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以上是OpenHarmony-XTS认证的整个流程，提交申请后审核周期一般为十四个工作日，若兼容性测评或者豁免申请被驳回，需要重新分析后提交对应的材料，驳回重新提交的审核周期也是十四个工作日，所以在提交前务必对基础信息进行确认。XTS认证的规则也会随着版本不同有所更新，本文所写适用于OpenHarmony 5.X Release版本，通过测评的产品也会在OpenHarmony官网进行展示。
摘要：本文提出从Hadoop数据湖（Hive/Impala）到AI决策的落地方法，采用四步走策略：1）构建统一数据底座，确保数据质量；2）建立可复用特征工程体系；3）实现模型训练与评估自动化；4）部署低延迟推理服务。重点强调特征一致性、闭环反馈机制和业务场景落地，建议从高价值场景入手，避免"大而全"方案。通过将传统大数据平台与现代AI工程结合，可低成本构建持续进化的智能决策系统
而是采用了，根据设备硬件资源（如算力、内存、存储等）的不同，适配不同类型的内核，以满足全场景设备的多样化需求。
摘要：Cloudera已完成从CDH向CDP的战略转型，2026年将重点打造AI智能问数平台。CDP定位为"AI就绪的数据底座"，通过三层架构（可信数据层、智能引擎层、交互应用层）支持自然语言交互查询。关键技术包括RAG+元数据、向量化增强和多模型策略，已成功应用于金融风控和能源行业。平台提供与主流BI工具的集成，并针对迁移成本高、中文理解等挑战提供解决方案。未来CDP将升级为
摘要：传统制造业质检面临人眼检测的效率低、精度差、成本高等痛点。基于Linux系统和NPU处理器的智能机器视觉技术正在革新这一领域。Linux提供稳定开放的操作环境，NPU则专精于AI图像处理，两者结合实现了高速、高精度的自动化质检。该系统能实时识别微米级缺陷，显著提升质量一致性、生产效率和成本效益，同时积累数据支持生产优化。这一技术突破将传统质检从"经验艺术"转变为"
工业Linux控制盒正在颠覆传统PLC系统，成为智能产线的核心控制器。相比PLC的封闭架构和算力局限，基于实时Linux的工业控制盒具备三大优势：1）强大算力可同时处理运动控制、逻辑运算和视觉检测；2）开放软件生态支持高级语言编程和AI算法集成；3）标准化协议实现设备互联与数据直通。典型应用场景中，单一控制盒可替代PLC+运动控制器+工控机的组合，通过EtherCAT主站同步控制多轴机械手，同时运
【摘要】Ubuntu智慧农场虫情测报站通过物联网与AI技术革新传统农业害虫防治方式。该系统由智能测报灯、AI图像识别和管理平台组成，实现24小时自动诱捕、精准识别害虫种类及数量，并实时预警。实际应用显示，该方案可减少40%农药使用，降低生产成本，提高作物产量和品质，同时促进生态可持续发展。这一创新标志着农业生产从经验判断向数据驱动的智能转型，为现代农业发展提供了可复制的技术样板。
《预测性维护：Ubuntu边缘站助力智能制造革新》 摘要：传统制造业设备维护面临事后维修损失大或定期维护效率低的问题。Ubuntu边缘站结合AI技术，通过本地化部署解决了预测性维护的四大挑战：1）实时处理海量传感器数据；2）毫秒级响应异常；3）保障核心数据安全；4）实现IT/OT无缝融合。系统采用"感知-分析-预警"架构，在设备端完成95%的数据处理，仅上传关键信息至云端。Ub
Ubuntu语音AI边缘交互终端实现边缘计算革新，将语音处理从云端迁移至本地设备，带来两大突破：毫秒级响应速度，常用指令无需网络即可瞬间执行；严格保护隐私，敏感数据不出本地。该技术适用于智能家居、医疗、工业等多场景，在保证高效交互的同时确保数据安全。这种"本地优先"模式代表着AI技术向分布式、实时化的发展趋势，让智能服务既快速又可靠。随着硬件升级，边缘AI将处理更复杂任务，实现
