Разработка прикладного уровня Ingenic T31 1, как скомпилировать образец
Разработка прикладного уровня Ingenic T31 1, как скомпилировать образец

Прикладной уровень разработки Ingenic T31

1. Что такое разработка прикладного уровня Ingenic T31?

Это относится к процессу эксплуатации оборудования с использованием ресурсов чип-платформы Ingenic T31 и использования API, предоставляемого системой Ingenic Linux.

Зачем сначала говорить о разработке прикладного уровня Ingenic T31 вместо того, чтобы сначала объяснять uboot, ядро, корневую файловую систему и файловую систему?

Поскольку большинство людей не будут напрямую заниматься этой работой, когда пойдут на предприятие, и эта работа строго отделена от работы на прикладном уровне. Они относительно сложны и могут легко подорвать доверие новичков, поэтому я оставлю эту часть до тех пор, пока не начну. end Объясните, что в настоящее время для разработки всем необходимо использовать только файловую систему, поставляемую в комплекте.

2. Настройте среду разработки Ingenic T31.

2.1. Зачем нам нужно создавать среду разработки для Т31?

Из-за ограниченных ресурсов встроенной одной платы инструменты разработки и отладки не могут быть запущены на одной плате. Разработка и отладка обычно требуют кросс-компиляции и отладки, то есть в форме «хост + целевая машина». Хост-компьютер и целевой компьютер обычно используют соединение последовательного порта для отображения интерактивной информации и соединение сетевого порта для передачи файлов.

Однако процессоры хост-машины и целевой машины обычно различаются. Хост-машине необходимо создать среду кросс-компиляции, подходящую для целевой машины. Программа получает исполняемый файл посредством «компиляции-ссылки-нахождения» на хост-компьютере. Запишите исполняемый файл на целевой компьютер с помощью определенного метода, а затем запустите его на целевом компьютере.

Проще говоря, встроенные устройства имеют ограниченные ресурсы, такие как память, флэш-память и т. д., и мы не можем компилировать программы непосредственно на встроенных устройствах.

2.2. Установите цепочку инструментов кросс-компиляции.

Получите наш набор инструментов для кросс-компиляции mips-gcc472-glibc216-64bit-r2.3.3.7z из пакета SDK.

Процесс установки виртуальной машины Ubuntu16.04:

Шаг 1. Установите инструмент распаковки 7z $ sudo apt-get install p7zip

Шаг 2. Используйте указанное выше программное обеспечение 7z для распаковки 7z x mips-gcc472-glibc216-64bit.7z.

Вы можете ясно видеть расположение распакованной цепочки инструментов кросс-компиляции.

Цепочка инструментов кросс-компиляции
Цепочка инструментов кросс-компиляции

Шаг 3. Используйте команду экспорта PATH=xxxx:$PATH, чтобы добавить каталог bin в цепочке инструментов в переменную среды PATH, или добавьте следующее предложение в ~/.bashrc, чтобы внести постоянные изменения.

Используйте команду pwd, чтобы отобразить абсолютный путь к установленной вами цепочке инструментов кросс-компиляции, а затем добавьте его в файл .bashrc, чтобы виртуальная машина выполняла ваши условия при каждом запуске, а затем выполните кросс-компиляцию. цепочка инструментов вступит в силу.

Установить Цепочка инструментов кросс-компиляции
Установить Цепочка инструментов кросс-компиляции

Шаг 4. Проверьте, успешно ли установлена ​​цепочка инструментов кросс-компиляции.

3. Скомпилируйте файл примера Ingenic T31.

Получите файл SDK с исходной фабрики Ingenics: ISVP-T31-1.1.5-20220428.7z.

Используйте инструкции по распаковке 7z для распаковки и перехода к SDK для компиляции. Заходим в каталог, где храним SDK\ingentic\ISVP-T31-1.1.5-20220428\software\sdk\Ingenic-SDK-T31-1.1.5-20220506\sdk\4.7.2\samples\libimp-samples.

Просто выполните команду make напрямую.

Видно, что после перекомпиляции время работы цианового приложения изменилось, что доказывает, что мы успешно скомпилировали.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose