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linux嵌入式相关知识

• 在 Linux 图形栈上运行 Android

  根据 Collabora 的 Linux 图形栈贡献者和软件工程师 Robert Foss 的说法，你现在可以在常规的 Linux 图形处理平台上运行 Android，这是非常强大的功能。了解更多关于他在欧洲嵌入式 Linux 会议上的演讲。Creative Commons Zero Pixabay你现在可以在常规的 Linux 图形栈之上运行 Android。以前并不能这样，根据 Collabora 的 Linux 图形栈贡献者和软件工程师 Robert Foss 的说法，这是非常强大的功能。在即将举行的欧洲 Linux 嵌入式会议的讲话中，Foss 将会介绍这一领域的最新进展，并讨论这些变化如何让你可以利用内核中的新功能和改进。在本文中，Foss 解释了更多内容，并提供了他的演讲的预览。Linux.com：你能告诉我们一些你谈论的图形栈吗？Foss： 传统的 Linux 图形系统（如 X11）大都没有使用平面图形plane。但像 Android 和 Wayland 这样的现代图形系统可以充分利用它。An
• Android客户端性能优化（魅族资深工程师毫无保留奉献）

  本文由魅族科技有限公司资深Android开发工程师degao（嵌入式企鹅圈原创团队成员）撰写，是degao在嵌入式企鹅圈发表的第一篇原创文章，毫无保留地总结分享其在领导魅族多个项目开发中的Android客户端性能优化经验，极具实践价值！即日起，嵌入式企鹅圈将在之前五个专栏（Linux内核驱动情景分析、资源紧缺型SOC嵌入式架构设计、嵌入式交叉工具链及其应用、嵌入式设计和编程、微信硬件平台和物联网解决方案）新增Android开发专栏！更多Android、Linux、嵌入式和物联网原创技术分享敬请关注微信公众号：嵌入式企鹅圈。众所周知，一个好的产品，除了功能强大，好的性能也必不可少。有调查显示，近90%的受访者会因为APP性能差而卸载，性能也是造成APP用户沮丧的头号原因。那Android客户端性能的指标都有哪些？如何发现和定位客户端的性能问题？本文结合多个项目的开发实践，给出了要关注的重要指标项目，以及定位和解决性能问题的一般步骤。性能优化应该贯穿于功能开发的全部周期，而不是做完一次后面便不再关注。每次发布版
• 长期维护嵌入式 Linux 内核变得容易

  Pengutronix 内核黑客 Jan Lübbe 总结了嵌入式 Linux 中正在不断增长的安全威胁，并在这次欧洲嵌入式 Linux 会议上概述了一个计划，以保持长期设备的安全和功能完整。 Linux 基金会安全漏洞只发生在 Windows 上的好日子正在快速过去。恶意软件黑客和拒绝服务老手们正在越来越多地瞄准过时的嵌入式 Linux 设备，因此在 10 月的欧洲嵌入式 Linux 会议Embedded Linux Conference Europe（ELCE）上的几个演讲的主题就与修复 Linux 安全漏洞相关。最值得去听的讲演之一是 Pengutronix 内核黑客 Jan Lübbe 的《长期维护或管理（或免管理）嵌入式系统 10 年以上》。在总结嵌入式 Linux 中不断增长的安全威胁后，Lübbe 制定了一项计划，以确保长期设备的安全和功能完整。 Lübbe 说：“我们需要迁移到更新、更稳定的内核，并进行持续维护以修复关键漏洞。我们需要做上游更新和自动化流程，并建立一个可持续的工作流程。我们没
• 嵌入式linux系统的开发——寄存器调试方法介绍

  前言 Linux系统在上电或复位时通常从地址0x00000000处开始执行，在这个地址处首先执行的是系统的Boot Loader程序，这段程序会在正式调用操作系统内核前完成硬件初始化等必须的准备工作，最终将内核镜像从硬盘上加载到RAM中，然后跳转至内核程序入口启动操作系统。嵌入式Linux系统主要由uboot、kernel和rootfs三份固件组成，u-boot即为用于嵌入式Linux系统中的Bootloader程序。 u-boot中会先初始化串口、网卡、flash、显示屏等一些必要的硬件设备，而后在kernel中会重新加载dts文件中指定的驱

linux嵌入式相关课程

• 一网打尽Linux核心技能 面试/升职必备 本课程不同以往，从培养兴趣开始循序渐进，零基础也能轻松入门Linux。课程特别设计了云服务器安装CentOS等侧重实战内容，还原真实线上环境，提高开发效率，助你快速成为Linux高手。

  讲师：Oscar 初级 1543人正在学习

• Java企业级电商项目架构演进之路 Tomcat集群与Redis分布式 优秀的架构是演进出来的，本课程将手把手带你从项目架构到系统架构，从代码重构到源码原理解析不断演进，逐步提高你驾驭大项目的能力，让你的编程思维和架构能力得到双重提升，助你迈好高级工程师之路的第一步！

  讲师：Geely 高级 2592人正在学习

• Spring Boot短视频小程序开发 全栈式实战项目 本课程基于微信小程序和目前主流的后端技术SpringBoot/SpringMVC来实现一个完整的短视频小程序App。通过对本套课程的学习，可以使你独立开发一个短视频小程序并部署到腾讯云上，掌握全栈式开发，更是毕业设计利器！