2025年AI时代数据中台BI技术转型建议：随着AI原生、大模型驱动的自然语言交互(NLQ)和实时决策成为主流，Hadoop生态组件需从传统SQL引擎转型为智能数据服务支撑层。Hive应聚焦元数据治理，成为可信数据注册中心；Impala适用于高安全私有化场景的高性能查询；Spark作为通用计算基座，支撑语义层与AI集成；Flink则专精实时BI与智能决策。建议企业将CDH平台迁移至CMP7.13类
openEuler操作系统通过统一内核和工具链，实现了对x86_64和ARM64架构的全面支持。本次评测展示了在两种硬件平台上部署AI推理应用的完整流程：从环境配置、跨平台代码编写到多架构编译部署。测试结果表明，开发者只需维护一套代码即可在不同架构设备上运行，显著降低了多平台开发复杂度。openEuler的容器化工具iSulad进一步简化了跨架构部署，为异构计算场景提供了高效解决方案。
全架构适配能力扎实：对x86_64和ARM aarch64主流架构实现“零门槛”部署，硬件识别完整，基础服务运行稳定，无兼容性瓶颈。算力性能释放充分：通过内核级指令集优化，双架构下CPU、内存、IO性能均能逼近硬件理论峰值，SPEC CPU 2017得分表现优异。生态兼容性统一：主流开源应用无需修改代码即可跨架构运行，降低开发者迁移成本，实现“一次开发，多架构部署”。
【代码】麒麟操作系统安装Nginx（鲲鹏ARM环境）
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2026秋招嵌入式八股RTOS与Linux-进程调度篇
i.MX6UL嵌入式系统时钟与定时器机制解析：系统采用多级时钟树架构，由外部晶振经PLL倍频和分频器产生各模块所需时钟。提供两种定时器：EPIT（32位向下计数器，适用于周期中断）和GPT（32位向上计数器，支持输入捕获/输出比较）。时钟系统通过CCM模块管理，包含ARM内核时钟（可调至1056MHz）、AHB总线时钟（132MHz）和IPG外设时钟（66MHz）。关键配置涉及PLL锁定、分频系数
数据显示，2025 年 ARM 架构在嵌入式开发平台的市场份额已高达 65%，而传统 X86 架构则持续萎缩至 12% 左右，ARM 对 X86 的替代已成为不可逆转的行业趋势。从工业 4.0 到物联网爆发，从边缘计算到智能终端普及，ARM 架构正以其低功耗、高可靠、强灵活的核心优势，重新定义嵌入式计算的价值边界。基于Rockchip RK3328/3399/3568 SOC ，采用紧凑型设计，支
寻志同道合之人，共同完成这本-Yocto项目实战教程：高效定制嵌入式Linux系统
LCD屏幕驱动、ADC驱动、HC-SR04（超声波测距）、ds18b20（单总线数字温度传感器）
准备好借助Edge Impulse加速您的边缘AI开发了吗？本文将引导您快速上手Edge Impulse——从模型创建到部署——帮助开发者将原始数据迅速转化为可执行的边缘智能。
摘要：过去十年，Hadoop作为大数据核心引擎曾引发技术狂热，但其"万能底座"的承诺在现实中暴露出诸多泡沫。技术层面，数据湖沦为沼泽、批处理无法满足实时需求、存算耦合导致资源浪费；经济层面，开源不等于低成本，人力运维成本远超预期；组织层面，IT与业务脱节，数据分析未能真正普及；生态层面，组件割裂难成体系；时代层面，AI浪潮下Hadoop无法满足新需求。如今企业正转向云原生架构和
进行初始化。EAL 的作用是抽象操作系统环境，为用户态高性能数据包处理提供统一接口。初始化过程中，应用会绑定 CPU 核心，设置核心亲和性，分配巨页内存，并初始化 NUMA 节点配置。巨页内存为 mbuf 的存储提供连续、低延迟的内存区域，而核心绑定保证每个 CPU 核心固定处理特定队列，从而减少缓存抖动和跨核心访问开销。通过这些操作，DPDK 为后续高速数据包处理打下了基础。
