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mini2440之U-boot移植详细手册-20110908.pdf上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第6章 U-BOOT在MN440上的移植.…556.1建立开发板文件,测试编泽环境55611修改顶层 Makefile561.2在/b0ad中建smd2440日录和文件5661.3 include/ngs/中建立发板配量之件,.:·61.4测试编译环境566,2第一阶段:探索启动代码6.2.1关闭为A79200写的ED必转576.2.2修改CPU额率初始化设置586.2.3修改0weve/nit.S文件,…59624修改代码重定向部分606.2.5增加ED的点亮架作…6963第二阶段:修改初始化代码7063修改加am/b0ard,C文件…706.3.2修改bord/ embedclub/smdk2440/5mdk2440.c文件64第三阶段:完善目标板夕设驱动…76641 Nand flash相关代码的修改..7664.2添加s(2)像烧写功能…7964.3修改 Nor flash写入功能的代644修改网络相关代码9364.5添加口 Xmodem传物协议(可不修改)93646添加CD显小功能96647添加D卡MMC)读取功能10165第四阶段:修正配置文件11865.1添加 CONFIG S3C2440条件定义11865.2修改量之 include/ configs/smdk2440a,h66重新编译并测试第7章UBO0T下添加自定义的命令13471MAN_LooP()与 ABORTBOOT(两数分析1347.11 main loop()的数分析:1357.1.2 abortboot/两数分析tinnddnd4灬13572U-BoOT卜添加主菜单界面命令MENU137第8章 U-BOOT下通过DNW实现 USB SLAVE下载功能4.81添加 USB SLAVE下载功能.…14382使用 WINDOWS下DNW测试 USB SLAVE下载功能14983在LNx下安装DNW实现 USB SLAVE下载功能151831 Linux下DNW源码下我1518.32编详DNW驱动和程序15183.3挂教 secbulk ko内孩模块.1518.34使iux下DNW完成下我…151第9章UBoD0T下载的源代码链接…上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章的概念与功能嵌入式 Linux软件结构与分布一般情况下嵌入式系统中的软件主要分为以下几部分:引导加载程序:其中包括内部中的固化启动代码和两部分。内部固化是厂家在芯片生产时候固化的,作用基本上是引导有的芯片比较复杂,比如在屮没有代码的时候有许多启动方式或以太网等等。而则很简单,只有和和文件系统。包括根文件系统和建立于内存设备之上的文件系统(等等)。它是提供管理系统的各种配置文件以及系统执行川户应用程序的良好运行环境及载体。应用程序。用户自定义的应用程序,存放于文件系统之中。在存储器中,他们的分布一般如:根文件系统其他文件系统参数区被挂载到根文件系统或者作为但是以上只是大部分情况下的分布,也有一些可能根文件系统是,被一起压缩到了内核映像甲,或老没有参数区,等等在嵌入式 Linux中 Bootloader的必要性内核的启动除了内核怏像必须在主存的适当位置,还必须具备一定的条件:R0=01.CPU寄存器的设置:R1= Machine id(即 Machine type number,定义在inux/arch/ arm/tools/ mach typesR2=内核启动参数在RM中起始基地址;2.CPU模式:必须禁止中断(IRQs和FIQs);CPU必须SVC模式M必须关闭3. Cache和MMU的设置:指令 Cache可以打开也可以关闭:数据 Cache必须关闭;上海嵌入式家园一开牧椒商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com但是在刚上电启动的时候,一般连内存掉制器都没有初始化过,根本无法在主存中运行程序,更不可能处在内核启动环境中。为了初始化及其他外设,使得内核可以在系统主存中运行,并让系统符合内核启动的必备条件,必须要一个先于内核运行的程序,他就是所谓的引导加载程序(而并不是才需要,而是几乎所有运行操作系统的设备都需要。我们的的就是的一部分(只是前期引导,后面一般还有外中的各种),对于来说,的功能和选择综上:所述是在操作系统内核启动之前运行的一段小程序。通过这段程序我们可以初始化硬件设备,从而将系统的软硬件环境带到一个合适的状态,以便为最终调用操作系统内核准备好止确的环境,最后从别处(、以太网、)载入内核映像到主存并跳到入口地址。由于需要直接操作硬件,所以它严重依赖于硬件,而且依据所引导的操作系统的不同,也有不同的选择。