Linux-RT-RPI 项目启动与配置教程
2025-04-30 20:16:27作者:齐冠琰
1. 项目目录结构及介绍
Linux-RT-RPI 项目是一个针对 Raspberry Pi 硬件平台的实时操作系统(RTOS)的启动与配置项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
linux-rt-rpi/
├── arch # 包含与处理器架构相关的代码
├── blockers # 实时补丁和模块
├── boot # 引导加载器和相关文件
├── certs # 证书文件
├── config # 配置文件
├── core # 内核核心代码
├── Documentation # 文档目录
├── drivers # 设备驱动程序
├── firmware # 固件文件
├── fs # 文件系统相关代码
├── include # 包含系统头文件
├── init # 系统初始化代码
├── ipc # 通信机制代码
├── kernel # 内核代码
├── lib # 库代码
├── mm # 内存管理代码
├── net # 网络相关代码
├── samples # 示例代码
├── scripts # 脚本文件
├── security # 安全相关代码
├── tools # 工具目录
└── virt # 虚拟化相关代码
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要包括以下几个部分:
boot/config.txt:这是引导配置文件,用于设置系统启动参数,例如内存分配、分辨率等。boot/start.elf:这是启动加载器,负责加载内核和初始化系统。boot/kernel.img:这是压缩后的内核映像文件。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 config 目录下,以下是几个关键的配置文件:
config/kernel.config:内核配置文件,包含内核编译时的选项和参数设置。config/rpi.config:Raspberry Pi 特有的配置文件,包含板级特性和外设配置。config/rt_preempt.config:实时补丁的配置文件,用于设置实时内核的补丁参数。
在配置项目时,通常需要修改这些文件以适应特定的硬件需求或优化系统性能。确保在修改前备份原始配置文件,以便在需要时恢复。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217