理解和利用 SmartisanOS Kernel Source,为 Smartisan 系列手机提供更强大的功能和更好的用户体验。
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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