对于嵌入式世界中更是如此。就而言,如果是引导般选用韩国的公司设计的或者软件工程中心的,如果是引导,就选用。如果是开发构架下的,就可选用由和发布的。如果是要引导系统,可以选用同是公司开发的所以在嵌入式世界中建立一个通用的几乎是不可能的,而可能的是让一个代码支持多种不同的构架和操作系统,并让她有很好的可移植性。就是攴持多平台多操作系统的一个杰出代表。这也是的优势所在,因为如果在开发时熟悉了,再转到别的平台的时候,就可以很快地完成这个平台下的移植。而且的代码结构越来越合理,对于新功能的添加也十分容易次推荐阅读:嵌入式系统技术内幕上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章简介U-boot的起源是的简称,其含义是,是遵循条款的开放源码项目。最早德国软件工程中心的基于和的源码创建了工程项目,此后不断添加处理器的支持。而后,移植到平台上,创建了工程项日。最终,以工程和工程为基础,创建了工程年月日第一个版木发布,同时和停止维护而今作为一个主流、通用的,成功地被移植到包括等主流休系结构上的百种开发板,成为功能最多、灵活性最强,并且开发最积极的廾涼日前仍然由维护U-boot的开发情况和资源最早的版本号是由来表示的,从直发展到。之后便开始使用年份加月份的表示方法,从到现在的平均每个多月出一个新版本。每次代码的结构和定义都会有一些修和改进,其代码越来越规整,功能越来越强,但是移植的难度反而越来越小,需要修改的地方越来越少不仅有主线版本,在的代码仓库中还有各个构架的分支版本些分支会在一定的时候将修改汇入主线。下面总结一下关丁源代码的网络资源官方链接德国软件工程屮心主页官方主页注意其中的邮件列表链接官方源码下载官方代码仓库针对的修改于机的源码上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com的源码(针对源码(针对上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章开发环境搭建交叉编译工具链的安装编译公A的时候,必须使用交叉编译工具链。你可以使用友善之臂提供的交叉编译工具(版本),也可以使用或自己编译一个。至于如何用工具自己编译交叉编译工具链,请看的博客的相关文章:用建立—交叉编译环境建立交叉编译环境(以()为例)在编译好交叉编译工具链后,要在环境变量的中添加编译工具的路径(也就是所在的路径),这样在编译时系统才找得到编译器的命令。在下的修改方法如下:在最后加上:交叉编译工具的路径网路服务的设置在使用的时候常常会用到宿主机的和这两种网络服务,所以最好在开发前设置好。下面以下使用安装为例,简单介绍一下安装配置过程:安装配置服务安装酣置服务的大致步骤如下:()安装和程序()修改配置文件()根据配置文件的跻径,建立日录,并修改日录权限;()重启服务()本地传输测试。以下是一个安装和配置主要步骤的脚本,大家参考:你想要的目录路径上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com你想要的日录路径建立目录,并修改目录权限:重启安装配置服务安装配置服务的大致步骤如下:()安装内核服务;()重新配置服务,修改和配置文件,重启服务()修改服务的配置文件添加服务∏录和配置,重新导入配置()重启服务,并检查可挂载的日录()在本地挂载测试以下是一个安装和配置主要步骤的脚本,大家参考:上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com对选特别要注意上面的的形式,以前是形如,现在是掩码为数的形式。用旧的格式可能会出问题具体的说明建议看册:串口终端程序的安装配置在使用的时候,必然会用到串口与开发板进行通信,所以串口终端程序必不可少。下面简单介绍下常用的牛凵终端:和的安装配置(以下使川安装为例)。的安装配置(推荐安装)在下是通过串口传输文件到开发板,就属比较好用上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/

个人整理的CNN学习笔记，所有素材均来自于互联网。把经典的摘之以作备案，待整理好这份笔记后，发现对CNN也有了深入理解，希望对你也有帮助！LOCALLY CONNECTED NEURAL NETCONVOLUTIONAL NETSTATIONARI? Statisties issimilar at dif ferent locationsLearn multiple filters.Example: 1000x1000 image1M hidden unitsFilter size: 10x10E.g. 1000x1000 image100M parameters100 FiltersFilter size: 10x10u鴻網互聯EEIDEE下面的分析来源于:htp/ log csdn. net/zouxy09/ article/details,/8781543我们知道,隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域,也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参教是相同的呢?