Bsquask SDK:为Raspberry Pi量身定制的轻量级Linux开发环境
2024-09-18 06:58:45作者:殷蕙予
项目介绍
Bsquask SDK(即RaspberryPi-Buildroot)是一个专为Raspberry Pi设计的轻量级Linux开发环境。该项目的目标是为Raspberry Pi提供一个轻量级的SDK和根文件系统,充分利用硬件资源,生成一个名为Bsquask的小型Linux发行版。Bsquask SDK不仅提供了GCC 4.6.3工具链,用于构建支持硬浮点ABI的armv6二进制文件,还包含了引导加载程序、内核镜像、根文件系统以及开发用的sysroot。
项目技术分析
Bsquask SDK基于BuildRoot 2013.02构建,BuildRoot是一个用于生成嵌入式Linux系统的工具。通过BuildRoot,Bsquask SDK能够自动化地构建和配置一个完整的Linux系统,包括内核、工具链、根文件系统等。Bsquask SDK特别针对Raspberry Pi进行了优化,确保生成的系统既轻量又高效。
主要技术组件
- GCC 4.6.3工具链:支持armv6架构,并采用硬浮点ABI,确保高性能计算。
- BuildRoot:自动化构建Linux系统,简化开发流程。
- Sysroot:包含开发所需的库和头文件,方便开发者进行交叉编译。
项目及技术应用场景
Bsquask SDK适用于以下场景:
- 嵌入式系统开发:为Raspberry Pi开发者提供一个轻量级的开发环境,适用于资源受限的嵌入式系统。
- 物联网设备:适用于需要高效能和低功耗的物联网设备开发。
- 教育与研究:为学生和研究人员提供一个易于上手的Linux开发环境,帮助他们快速掌握嵌入式系统开发。
项目特点
- 轻量级:生成的Linux发行版体积小,占用资源少,适合资源受限的设备。
- 高效能:采用硬浮点ABI,确保在Raspberry Pi上的高性能计算。
- 易用性:提供详细的构建指南和环境变量设置,简化开发流程。
- 灵活性:支持多种构建工具(如Qt 5、automake、cmake),满足不同开发需求。
如何开始
获取并构建Bsquask SDK
-
克隆项目到本地:
cd ~/Code/ git clone git://github.com/nezticle/RaspberryPi-BuildRoot.git BuildRoot -
创建SDK构建目录:
export BSQUASK_DIR=/opt/bsquask mkdir -p $BSQUASK_DIR -
生成Makefile并开始构建:
cd BuildRoot make raspberrypi_defconfig O=$BSQUASK_DIR cd $BSQUASK_DIR make
在Raspberry Pi上使用生成的镜像
-
准备SD卡并设置分区:
- 75MB的fat32分区
- 500MB或更大的ext4分区
-
挂载分区并安装根文件系统:
cd $BSQUASK_DIR/images tar -zxvf boot.tar.gz -C /media/BOOT sudo tar -zxvf rootfs.tar.gz -C /media/rootfs -
将SD卡插入Raspberry Pi并启动,使用默认的root用户登录。
使用SDK进行开发
设置环境变量:
export BSQUASK_HOST_DIR=$BSQUASK_DIR/host
export BSQUASK_STAGING_DIR=$BSQUASK_DIR/staging
export BSQUASK_TARGET_DIR=$BSQUASK_DIR/target
export PATH=$BSQUASK_HOST_DIR/usr/bin:$PATH
构建Qt 5应用
$BSQUASK_HOST_DIR/usr/bin/qmake yourproject.pro
make
构建automake项目
./autogen.sh --host arm-raspberrypi-linux-gnueabi --prefix=$BSQUASK_STAGING_DIR/usr
make
构建cmake项目
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$BSQUASK_HOST_DIR/usr/share/buildroot/toolchainfile.cmake
make
Bsquask SDK为Raspberry Pi开发者提供了一个高效、轻量且易于使用的开发环境,无论是嵌入式系统开发、物联网设备还是教育研究,都能从中受益。立即尝试Bsquask SDK,开启你的Raspberry Pi开发之旅!
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
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
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
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