我们在 SAIL-RK3568 上运行业界标准的 cyclictest，并在后台运行 stress-ng 模拟 CPU 和内存满载，测试系统的极限延迟。实现了丰富的人机交互，是替代传统“PLC + 显示屏”架构，实现林业装备智能化的理想高性价比方案。联合伐木机在作业时，需要以极高的速度完成树木的抓取、去枝和定长锯切。：经过优化的 SAIL-RK3568 达到了硬实时系统的标准，能够胜任林业机械的闭
的组合，成功打破了机载计算的“不可能三角”。它为无人机提供了处理复杂 AI 和 SLAM 任务的能力，同时保持了轻盈的身躯和长久的续航，是构建新一代行业级智能无人机的理想核心。传统的 Jetson 系列或 NUC 方案往往在功耗或体积上难以妥协，而。的无人机机载计算机方案，通过。无人机需要“眼观六路”。提供了新的解题思路。根据电鱼智能产品手册，
解决了野外环境下识别慢、误报多、供电难的问题。它将传统的“人工卡口”升级为“无人值守智能关卡”，有效提升了进山人车的管控效率，将森林火灾隐患拦截在山门之外。的林区卡口监控系统，通过。根据电鱼智能产品手册，
本文基于Linux 6.6内核，介绍了如何通过GIC-V3 ITS驱动实现PCIe MSI功能。主要分析了MSI中断的申请流程：从pci_alloc_irq_vectors开始，经过MSI domain的创建和初始化，到ITS设备的分配和中断映射建立。重点阐述了request ID的计算、ITS设备表的创建、LPI中断的分配，以及最终建立device ID和event ID到init ID的映射关
它将冰冷的辅助器具变成了能听懂指令、能看清危险的智能机器人，为老年人提供了更有尊严、更安全的出行方式。针对手部不便的老人，语音是最好的交互方式。解决了安全行驶问题，通过。的智能轮椅方案，通过。降低了使用门槛，通过。根据电鱼智能产品手册，
的微流控控制方案，将原本需要“信号发生器+工控机+采集卡”的复杂系统，浓缩到了一块手掌大小的嵌入式主板上。实现了高密度泵阀控制，是开发便携式基因测序仪、数字 PCR 仪及单细胞分析仪的理想“神经中枢”。在液滴微流控或细胞分选场景中，微阀的开关速度决定了分选效率。微流控系统通常需要显微镜观察。解决了流体脉动难题，利用。根据电鱼智能产品手册，
平台不仅在性能上达到了移动 C 臂机工作站的要求，更以其卓越的能效比和全链路的国产化支持，为医疗影像设备提供了一条成功的 ARM 替代路径。通过将核心算力掌握在国产芯片上，我们不仅提升了产品的竞争力，更保障了医疗影像设备供应链的自主可控，是新一代国产化医疗设备设计中的关键实践。基于 Linux 6.1 内核，提供成熟的 DRM/VOP/PCIe 驱动，减少移植工作量。将 C 臂机的核心算法从 x8
进程生命周期、进程状态、进程控制块 (PCB)。fork()系统调用、内核如何复制进程。调度算法、内核如何根据优先级和公平性分配 CPU 时间。锁、信号量、条件变量，以及内核如何防止竞争条件。exit()系统调用、内核如何回收进程资源。
恭喜！您已成功解锁 《GM-3568JHF 基础入门》新进度：查看信息。您的的后续学习进度：当前进度：基础入门 (6/9) - 查看信息。进阶方向：基础入门 → 外设与接口 → 应用开发 → QT开发 → RKNN NPU开发 → FPGA开发通过以上步骤，您已完成GM-3568JHF的开发环境配置，为驾驭这款平台奠定了坚实基础。GM-3568JHF拥有丰富的接口资源与强大的AI性能，是进行AI视
这些前缀用于区分本地编译器（如 x86_64 的 gcc）和目标平台的编译器。或从 Linaro、ARM 官方工具链 下载预编译版本。
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