也就是说每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像。这样我们就只有多少个参数??只有100个参数啊!!!亲!不管你隐层的神经元个数有多少,两层间的连接我只有100个参数啊!亲!这就是权值共享啊!亲!这就是卷积神经网络的主打卖点啊!亲!(有点烦了,呵呵)也许你会问,这样做靠谱吗?为什么可行呢?好了,你就会想,这样提取特征也忒不靠谱吧,这样你只提取了一种特征啊?对了,頁聪明,我们需要提取多种特征对不?假如一种滤波器,也就是一种卷积核就是提出图像的一种特征,例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征,怎么办,加多几种滤波器不就行了吗?对∫。所以假设我们加到100种滤波器,每种滤波器的参数不一样,表示它提出输入图像的不同特征,例如不同的边缘。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的放映,我们称之为 Feature Map。所以100种卷积核就有100个 Feature Map。这100个 Feature Map就组成了一层神经元。到这个时候明了了吧。我们这一层有多少个参数了?100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100×100=10K,也就是1万个参数。才1万个参数啊!亲!(又来了,受不了了!)见上图右:不同的颜色表达不同的滤波器嘿哟,遗漏一个问题了。刚才说隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关,只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。那么隐层的神经元个数怎么确定呢?它和原图像,也就是输入的大小(神经元个数)、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关!例如,我的图像是1000×1000像素,而滤波器大小是10×10,假设滤波器没有重叠,也就是步长为10,这样隐层的神经元个数就是(1000×1000y(10×10}=100×100个神经元了,假设步长是8,也就是卷积核会重叠两个像素,那么……我就不算了,思想懂了就好。注意了,这只是一种滤波器,也就是一个 Feature Map的神经元个数哦,如果100个 Feature Map就是100倍了。由此可见,图像越大,神经元个数和需要训练的权值参数个数的贫富差距就越大。CONV NETS: EXTENSIONSBypool ing"(e. g. max or average)filterresponses at different locations we gain Over the years. some new medes have proven to be veryrubustness to the exact spatial location effective when plugged inte corv-netsof featuresL2 PoolingU, kEN(x,r)Local Contrast normalizationhN(x y)iN(xvIRenato总之,卷积网络的核心思想是将:局部感受野、权值共享(或者权值复制)以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。23实例视觉皮层存在两类相关的细胞,S细胞( Simple Cel)和C( Complex Cell)细胞。S细胞在自身的感受野内最大限度地对图像中类似边缘模式的剌激做出响应,而C细胞具有更大的感受野,它可以对图像中产生刺激的模式的空间位置进行精准地定位C是卷积层,S是下采样层。参看这个两个网址,对理解CNN非常有帮助http://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705417730.htmlhttp://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705419299.html涵pC1s2c384江蘇鴻網互刷三 -TOLERc是卷积层,S是下采样层。输入的一幅图像,在C1层,通过和3个卷积模板做卷积运算,然后加上偏置值,再经过 sigmoid激活函数,得到3幅输出图像,在S2层,对C1层输出的3幅图像做下采样,假设采样因子是2,也就是图中每2*2的 patch中的4个像素进行求和,再加偏置,再通过激活函数,得到3张尺寸减小了的输出图像。