  讲师：风间影月 中级 2414人正在学习

linux嵌入式相关教程

• 2.5 嵌套导入 Sass 允许在样式表中嵌入 @import，使用这种方式的话，以下划线开头的文件内容将会被直接插入到使用 @import 的位置，我们举个例子看下：// _a.scss. item { width: 100px; height: 200px;}下面我将在 style.scss 中导入上面的 _a.scss 文件：// style.scss.box { @import '_a.scss';}上面的 style.scss 中的内容将会被编译为如下的 CSS 代码：.box { .item { width: 100px; height: 200px; }}上面这种用法就是嵌套导入，它不是很常用，我在这里列出来你了解一下就可以。
• 6. 为什么要学习 Linux？ Linux 操作系统在服务器、云计算、大数据、嵌入式等等领域发展日益增大，几乎所有的开发、运维工程师必须都要使用和接触 Linux 操作系统，学习 Linux 操作系统基础教程将会帮助你很好的管理 Linux 服务器、项目部署、服务搭建，为你学习 Linux 高级功能打下基础。
• 4.1 样式的嵌套 Sass 允许将一套 CSS 样式嵌套进另一套样式中，内层的样式将它外层的选择器作为父选择器，我们用编写一个导航的样式来举例，假定我们的导航 nav 下面有 ul 标签，ul 标签下又有 li 标签，li 标签下呢又有 a 标签，下面我使用 Sass 来处理导航中的样式：nav { width:200px; background:white; ul { width:100%; background:red; li { width:100%; background:blue; a { color:green; font-size:20px; } } }}我们可以看到在上面的代码中，我们在 nav 的样式规则中，可以直接通过选择器去编写另外一套样式规则，并且可以一直嵌套，这段代码将会被编译成如下的 CSS ：nav { width: 200px; background: white;}nav ul { width: 100%; background: red;}nav ul li { width: 100%; background: blue;}nav ul li a { color: green; font-size: 20px;}写起来是不是方便很多，但使用嵌套的时候同时需要注意：嵌套规则很有用很方便，但是你很难想象它实际会生成多少 CSS 语句，嵌套的越深，那么编译为 CSS 的语句就越多，同时消耗的资源也会越多，所以开发者尽量不要嵌套特别深的层级！4.1.1 嵌套选择器列表 (Selector Lists)嵌套规则可以很方便的处理选择器列表，由逗号分隔的选择器列表会被 Sass 组合到一个选择器列表中，我们举个例子看下：.alert, .warning { ul, p { margin-right: 0; margin-left: 0; padding-bottom: 0; }}上面这种写法会被转为如下的 CSS 代码：.alert ul, .alert p, .warning ul, .warning p { margin-right: 0; margin-left: 0; padding-bottom: 0;}4.1.2 嵌套组合符选择器 (Selector Combinators)如果你对选择符很陌生的话，一定要先看下什么是 CSS 选择符我们还可以嵌套使用带有选择符的选择器，我们可以将选择符放在外部选择器的末尾，或者内部选择器的开始位置，这里我们举一个官网的例子：ul > { li { list-style-type: none; }}h2 { + p { border-top: 1px solid gray; }}p { ~ { span { opacity: 0.8; } }}上面这种写法会被转换为如下的 CSS 代码：ul > li { list-style-type: none;}h2 + p { border-top: 1px solid gray;}p ~ span { opacity: 0.8;}
• 1.3 字词嵌入 这种处理方式我们之前有过稍微的接触，字词嵌入会根据相关指定的参数来为每个单词生成一个固定长度的向量。比如上面的英文句子：s = "How are you"编码后可能变为：s_3 = [[1.9, 0.4,-0.3],[0.74, 0.23, -0.3],[0.5, 0.6, 0.7]]通过这种形式的编码处理，我们已经很难通过肉眼来看出原来的句子了，但是对于机器学习的网络模型来说，它却可以进行更快速的处理，同时它其中也包含着不同单词之间的距离信息。
• 2. 使用 tf.keras.layers.Embedding 进行字词嵌入 该嵌入函数API的常用参数如下所示：tf.keras.layers.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None)这几个参数的具体含义包括：input_dim: 输入的维度，对于字词嵌入来说就是词汇量的大小；output_dim: 产出的维度，简单来说就是对单词嵌入产生的向量的长度；embeddings_initializer： 如何对嵌入进行初始化；embeddings_regularizer： 嵌入的正则化项，比如之前的L2正则化。通过这些参数，我们可以发现，我们在进行字词嵌入之前谓一需要做的就是找到词汇量的大小，而这一般是人为规定的。我们可以通过一个简单的示例来看一下它是如何工作的：layer = tf.keras.layers.Embedding(100, 5) # 100表示词汇量大小，5表示产出维度print(layer(tf.constant([1,2,3,4,5])).numpy())我们可以得到输出：[[-0.00772538 -0.00696523 -0.0306471 0.01268767 -0.0099443 ] [-0.00331452 -0.00279518 -0.03783524 0.00927589 -0.02038437] [ 0.03577108 0.01887624 -0.00056656 -0.00773742 0.03503906] [ 0.02601126 0.02511038 0.01170179 -0.02206317 -0.03981184] [-0.00608523 0.03906326 0.02454172 -0.0453696 -0.00303098]]可以看到，我们的嵌入层已经成功进行了嵌入。
• 文本数据嵌入 在之前的学习之中，我们已经简单地学习了如何进行文本数据的处理：使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本数据；使用编码将数据进行编码。而在这节课之中，我们将详细地了解将文本数据编码的各种方法，并且对最常用的字词嵌入方法进行深入研究，最后我们会给出一个完整的模型来对电影评价进行分类。

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