同样的,再经过C3S4。将S4的输出拉成一个向量,输入传统的神经网络中,并得到输出24综合实例G1: feature maps8@28X28C3: f. mapInp ut20@10x1032×32S1: f. mapsS4: f. maps@14x1420@5x5C5:120Output: 9ConvolutionsSubsamplingSubsamplingconnectionConvolutions og. Csdn. n Convolutions 688图中的卷积网终Ⅰ作流程如下,输入层由32×32个感知节点组成,接收原始图像。然后,计算流程在卷积和子抽样之间交替进行,如下所述·第一隐藏层进行卷积,它由8个特征映射组成,每个特征映射由28×28个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域,这28×28个神经元共享5×5个权值参数,即卷积核第二隐藏层实现子抽样和局部平均,它同样由8个特征映射组成,但其每个特征映射由14×14个神经元组成。每个神经元具有一个2×2的接受域,一个可训练系数,一个可训练偏置和一个 sigmoid激活函数。可训练系数和偏置控制神经元的操作点;第三隐藏层进行第二次卷积,它由20个特征映射组成,每个特征映射由10×10个神经元组成。该隐藏层中的每个神经元可能具有和下一个隐藏层几个特征映射相连的突触连接,它以与第一个卷积层相似的方式操作。第四个隐藏层进行第二次子抽样和局部平均汁算。它由20个特征映射组成,但每个特征映射由5×5个神经元组成,它以与第一次抽样相似的方式操作。●第五个隐藏层实现卷积的最后阶段,它由120个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域。最后是个全连接层,得到输出向量。综合起来,如下图山辆入员/閩张38的圈像辆入|种特图到C28×28KD卷,:对应位遇相森再未和⊙如偏置每种图有个偏置a老积层f同治减函数6↑5的卷铝kC6个偏置值b输邶钟培钲图24X0mno:22域的值平均坐smle=2辆入6种征图列12|2k2个55的着核kKk22个偏置值b辆出12钟特钲图8×88×g年怦居D mean pooL斜样9=2s输出口钟特征图4x叶把S园輪出的特征图垣成一年向量入,维,:平4x×12=12F房入节点有2个192资接的神经刚络W1,09W参教W:20×192矩阵爹教bho0x1向量oh辆出节点有个,国为baby的度是o·上图中28如何变成24的?12如何变成8的?详情见这个网址:hto:/ud. stanfordedu/wki/ index. php/ Featureextractionusing convolution这个过程中,有这么几个参数:a.深度 depth:神经元个数,决定输出的dept厚度。同时代表滤波器个数。*b.步长 stride:决定滑动多少步可以到边缘。C.填充值zero- padding:在外围边缘补充若干圈0,方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置,通俗地讲就是为了总长能被步长整除。最左边一列是输入层,第二列是第一个滤波器(W0),第三列是第二个滤波器(W1),第四列是输出层。*该图有两个神经元,即 depth=2,意味着有两个滤波器数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据,即stde=2。zero-padding=13cNN的激励层与池化层ReLU激励层不要用 sigmoid,因为它容易饱和、造成终止梯度传递,且没有0中心化ReLU的优点是收敛快,求梯度简单。·池化poo层池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示Single depth slice1124Xmax pool with 2X2 filters5678 and stride 26832234304y参考文献:·htp:/ yann lecun. com/exdb/lenet/index. html( Yann securη实现的CNN演示,以动画的形式演示了位移、加噪、旋转、压缩等识别,最有价值的是把隐层用图像显示出来了,很生动形象)

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已知x=0:1:12y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]y=L/(1+a*exp(-k*x))利用线性回归模型所得到的a和k的估计值和L=3000作为Logistic模型的拟合初值，对Logistic模型做非线性回归。